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서론: 총비용이 아니라 단위비용을 봐야 개선이 시작된다 월간 데이터 인프라 비용이 5억 원이라는 사실만으로는 의사결정을 못 한다. 중요한 질문은 이것이다. 이벤트 1건 처리 비용은 얼마인가? 모델 결과 1행 생성 비용은 얼마인가? 도메인별 비용 대비 비즈니스 가치가 맞는가? Unit Economics는 이 질문에 답하기 위한 프레임...

서론: 비용 데이터는 기술 메타데이터와 붙어야 의미가 생긴다 청구서 총액만으로는 개선할 수 없다. 어떤 모델이, 어떤 팀이, 어떤 워크로드에서 비용을 유발했는지 연결되어야 액션이 가능하다. 따라서 FinOps 대시보드는 다음 두 축 통합이 핵심이다. 기술 메타데이터(dbt lineage, model run, owner) 클라우드 빌링 데...

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서론: 스토리지 비용은 시간이 만든다 데이터 레이크 비용은 저장 순간보다 “얼마나 오래, 어떤 계층에 두는가”에서 갈린다. 특히 Iceberg 환경에서는 데이터 파일뿐 아니라 메타데이터/매니페스트 관리까지 고려해야 진짜 절감이 된다. 1. 계층화가 필요한 이유 모든 데이터를 핫 스토리지에 두면 단순하지만 비싸다. 반대로 너무 빨리 아카이브하면 ...

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서론: 느린 쿼리보다 비싼 쿼리가 더 위험하다 프로덕션에서는 쿼리가 조금 느린 것보다, 매일 반복되며 큰 비용을 태우는 쿼리가 더 치명적이다. 그 핵심 원인은 대개 둘이다. Shuffle: 네트워크 기반 데이터 재분배 Spill: 메모리 부족으로 디스크로 밀어내기 1. Shuffle이 비싸지는 구조 분산 엔진은 조인/집계/정렬에서 ...

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