라이트사이징은 표면만 깎습니다. 우리는 청구서를 만든 일 자체를 줄입니다.
클라우드 비용의 상당 부분은 놀고 있는 용량이 아니라, 과다 프로비저닝을 강요하는 비효율적인 코드와 쿼리입니다. GIIP는 30년 경험의 엔지니어링 노하우를 AI가 승계해 소스코드·쿼리 플랜·DB 엔진을 튜닝하고, 일의 양 자체를 줄입니다. 성능은 전문가가 지키고, 비용은 일이 줄었기 때문에 내려갑니다.
지속적 최적화 · 성능 트레이드오프 없음 · 완전한 투명성
클라우드 지출은 누군가 청구서를 들여다볼 때까지 조용히 자랍니다.
대부분의 팀이 과지출하는 이유는 규모 때문이 아니라, 최적화가 누구의 상근 업무도 아니기 때문입니다 — 그래서 낭비가 달마다 쌓입니다.
라이트사이징으로는 닿지 않는 낭비
비효율 쿼리, N+1 호출, 풀스캔, 잘못된 인덱스가 과다 프로비저닝을 강요합니다. 애초에 없어도 될 일을 인스턴스 조정만으로 없앨 수는 없습니다.
유휴·고아 리소스
잊힌 인스턴스, 연결 안 된 볼륨, 방치된 환경이 아무도 쓰지 않은 뒤로도 계속 과금됩니다.
“안전하게” 과다 프로비저닝
혹시 몰라 사둔 과대 인스턴스와 여유분이 영구적인 청구 항목이 됩니다.
비용 주인 없음
비용이 모두의 일이면 아무의 일도 아닙니다 — 그래서 아무것도 라이트사이징되지 않습니다.
프로덕션이 깨질까 두려움
잘못된 변경이 장애를 낼 수 있어 최적화를 피하고, 낭비는 손대지 않은 채 남습니다.
리소스를 줄이는 게 아니라, 일을 줄입니다.
GIIP는 비용을 일급 운영 지표로 다루고, 그 뿌리까지 추적합니다. 수십 년 시니어 엔지니어의 튜닝 경험을 승계한 AI 에이전트가 코드·쿼리·엔진을 최적화하고, 시니어 엔지니어가 모든 변경이 프로덕션에 안전한지 확인합니다.
30년 튜닝 노하우를 승계한 AI
수십 년간 쌓인 시니어 엔지니어의 최적화 판단을 AI 에이전트가 물려받아 지속적으로 적용하고, 영향이 큰 변경은 그 엔지니어들이 직접 검토합니다.
소스코드 레벨 병목 제거
AI 에이전트가 코드의 핫 패스를 추적해, 모든 인스턴스를 조용히 부풀리던 N+1 호출과 불필요한 연산을 찾아냅니다.
쿼리 플랜·인덱스 최적화
실행 계획, 풀스캔, 누락되거나 잘못된 인덱스를 드러내 바로잡습니다 — 하드웨어를 키우기 전에 작업량을 줄입니다.
DB 엔진 파라미터 튜닝
메모리·커넥션·캐시 파라미터를 실제 워크로드에 맞춰 조정해, 과다 프로비저닝으로 돈을 내던 여유분을 회수합니다.
지속적 라이트사이징·안전한 스케일링
일이 줄어든 다음, AI 에이전트가 실제 수요에 리소스를 맞추고 부하에 따라 유연하게 움직입니다 — 절감이 실제 청구서까지 도달하도록.
낭비 탐지 및 정리
고아 리소스와 방치된 환경을 자동으로 찾아 제거하며, 전 과정이 감사 추적으로 남습니다.
비용은 통제 아래, 성능은 그대로
24/7
분기별이 아닌 지속적 최적화
0
프로덕션 성능 트레이드오프
100%
감사 가능하고 되돌릴 수 있는 변경
↓
유휴·과다 프로비저닝 지출
자주 묻는 질문
다른 FinOps 도구와 무엇이 다른가요?
FinOps 도구는 리소스를 봅니다 — 인스턴스가 과대하다고 알려주죠. GIIP는 그 인스턴스가 왜 그렇게 커야만 했는지, 즉 그 아래의 소스코드·쿼리 플랜·엔진 설정을 봅니다. 도구는 프로비저닝한 것을 최적화하지만, GIIP는 애초에 프로비저닝해야 할 양을 줄입니다.
비용 최적화가 성능을 해치지 않나요?
아닙니다. GIIP는 안정성을 하드 제약으로 둡니다. AI 에이전트는 안전 범위 안에서 지속 최적화하고, 영향이 큰 변경은 시니어 엔지니어가 검토하므로 절감이 프로덕션 성능의 대가로 오지 않습니다.
어떤 클라우드를 지원하나요?
GIIP는 주요 퍼블릭 클라우드와 쿠버네티스 전반에서 운영하며, 마이그레이션을 요구하지 않고 기존 계정·청구와 통합합니다.
일회성 감사인가요, 지속적인가요?
지속적입니다. 낭비는 끊임없이 쌓이므로, GIIP는 일회성 리뷰가 아니라 상시 운영 기능으로 최적화합니다.
쓰지도 않는 클라우드에 돈을 내지 마세요.
구성을 보내주세요. 인스턴스 목록이 아니라 코드와 쿼리에서 어디로 지출이 새는지, 지속적인 AI 최적화가 그 간극을 어떻게 메우는지 보여드리겠습니다.