서론

클라우드 환경에서 가장 큰 도전 과제 중 하나는 비용 가시성을 유지하는 것입니다. 예상치 못한 비용 급증은 며칠 동안 눈에 띄지 않게 지나갈 수 있으며, 고지서를 받았을 때는 이미 늦은 경우가 많습니다.

이 글에서는 Azure SRE 에이전트를 **FinOps Hub(Azure Data Explorer)**에 연결하여 자동 일일 비용 이상 징후 분석을 구성하고, 패턴을 벗어난 항목이 감지될 때 Microsoft Teams로 자동 알림을 보내는 방법을 소개합니다.

🏗️ 솔루션 아키텍처

FinOps Hub (ADX) → SRE 에이전트 (예약된 작업) → KQL 이상 징후 탐지

↓ 이상 징후 감지됨?

예 → 적응형 카드(Adaptive Card) → Teams 채널

아니오 → 로그 기록: '비용이 예상 범위 내에 있음'

필수 요구 사항

단계별 가이드

① FinOps Hub의 ADX 클러스터 식별

첫 번째 단계는 FinOps Hub가 비용 데이터를 저장하는 Azure Data Explorer 클러스터를 찾는 것입니다. Azure SRE 에이전트에서 Azure Resource Graph를 사용하여 검색합니다.

az graph query -q "Resources | where type =~ 'Microsoft.Kusto/clusters'" --first 10 --subscription <subscription-id>

제 예시의 경우 반환된 클러스터는 다음과 같습니다.

② 권한 설정 (ADX의 RBAC)

SRE 에이전트의 관리 ID는 ADX의 Hub 데이터베이스에 대한 Viewer 권한이 필요합니다. 이 권한이 없으면 KQL 쿼리가 403 오류와 함께 실패합니다.

옵션 A — Azure CLI: az kusto database-principal-assignment create \ --cluster-name finopshubadx \ --database-name Hub \ --resource-group <resource-group> \ --subscription <subscription-id> \ --principal-assignment-name "sre-agent-viewer" \ --principal-id "<managed-identity-client-id>" \ --principal-type App --role Viewer

옵션 B — 포털: ADX → 클러스터 → Hub 데이터베이스 → 권한(Permissions) → 추가(Add) → Viewer → 관리 ID 선택

옵션 C — KQL (ADX 웹 UI): .add database Hub viewers ('aadapp=<client-id>') 'SRE Agent'

③ 이상 징후 탐지용 KQL 쿼리

이 쿼리는 Kusto의 series_decompose_anomalies 함수를 사용하여 지난 12개월 동안의 일일 비용에서 이상 패턴을 탐지합니다.

let numberOfMonths = 12;
let start = startofmonth(ago(numberOfMonths * 30d));
let end = now();
let interval = 1d;

Costs()
| where ChargePeriodStart between (start .. end)
| summarize DailyCost = sum(EffectiveCost)
    by bin(ChargePeriodStart, interval)
| make-series CostSeries = sum(DailyCost)
    on ChargePeriodStart from start to end step interval
| extend anomalies = series_decompose_anomalies(CostSeries)
| project ChargePeriodStart, CostSeries, anomalies

💡 쿼리 작동 원리

• Costs(): 통합된 비용 데이터를 반환하는 FinOps Hub 함수
• make-series: 공백 없는 연속적인 일일 시계열 생성
• series_decompose_anomalies: 계절성 분해 + STL을 사용하여 스파이크 및 드롭을 탐지하는 Kusto 기본 ML 알고리즘
• Score > 0: 예상보다 높은 비용 | Score < 0: 예상보다 낮은 비용
• 절대값(|score|)이 클수록 더 유의미한 이상 징후임

④ Microsoft Teams 웹훅 설정

Teams에서 알림을 받기 위해 **Power Automate 워크플로를 통한 수신 웹훅(Incoming Webhook)**을 생성합니다(Microsoft 권장 방식).

1. Teams 채널에서 더보기(...) → 워크플로(Workflows) 클릭
2. "Post to a channel when a webhook request is received" 검색
3. 원하는 팀과 채널 선택 → 워크플로 추가
4. 생성된 URL 복사 (형식: https://prod-xx...logic.azure.com/...)
5. Power Automate에서 워크플로 활성화 (내 흐름 → 켜기)

⚠️ 주의: 워크플로가 '일시 중단됨(Suspended)' 상태로 생성될 수 있습니다. Power Automate 포털에서 활성화 상태를 확인하세요.

⑤ SRE 에이전트에 예약된 작업 생성

이제 가장 중요한 부분인 Azure SRE 에이전트에 **예약된 작업(Scheduled Task)**을 생성합니다. 다음과 같이 자연어로 요청하면 됩니다.

"FinOps 허브에서 매일 비용 이상 징후를 분석하고, 이상 징후가 감지되면 Teams로 알려주는 일일 작업을 만들어줘."

SRE 에이전트는 다음과 같은 매개변수로 작업을 생성합니다.

![작업 상세 이미지 placeholder]

작업 상세 내용 (예시): 참고: 환경에 맞게 필드를 수정하세요.

Autonomous Scheduled Run - Daily FinOps Cost Anomaly Analysis

## 범위
- 구독: xxxxxxx-xxxxxxx-xxxxxx-xxxx-xxxxx
- ADX 클러스터: https://finopshub.northcentralus.kusto.windows.net
- 데이터베이스: Hub
- 리소스 그룹: finopshub-rg

## 목표
FinOps Hub 데이터를 사용하여 Azure 지출의 비용 이상 징후를 탐지합니다. ADX 클러스터에 대해 KQL 쿼리를 실행하고 결과를 분석하며, 이상 징후가 발견되면 Teams를 통해 알립니다.

## 1단계: KQL 쿼리 실행
KustoQuery 하위 에이전트를 사용하여 ADX 클러스터에 대해 다음 쿼리를 실행합니다.

(쿼리 내용은 위와 동일...)

## 2단계: 결과 분석
- series_decompose_anomalies 출력에서 이상 징후 배열을 분석합니다.
- 이상 점수가 유의미하게 양수(비용 급증) 또는 음수(비용 급감)인 날짜를 식별합니다.
- 발견된 각 이상 징후에 대해 날짜, 실제 비용, 예상 기준치, 편차 백분율을 계산합니다.
- 조치가 필요한 이상 징후는 최근 7일 데이터에 집중하되, 전체 12개월 기록을 문맥 파악에 사용합니다.

## 3단계: 보고서 생성
다음을 포함하는 요약본을 작성합니다.
- 지난 7일간 탐지된 총 이상 징후 수
- 각 이상 징후별: 날짜, 비용 수치, 예상치와의 편차, 심각도 (높음/중간/낮음)
- 추세 분석: 비용이 상승, 하락 또는 안정적인지 여부
- 주요 권장 사항 (예: 특정 리소스 그룹 조사, 새 배포 확인, 예약 인스턴스 검토)

## 4단계: Teams 알림 (지난 7일 내 이상 징후가 있는 경우에만)
이상 징후가 발견되면 `executing_code` 기술(ExecutePythonCode)을 사용하여 지정된 웹훅 URL로 POST 요청을 보냅니다.

Teams 메시지용 적응형 카드 구성:
- 제목: "⚠️ Azure 비용 이상 징후 감지"
- 이상 징후 요약 (날짜, 수치, 편차)
- 심각도 표시기
- 상세 확인을 위한 SRE 에이전트 스레드 링크

(Python 코드 예시는 원문과 동일하게 유지...)

## 5단계: 스레드 보고
스레드에 항상 다음 요약을 게시합니다.
- 이상 징후 발견 여부
- 주요 지표 및 추세
- 이상 징후가 없는 경우: "중대한 비용 이상 징후가 감지되지 않았습니다. 일일 비용이 예상 범위 내에 있습니다."

## 제약 사항
- ADX에 대해 읽기 전용 작업만 수행
- 실행당 최대 5개의 KQL 쿼리
- Azure 리소스를 수정하지 마십시오.

## 에스컬레이션
3일 연속 이상 징후가 탐지되면 Teams 알림에서 HIGH 심각도로 표시하고 즉각적인 조사를 권장합니다.

⑥ Teams 알림 (적응형 카드)

이상 징후가 감지되면 SRE 에이전트는 다음과 같이 풍부한 정보를 담은 적응형 카드를 Teams로 보냅니다.

Teams 채널로 전송된 적응형 카드 예시

카드에는 'SRE 에이전트에서 상세 보기' 및 'FinOps Hub(ADX) 열기' 버튼이 포함되어 조사를 돕습니다.

⑦ 통합 테스트 (이상 징후 시뮬레이션)

예약된 작업을 신뢰하기 전에 SRE 에이전트에게 다음과 같이 요청하여 테스트해 보세요.

"Teams로 알림을 받을 수 있게 비용 이상 징후 하나를 시뮬레이션해줘."

에이전트는 웹훅이 제대로 작동하는지 확인하기 위해 시뮬레이션된 데이터가 담긴 적응형 카드를 보낼 것입니다.

팁: 웹훅이 400 - WorkflowTriggerIsNotEnabled 오류를 반환하면 Power Automate에서 흐름을 '켜기' 상태로 변경하세요.

![테스트 이미지 placeholder]

일상적인 운영 방식

작업 관리

생성된 작업은 SRE 에이전트에게 대화로 관리할 수 있습니다.

• 일시 중지: "비용 이상 징후 작업을 일시 중지해줘."
• 재개: "작업을 다시 시작해줘."
• 시간 변경: "실행 시간을 10h UTC로 바꿔줘."
• 기록 확인: "실행 기록을 보여줘."
• 취소: "이상 징후 작업을 삭제해줘."

결론

이 설정을 통해 여러분은 다음과 같은 지능형 비용 감시 시스템을 갖게 됩니다.

🔍 12개월의 기록을 분석하여 계절적 패턴 파악 🤖 추가 인프라 없이 Kusto 기본 ML 사용 📱 이상 징후가 있을 때만 Teams로 능동적 알림 📈 지속적인 이상 징후 발생 시 자동으로 심각도 격상 💬 SRE 에이전트 스레드에 전체 기록 유지 🔧 YAML이나 파이프라인 없이 자연어로 관리 가능

FinOps Hub + Azure SRE 에이전트 + Teams의 조합은 비용 거버넌스를 수동적(대시보드 확인)인 방식에서 능동적이고 자동화된 방식으로 혁신합니다.

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이미 FinOps Hub를 사용 중이신가요? 현재 비용 이상 징후를 어떻게 모니터링하고 있는지 댓글로 공유해 주세요!

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