추천 속성
| 속성 | 설명 |
|---|---|
| 제목 | 최적화의 명확하고 실행 가능한 요약 |
| 설명 | 문제와 솔루션에 대한 상세 설명 |
| 예상 절감액 | 예상 월간 또는 연간 절감액 |
| 노력 수준 | 구현 복잡도: Low, Medium, 또는 High |
| 위험 수준 | 워크로드에 대한 잠재적 영향: Low, Medium, 또는 High |
| 출처 | 원본: CloudKeepers, 대화, 평가, 또는 수동 |
발견 vs 추천
Keeper 감지는 먼저 발견을 생성합니다. 발견은 다음 상태를 거쳐 이동합니다:| 상태 | 의미 |
|---|---|
| New (신규) | 방금 감지됨; 아직 아무도 확인하지 않은 상태입니다. |
| Acknowledged (확인됨) | 팀 멤버가 해당 발견 사항을 확인하고 후속 조치를 담당합니다. |
| Active (처리 중) | 해당 발견 사항에 대한 작업이 진행 중입니다. |
| Resolved (해결됨) | 근본 문제가 수정되고 검증되었습니다. |
| Dismissed (무시됨) | 검토 후 의도적으로 조치하지 않기로 결정되었습니다. |
출처
| 출처 | 추천 생성 방법 |
|---|---|
| CloudKeepers | 감지 규칙이 활용도 드리프트, 비용 이상 징후, 베스트 프랙티스 위반을 지속적으로 스캔 |
| 대화 | #recommend로 Alex에게 특정 영역 분석 요청 |
| 평가 | Well-Architected 평가가 비용 최적화 기둥 아래 추천을 생성 |
| 수동 | Recommendations를 열고 New Recommendation을 클릭하여 절감액, 노력, 위험을 직접 설정 |
카테고리
| 카테고리 | 일반적인 검사 항목 |
|---|---|
| 적정 크기 조정 | 평균 활용도 20% 미만의 EC2 인스턴스, 초과 용량의 RDS 인스턴스, 과대 프로비저닝된 Lambda 메모리 |
| 예약 용량 | 1년 vs 3년 약정 분석, Savings Plans 적용 범위 격차, 예약 인스턴스 활용도 |
| 스팟 기회 | 내결함성 배치 작업, 개발/테스트 환경, 스테이트리스 애플리케이션 |
| 스토리지 라이프사이클 | S3 Intelligent-Tiering 활성화, Glacier 아카이브 후보, 비정기 접근 데이터 |
| 미사용 스토리지 | 연결 해제된 EBS 볼륨, 고아 스냅샷, 빈 S3 버킷, 미사용 EFS 파일 시스템 |
| 데이터베이스 | DynamoDB 용량 모드, ElastiCache 노드 크기 조정, 인덱스 및 쿼리 최적화, 읽기 복제본 기회 |
| 네트워크 | 리전 간 전송, NAT 게이트웨이 효율성, VPC 엔드포인트, 유휴 로드 밸런서, 가용 영역 간 로드 밸런싱 |
협업
각 추천에는 토론 스레드가 포함됩니다:| 기능 | 활용 방법 |
|---|---|
| 댓글 | 컨텍스트, 질문, 구현 노트 추가 |
| 멘션 | @username으로 팀원 태그 |
| 첨부 파일 | 관련 문서나 티켓 연결 |
| 감사 추적 | 모든 변경 사항 및 상태 업데이트 추적 |
추천 구현
에이전트 주도 (승인 포함):- 추천 세부 정보를 검토합니다.
- Alex에게 구현을 요청합니다.
- 제안된 변경 사항을 검토합니다.
- Approval Center에서 실행을 승인합니다.
- 구현 진행 상황을 모니터링합니다.
- 추천의 구현 단계를 따릅니다.
- 질문이 있으면 토론 스레드를 활용합니다.
- 완료 시 실제 절감액을 기록하여 절감 추적이 예측치와 비교할 수 있도록 합니다.
내보내기 및 연동
| 작업 | 방법 |
|---|---|
| 내보내기 | 추천을 CSV 또는 Excel로 다운로드 |
| 티켓팅 | 추천에서 Jira 티켓 생성 |
| 동기화 | 웹훅을 통해 외부 시스템으로 추천 업데이트 전송 |
예시
추천 찾기 및 이해:관련 문서
절감 추적
구현 후 실제 절감액과 예측치를 비교 측정합니다
비용 Analytics
추천 배경의 지출 추세와 이상 징후를 분석합니다
Keepers
감지가 발견으로, 그리고 승격된 추천으로 전환되는 과정을 확인합니다