클라
2.7 (7)클라이온
경력근거: AWS , GCP , Python , SI·시스템통합
수집일 없음
※ 실제 산출물이 아닌 AI 예측 시안입니다.
클라이온은 AWS·GCP 클라우드 운영을 다루는 회사라, 비용 이상을 짚어 절감을 제안하는 이 도구는 클라이온이 운영하는 실제 클라우드 비용 데이터가 있어야 절감을 검증합니다.
'AWS, GCP, SI·시스템통합'. 클라우드 비용·리소스 점검이 운영의 핵심.
'Python, 백엔드/서버개발'. 비용·메트릭 파이프라인이 토대.
'AI 프로덕트 엔지니어'. 점검+절감 제안이 1인 E2E.
클라우드 리소스·비용 데이터를 받아 미사용·과다 프로비저닝과 비용 이상을 규칙으로 짚고, 절감 제안을 근거와 함께 만드는 1주 포트폴리오입니다.
클라이온 PE. 클라우드 비용 낭비를 사람이 콘솔로 찾던 일을, 자동 점검 + 절감 제안 도구로 옮기고 싶은 사람입니다.
리소스에 사용률·비용을 붙이면, 도구가 (a) 낭비·비용 이상을 규칙으로 짚고 (b) 절감 제안을 근거와 함께 만들 수 있습니다.
클라우드 리소스·비용을 받아 낭비·이상을 짚고 절감 제안을 근거와 함께 내는 동작하는 도구입니다.
절감 제안의 예상 절감액과 실제 적용 효과를 비교해 보여주는 대시보드입니다.
저위험 절감(미사용 정리 등)을 자동 적용하고 모니터링하는 단계입니다.
클라우드 데이터를 넣으면 낭비·비용 이상과 절감 제안이 근거와 함께 나오는 걸 시연합니다.
미사용·과다 판정이 정답 계산과 일치하는 비율 100%
측정: 결정적 재계산, 표본: 리소스 200건
일부러 만든 결측·경계·미등록 리소스 30종을 넣어도 점검이 멈추지 않고 처리되는 걸 시연합니다.
위 수치는 더미데이터 자가채점이며, 실제 비용 점검 정확도는 클라이온 실데이터 + 실 검수자가 있어야 측정 가능합니다. 이 포트폴리오는 그 검증을 바로 돌릴 수 있는 상태까지 만듭니다.
수치는 합성 데이터 자가채점이라 성능 증명이 아닙니다. 면접에서는 데모 동작과 실검증 준비 상태로 솔직히 설명합니다.
정답을 작성자가 만들었으니 잘 맞는 것이 당연합니다. 결측·경계·미등록·표기 흔들림 케이스를 더미에 일부러 섞어 쉬운 문제만 푸는 게 아님을 보여줍니다.
오적용 위험: 절감 자동 적용은 미사용 같은 고신뢰만, 나머지는 제안만 하고 검토 큐로 보냅니다.
실제 도입 시 달라지는 것: 실 사용 패턴·요금이 더미와 다르므로 낭비 규칙을 실데이터로 맞춰야 한다(도입 단계 과제)
① 인라인 샘플 · ② seed.json 다운로드 · ③ 증강 프롬프트. 세 층 모두 동일한 schema 에서 파생.
클라우드 리소스·비용을 묶어 낭비 점검 입력으로 쓴다
| res_id | name_raw | res_key | kind | util | cost | idle_days |
|---|---|---|---|---|---|---|
| CR900 | A인스턴스(구) | — | ec2 | — | — | 30 |
| CR901 | 리소스0 | cr0 | rds | 0 | 500 | 60 |
| CR902 | 고비용 | cr2 | gke | 0.95 | 99,999 | 0 |
| CR903 | 미등록리소스 | — | ec2 | 0 | 200 | 90 |
| CR000 | 리소스0 | cr0 | ec2 | 0.2 | 50 | 0 |
{"type":"object","properties":{"res_id":{"type":"string"},"name_raw":{"type":"string"},"res_key":{"type":["string","null"]},"kind":{"type":"string"},"util":{"type":["number","null"]},"cost":{"type":["number","null"]},"idle_days":{"type":"number"}},"required":["res_id","name_raw","res_key","kind","util","cost","idle_days"]}. 쉬운 데이터만 만들지 말 것. 다음 하드 케이스를 의도적으로 섞어라: util/cost null(수집 누락), util 0(미사용)·idle_days 큼(방치), cost 극단, res_key null 미등록, name_raw 표기 흔들림. 형식 깨뜨리기 시도 3건도 별도로.{"type":"object","properties":{"res_id":{"type":"string"},"name_raw":{"type":"string"},"res_key":{"type":["string","null"]},"kind":{"type":"string"},"util":{"type":["number","null"]},"cost":{"type":["number","null"]},"idle_days":{"type":"number"}},"required":["res_id","name_raw","res_key","kind","util","cost","idle_days"]}| Python | 비용·메트릭 ingest + 낭비 규칙 + eval |
| AWS | 비용·사용률 데이터 소스 + 배포 |
| GCP | 멀티클라우드 비용 소스 |
| SI·시스템통합 | 여러 계정·시스템 비용 통합 |
✓ pass → 그대로 멈춰도 완성품입니다. 더 키우려면 2주차(절감 검증)로 갑니다.
✓ pass → 여기서 멈춰도 완결입니다. 더 키우려면 3주차(자동 최적화)로 갑니다.
낭비 점검 + 절감 제안
{"type":"object","properties":{"res_id":{"type":"string"},"waste":{"type":"string","enum":["none","idle","oversized","review"]},"saving":{"type":["number","null"]},"suggestion":{"type":"string"},"evidence":{"type":["object","null"],"properties":{"util":{"type":"number"},"idle_days":{"type":"number"}},"required":["util","idle_days"]}},"required":["res_id","waste","saving","suggestion","evidence"]}[
{
"res_id": "CR901",
"waste": "idle",
"saving": 500,
"suggestion": "60일 미사용. 정리 권장",
"evidence": {
"util": 0,
"idle_days": 60
}
},
{
"res_id": "CR900",
"waste": "review",
"saving": null,
"suggestion": "데이터 결측. 확인 필요",
"evidence": null
},
{
"res_id": "CR003",
"waste": "idle",
"saving": 42000,
"suggestion": "주말에 멈춰 있는 자원이라 일정 기반 정지로 바꿉니다.",
"evidence": {
"res_key": "cr3",
"idle_hours": 58
}
}
]waste 규칙·evidence 정합성은 자동 검증, saving/suggestion 타당성은 운영자/judge 검증.
근거: AWS , GCP , Python , SI·시스템통합