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출간 정보
- 2025.04.30 전자책 출간
- 2025.03.28 종이책 출간
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파일 정보
- 526 쪽
- 20.3MB
지원 환경
- 앱
- 웹
- PC뷰어
- PAPER
ISBN
9791194409328
ECN
-
핀옵스 전략
작품 정보
이 책은 5부에 걸쳐 모두 13개의 장으로 구성돼 있다. 1부는 핀옵스를 소개하고 클라우드 전체 거버넌스와의 조화로운 통합을 설명하는 2개의 장으로 구성된다. 핀옵스 재단이 내린 핀옵스에 대한 정의로부터 시작해 그 필요성을 설명해 주고 더 큰 클라우드 거버넌스의 일부로 어떻게 잘 융합할 것인지 설명한다. 2부는 비용 정보에 대한 가시성을 높이기 위한 3개의 장으로 구성되며, 3장에서는 자원의 태깅과 명명규칙의 증요성과 일반적 방법론에 대해 설명한다. 4장은 클라우드 솔루션의 비용을 추정하는 자세한 기법과 비용절감에 대한 이니셔티브를 설명한다. 클라우드 솔루션 도입에 있어 총 비용의 개념인 TCO를 정의하고 설명한다. 5장은 대시보드와 각종 리포트를 통해 비용 정보에 대한 가시성을 높이고 이를 활용해 최적의 비용 모델을 구축할 수 있는 구체적인 방법을 알려준다.
3부는 4개의 장으로 구성돼 클라우드 자원 활용을 극대화할 수 있는 구체적 방법론을 설명한다. 6장은 IasS 최적화를 다루는데 고아 자원의 정리 같은 퀵윈(Quick Win) 해법부터 가상 머신의 적정화, 전원 스케쥴링, 스케일링, 절감 계획, 스팟 VM 등의 구체적 사례를 다룬다. 7장은 PaaS에 집중하여 최적화를 설명하며 서버리스 모델과 프로비져닝 모델을 비교하고 데이터 전송에 관한 다양한 비용 구조와 함께 클라우드 공급자와의 다양한 계약 방법과 그 장단점을 상세히 설명한다. 8장은 데이터베이스를 최적화하는 방법을 설명하고 BYOL를 비롯한 여러 라이센싱 모델을 비교한다. 9장은 저장소에 대한 다양한 옵션의 이를 최적화하는 방법을 설명한다.
4부는 클라우드 비용을 통제하기 위한 거버넌스 모델을 어떻게 구축할 것인지 자세히 설명한다. 10장은 구체적으로 어떠한 KPI를 설정할 것인지 논하고 11장은 핀옵스의 역할과 절차에 대해 안내한다.
마지막 5부는 여러 실제 사례와 함께 비용 최적화를 설명한다.
12장은 실제 케이스 탐구를 통해 비용 최적화를 연구하고, 13장은 전체 내용에 대해 요약한다. 13장의 마지막에는 전체 장에 대한 간단한 연습문제를 통해 전체적인 이해도와 주요 사항을 다시 한번 요약한다.
3부는 4개의 장으로 구성돼 클라우드 자원 활용을 극대화할 수 있는 구체적 방법론을 설명한다. 6장은 IasS 최적화를 다루는데 고아 자원의 정리 같은 퀵윈(Quick Win) 해법부터 가상 머신의 적정화, 전원 스케쥴링, 스케일링, 절감 계획, 스팟 VM 등의 구체적 사례를 다룬다. 7장은 PaaS에 집중하여 최적화를 설명하며 서버리스 모델과 프로비져닝 모델을 비교하고 데이터 전송에 관한 다양한 비용 구조와 함께 클라우드 공급자와의 다양한 계약 방법과 그 장단점을 상세히 설명한다. 8장은 데이터베이스를 최적화하는 방법을 설명하고 BYOL를 비롯한 여러 라이센싱 모델을 비교한다. 9장은 저장소에 대한 다양한 옵션의 이를 최적화하는 방법을 설명한다.
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마지막 5부는 여러 실제 사례와 함께 비용 최적화를 설명한다.
12장은 실제 케이스 탐구를 통해 비용 최적화를 연구하고, 13장은 전체 내용에 대해 요약한다. 13장의 마지막에는 전체 장에 대한 간단한 연습문제를 통해 전체적인 이해도와 주요 사항을 다시 한번 요약한다.
작가 소개
알폰소 산 미겔 산체스(Alfonso San Miguel Sánchez)
멀티 클라우드 기술자로, 온프레미스와 클라우드 환경 모두에서 깊이 있는 경험을 보유하고 있다. 항상 개발 팀과 가까이 지내며 자동화에 중점을 두고 코딩, 데브옵스와 기타 방법론을 자신의 작업 방식에 구현하는 것을 즐긴다. 마드리드 콤플루텐세 대학교(Universidad Complutense de Madrid)에서 전산학 학위를 받았고, 이후 머신러닝 석사 학위를 취득했다. 학업을 마친 후에는 테크니카스 레우니다스(Tecnicas Reunidas), 아바나데(Avanade), B2임팩트(B2Impact)에서 클라우드 기술자로 일했으며, 현재는 수석 클라우드 기술자로 일하고 있다. 클라우드 거버넌스에 대한 열정을 갖고 있지만, 지난 몇 년 동안은 핀옵스에 특화해 핀옵스와 관련된 전체 방법론을 개발하는 데 주력하고 있다.
대니 오반도 가르시아(Danny Obando García)
다양한 경력을 쌓으며 여러 가지 프레임워크와 방법론을 적용해 항상 안정적이고 확장 가능한 데이터 및 인프라 솔루션을 만드는 것을 목표로 하는 멀티 클라우드 데이터 기술자다. 바르셀로나 카탈루냐 대학교(UOC, Universitat Oberta Catalunya)에서 전산학 학위를 받았으며, 금융 시장용 인공지능 분야 석사 학위를 취득했다. 약 15년간의 풍부한 IT 경험을 바탕으로 현재 스페인 최대 에너지 기업 중 하나인 홀라루스(Holaluz)에서 데이터 전략 부문을 이끌고 있다. 이전에는 스페인 최대 은행 그룹에서 핀옵스를 구현한 바 있다.
멀티 클라우드 기술자로, 온프레미스와 클라우드 환경 모두에서 깊이 있는 경험을 보유하고 있다. 항상 개발 팀과 가까이 지내며 자동화에 중점을 두고 코딩, 데브옵스와 기타 방법론을 자신의 작업 방식에 구현하는 것을 즐긴다. 마드리드 콤플루텐세 대학교(Universidad Complutense de Madrid)에서 전산학 학위를 받았고, 이후 머신러닝 석사 학위를 취득했다. 학업을 마친 후에는 테크니카스 레우니다스(Tecnicas Reunidas), 아바나데(Avanade), B2임팩트(B2Impact)에서 클라우드 기술자로 일했으며, 현재는 수석 클라우드 기술자로 일하고 있다. 클라우드 거버넌스에 대한 열정을 갖고 있지만, 지난 몇 년 동안은 핀옵스에 특화해 핀옵스와 관련된 전체 방법론을 개발하는 데 주력하고 있다.
대니 오반도 가르시아(Danny Obando García)
다양한 경력을 쌓으며 여러 가지 프레임워크와 방법론을 적용해 항상 안정적이고 확장 가능한 데이터 및 인프라 솔루션을 만드는 것을 목표로 하는 멀티 클라우드 데이터 기술자다. 바르셀로나 카탈루냐 대학교(UOC, Universitat Oberta Catalunya)에서 전산학 학위를 받았으며, 금융 시장용 인공지능 분야 석사 학위를 취득했다. 약 15년간의 풍부한 IT 경험을 바탕으로 현재 스페인 최대 에너지 기업 중 하나인 홀라루스(Holaluz)에서 데이터 전략 부문을 이끌고 있다. 이전에는 스페인 최대 은행 그룹에서 핀옵스를 구현한 바 있다.
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