비용 최적화에는 두 갈래가 있다. 하나는 "더 싸게 사는 것"(약정·Spot, 어제 다룬 SP·RI), 다른 하나는 "필요한 만큼만 쓰는 것"(rightsizing)이다. 후자가 더 근본적이다 — 아무리 좋은 약정을 사도 m5.4xlarge가 항상 5% CPU만 쓰고 있다면 그건 m5.large를 8배 가격에 사는 것과 같다. 그리고 약정 할인과 rightsizing은 곱셈으로 합쳐진다: 8배 과프로비저닝된 인스턴스에 72% 약정 할인을 얹어 봤자, 먼저 8배를 1배로 줄이는 게 압도적으로 크다. AWS FinOps 백서와 Flexera State of the Cloud 같은 업계 조사가 매년 반복하는 결론도 같다 — 엔터프라이즈 클라우드 지출의 30% 이상이 낭비이고 그 1순위 원인이 과프로비저닝이다. rightsizing은 약정 없이도 즉시 효과가 나는 가장 빠른 레버다.
SAP-C02에서 이 영역은 "어떤 도구가 어떤 권고를 주나", "왜 메모리 권고가 안 나오나", "여러 계정의 권고를 어떻게 통합하나", "권고를 어떻게 안전하게 자동 적용하나"라는 운영 설계로 출제된다. 오늘은 Compute Optimizer의 ML 분석 내부 동작, Trusted Advisor·Cost Explorer와의 정확한 경계, 자동 rightsizing 파이프라인, 그리고 다른 클라우드의 동등 기능까지 정리한다.