공유 예약 권장사항

리소스 사용을 극대화하고 관리 오버헤드를 줄이기 위해Google Cloud 조직의 여러 프로젝트에서 Compute Engine 리소스 예약을 공유할 수 있습니다. 공유 예약을 사용하면 동일한 조직의 최대 100개 프로젝트에서 동일한 예약된 용량을 사용하여 Compute Engine 인스턴스를 만들 수 있습니다.

공유 예약은 다음과 같은 이점을 제공합니다.

  • 예약된 용량의 사용을 극대화합니다.

  • 유휴 리소스를 최소화하여 비용을 절감합니다.

  • 여러 예약이 아닌 단일 공유 예약을 관리합니다.

이 문서에서는 공유 예약을 만들고 관리하기 위한 권장사항을 설명합니다. Compute Engine 리소스를 예약하는 다양한 방법에 대한 자세한 내용은 예약 유형 선택을 참고하세요.

공유 예약 권장사항

공유 예약을 만들거나 Compute Engine에서 미래용 예약 요청을 처리하기 위해 공유 예약을 만드는 경우 예약을 관리하고 사용하는 데 도움이 되는 다음 권장사항을 따르는 것이 좋습니다.

  • 소유자 프로젝트에서 공유 예약을 만들지만 이를 사용하지 않도록 합니다.

    • 프로젝트 간에 비용을 분산하려면 예약을 공유하는 프로젝트인 소비자 프로젝트만 예약을 사용하는 것이 좋습니다. 예약이 있는 프로젝트인 소유자 프로젝트만 사용하여 공유 예약을 만듭니다.
    • 공유 주문형 예약 또는 미래용 예약을 만들 때 소유자 프로젝트에 예약할 총 리소스에 대한 충분한 할당량이 있어야 합니다. 그런 다음 Compute Engine이 예약을 만든 후에는 소유자 프로젝트에 사용하려는 예약된 리소스에 대한 할당량이 있어야 합니다. 자세한 내용은 공유 예약의 추가 할당량 요구사항을 참고하세요.

  • 공유 예약을 만들 수 있는 조직 내 프로젝트 수를 최소화합니다.

    • 프로젝트에 있는 예약만 볼 수 있습니다. 따라서 공유 예약은 소유자 프로젝트에서만 볼 수 있습니다. 조직에 소유자 프로젝트가 몇 개만 있으면 공유 예약을 모니터링하고 관리하는 데 도움이 됩니다. 공유 예약을 만들 수 있는 프로젝트를 관리하려면 공유 예약 생성 관리를 참고하세요.
    • 예약된 리소스의 할당량을 더 효과적으로 관리하려면 몇 개의 프로젝트와만 예약을 공유합니다.

  • 동일한 컴퓨팅 인스턴스 속성을 갖는 개별 공유 예약 수를 최소화합니다.

    • 한 조직에서 각각의 고유한 컴퓨팅 인스턴스 속성 조합의 공유 예약을 최대 100개까지 사용할 수 있습니다. 따라서 컴퓨팅 인스턴스 속성이 동일한 공유 예약의 수를 최소화하면 이 같은 한도를 완화할 수 있습니다.
    • 공유 예약 수가 적으면 관리 효율성이 향상됩니다.

  • 동일한 Cloud Billing 계정의 프로젝트 간에만 예약을 공유합니다.

    • 소유자 프로젝트와 동일한 Cloud Billing 계정이 있는 소비자 프로젝트로 각 공유 예약을 제한합니다. 이 방법을 사용하면 예약 사용량과 관련 결제를 추적할 수 있습니다.
  • 미래용 예약 요청의 경우 요청하는 총 컴퓨팅 인스턴스 수를 신중하게 검토하세요.
    • 미래용 예약 요청을 만드는 경우 다음 사항을 모두 포함하는 컴퓨팅 인스턴스의 총 개수를 요청해야 합니다.
      • 미래에 이미 존재할 일치하는 모든 예약된 컴퓨팅 인스턴스
      • 미래에 이미 존재할 일치하는 모든 예약되지 않은 컴퓨팅 인스턴스
      • 미래에 이미 존재할 일치하는 미사용 온디맨드 예약
      • 미래에 예약하려는 사용량의 증가

      예를 들어 미래에 10개의 추가 컴퓨팅 인스턴스가 필요하고 미래에 이미 다음 리소스가 있다고 가정해 보겠습니다.

      • 일치하는 예약된 컴퓨팅 인스턴스 40개
      • 일치하는 예약되지 않은 컴퓨팅 인스턴스 50개

      또는

      • 일치하는 예약된 컴퓨팅 인스턴스 40개
      • 일치하는 미사용 온디맨드 예약 50개

      향후 기존 사용량에 이미 일치하는 컴퓨팅 인스턴스와 예약이 최대 90개까지 추가되고 컴퓨팅 인스턴스가 10개 더 필요하므로 미래용 예약 요청에서 총 100개를 지정해야 합니다.

      자세한 내용은 예약된 리소스 수 및 프로비저닝을 참고하세요.

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