클라우드 환경은 워크로드 증가, 멀티 계정 분리, 서비스별 과금 체계 변화로 인해 비용 구조가 복잡해지고 있다. AWS와 SaaS 과금이 서로 다른 방식으로 쌓이면서 재무팀은 원인을 찾기 어렵고, 엔지니어는 비용 최적화를 위해 반복적인 점검·대응을 수행하고 있다.

수십 개의 대시보드와 필터를 오가는 기존 방식으로는 실시간 변화에 대응하기 어려워, 비용의 원인-대응을 단일 흐름으로 처리하는 자동화된 핀옵스 기술이 필요하다.

AWS 비용 최적화 플랫폼 기업 엔옵스(nOps)가 클라우드·SaaS 청구 데이터를 자연어 기반 분석과 자동 실행으로 처리하는 AI 핀옵스 에이전트 ‘클라라(Clara)’를 공개했다고 밝혔다.

자연어 기반 비용 분석

클라라는 AWS·SaaS 청구 데이터를 자연어 질의로 분석한다. 기존에는 여러 대시보드와 필터를 직접 확인해야 했지만, 클라라는 질문만 하면 비용의 근본 원인을 찾는다. 사용자가 “60일 이상 된 EBS 스냅샷 비용은 얼마인가” 또는 “최근 비용을 증가시키는 상위 3개 서비스는 무엇인가”처럼 일상 언어로 물으면 정확한 수치를 포함한 결과를 즉시 제공한다.

따라서 개발자뿐 아니라 재무팀, 리더십까지 비용 정보를 활용할 수 있어, 핀옵스를 조직 전체의 공용 프로세스로 확장한다.

이상 탐지·낭비·예산 편차 자동 점검

클라라는 비용 질의뿐 아니라 변화·이상·낭비 상황을 주기적으로 자동 점검한다. 원하는 주기를 설정하면 예기치 않은 비용 증가, 예산 대비 편차, 비효율 리소스 여부를 꾸준히 점검할 수 있다. 점검 결과가 감지되면 클라라는 즉시 대응 가능한 액션까지 생성한다. 

예를 들어 오래된 스냅샷을 제거하는 파이썬 스크립트 초안을 작성하거나, S3 데이터를 인텔리전트-티어링(Intelligent-Tiering)으로 전환하는 라이프사이클 정책을 자동으로 생성해 제안한다. 

클라라는 생성된 모든 인사이트를 경영진 보고용 형태의 문서로 변환할 수 있다. 클릭 한 번으로 데이터·시각화·설명까지 포함된 보고서를 생성하고, 저장·공유·자동 업데이트 예약 가능하며 이메일이나 슬랙(Slack) 같은 팀 내 업무 도구로 전송할 수 있다. 

또한 클라라는 엔옵스 플랫폼 안에서 작동해, 자연어 질의 단계에서 파악한 문제를 곧바로 비용 배부 설정이나 추천 정책 적용 등 실제 조치로 연결한다. 

클라라는 아마존 베드락(Amazon Bedrock)의 클로드(Claude) 기반 대규모 컨텍스트 모델을 사용하며, 최대 백만 토큰의 문맥창을 활용해 여러 계정·서비스·외부 시스템 데이터를 연속적으로 분석해도 대화 맥락을 잃지 않는다. 이러한 구조 덕분에 복잡한 멀티스텝 핀옵스 흐름도 단일 대화형 인터페이스로 처리할 수 있다.