개요
Cloud Cost 스킬은 Bits Chat의 Cloud Cost Management 분석 워크플로입니다. 이 스킬은 근본 원인 분석, 예산 추적 및 일반 비용 질문에 대한 답변과 같은 FinOps 작업을 위해 설계되었습니다. 예를 들어 Bits Chat에 다음과 같은 요청을 보낼 수 있습니다.
- 비용 모니터 경보, 비용 이상 징후 및 비용 변화 조사하기
- 지출을 발생시키는 팀, 서비스, 계정, 지역 또는 리소스 식별하기
- 클라우드, SaaS, 맞춤형 또는 Datadog 비용에 대한 질문에 답하기
- 실제 지출과 예상 지출을 예산과 비교하기
- CPU, 메모리, 요청량 또는 스토리지 크기와 같은 관측 가능한 메트릭과 비용 변화를 연관 지어 분석하기
- 조사를 기록하여 인계하거나 나중에 참조할 수 있도록 Notebooks 생성하기
전제 조건
Bits Chat에서 Cloud Cost 스킬을 사용하려면 다음을 수행해야 합니다.
Cloud Cost 스킬 {#start-an-investigation-with-the-cloud-cost-skill}로 조사를 시작하세요.
비용 이상 징후에 대한 조사를 시작하려면 Investigate을 클릭하거나 ![]()
(반짝이는 별 아이콘)을 클릭하여 Cloud Cost 스킬을 엽니다.
또는 Datadog 페이지의 내비게이션 바 오른쪽 상단에 있는 Ask Bits를 클릭하여 Bits Chat을 열고 비용에 관한 질문을 할 수 있습니다.
프롬프트 예:
Investigate why EC2 costs increased last week for team:payments.Which teams are responsible for the highest S3 storage costs this month?Why is the infrastructure budget projected to go over this month?Show total cloud cost by provider for the last 30 complete days.Find optimization opportunities for idle or over-provisioned cloud infrastructure.
비용 변화 조사
Cloud Cost 스킬로 비용 변화를 조사하면 Bits Chat은 간결한 요약을 제공한 후 다음에 무엇을 탐색하고 싶은지 질문합니다. 초기 분석에는 일반적으로 다음이 포함됩니다.
- 기준 및 조사 기간에 대한 일일 비용 차트
- 기준 기간, 조사 기간, 총 금액 및 백분율 변화, 해당되는 경우 예상 연간 영향
- 소비 변화와 가격 변화를 구별하는 데 도움이 되는 요금 대비 사용 맥락
- 비용 태그에 따라 비용 발생 출처로 파악한 소유자 또는 팀
초기 요약 후, Bits Chat은 다음을 수행할 수 있습니다.
- 변화를 주도하는 주요 서비스, 계정, 지역, 리소스 또는 태그 찾기
- CPU 요청, 메모리 요청, 요청 수, 버킷 크기 또는 데이터베이스 사용량과 같은 메트릭과 비용 변화의 상관관계 분석
- 관련 예산을 찾아 실제 또는 예측된 지출을 예산 목표와 비교
- 서비스를 소유한 팀을 위한 Datadog Notebook을 생성하여 탐지 결과를 확인하고 조치 취하기
- 조사를 기록으로 남기기 위해 [Notebooks]에 캡처
예산 및 예측
예산을 설정한 후, Bits Chat의 Cloud Cost 스킬을 사용하여 예산 상태와 지출을 설명하세요. Bits Chat은 다음을 요약하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
- 실제 지출과 예산 금액의 차이
- 예상 지출과 예산 금액의 차이
- 예산의 필터에 따라 예산이 포함하는 비용 범위
- 초과 지출에 기여하는 예산 항목, 팀, 서비스 또는 공급자
초기 요약 후, Bits Chat은 다음을 수행할 수 있습니다.
- 지출을 발생시키는 주요 서비스, 계정, 지역, 리소스 또는 태그 찾기
- 비용 변화에 기여하는 리소스를 소유한 팀 식별
- 예산 업데이트
- 조사를 기록으로 남기기 위해 [Notebooks]에 캡처
비용 분석을 위해 Datadog MCP 서버 사용하기
Datadog MCP 서버는 외부 AI 에이전트가 Datadog 데이터를 쿼리할 수 있도록 지원합니다. 이는 IDE, 터미널 기반의 어시스턴트 또는 사용자 지정 AI 워크플로에서 비용 질문을 하고 싶을 때 유용합니다.
외부 AI 에이전트를 사용하려면 Datadog MCP 서버를 설정하세요. MCP 클라이언트가 도구 세트를 필터링하는 경우, Cloud Cost Management 데이터를 쿼리할 수 있는 메트릭 도구를 사용하려면 core 도구 세트를 포함하세요.
Cloud Cost Management 데이터는 다음과 같은 핵심 메트릭 도구에서 지원됩니다.
에이전트에게 Cloud Cost Management 메트릭(예: all.cost, aws.cost.*, azure.cost.*, gcp.cost.*, oci.cost.*, custom.cost.* 또는 datadog.cost.*)에 대해 use_cloud_cost을 true로 설정하도록 요청하세요. 비용 변화를 설명하는 관측 메트릭(예: Kubernetes CPU 또는 S3 버킷 크기)에는 표준 메트릭 쿼리 동작을 사용하세요.
MCP에 연결된 에이전트의 프롬프트 예:
Use Datadog MCP to query cloud cost data. Set use_cloud_cost=true and show daily all.cost grouped by provider for the last 30 complete days.Use get_datadog_metric_context with use_cloud_cost=true to find available tags for aws.cost.net.amortized.shared.resources.allocated, then group EC2 costs by team.Compare this week's complete EC2 cost to the previous week and explain which teams or accounts changed the most.
연결 지침, 지원되는 클라이언트 및 도구 세트 구성은 Datadog MCP 서버 설정을 참조하세요. 전체 MCP 도구에 관한 자세한 정보는 Datadog MCP 서버 도구를 참조하세요.
참고 자료
(반짝이는 별 아이콘)을 클릭하여 Cloud Cost 스킬을 엽니다.
