쿠버네티스 FinOps AI 워크로드 시대의
비용 최적화 전략

경쟁사는 이미 K8s 비용을 줄여 AI에 재투자 중!

클라우드와 쿠버네티스 비용은 사실상 통제 불능 상태입니다.

실제로 쿠버네티스가 전체 클라우드 지출의 60~70%를 차지하지만, CPU는 평균 10%, 메모리는 23%만 사용되고 있습니다. AI/ML 워크로드가 급증하면서 GPU 인프라 비용 폭증은 더욱 심각해졌고, 숙련된 엔지니어조차 500개가 넘는 인스턴스 유형과 실시간 가격 변동 속에서 수동 최적화의 한계를 절감하고 있습니다.

이번 웨비나에서는 플랫폼 선택 전문성과 AI 기반 자동화의 결합으로 극적인 비용 절감을 실현하는 실전 전략을 제시합니다.

Red Hat OpenShift, Azure AKS, AWS EKS, 바닐라 쿠버네티스 등 우리 조직에 맞는 솔루션 선택 기준부터, CAST AI의 APA(Application Performance Automation) 기술을 활용한 40~80% 비용 절감 사례까지, 검증된 방법론과 구체적 실행 로드맵을 확인하실 수 있습니다.

메타넷 테크 웨비나, AI-Ready 2026: 디지털 플랫폼 혁신 실행 전략의 첫 번째 시리즈에서 새로운 플랫폼 전략과 AI 기반 자동화에 대해 자세히 알아보시기 바랍니다.

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What You'll Learn

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Who This is For

• 쿠버네티스 운영 비용 폭증 문제를 겪고 있는 DevOps·Platform Engineering 담당자
• 클라우드 비용 최적화 및 FinOps 실행이 시급한 IT 인프라 책임자
• AI/ML 워크로드 도입 비용 증가를 우려하는 CIO, CTO, CISO 등 IT 의사결정권자
• 멀티/하이브리드 클라우드 환경의 비용 관리가 필요한 클라우드 운영 담당자
• 쿠버네티스 자동화 및 최적화 솔루션 도입을 검토 중인 SRE·인프라 실무자