refactor(topics): 멀티 에이전트용 지식 재편 — _Common(공통 기본기) + Domain_* 구조
에이전트 8종(대화형/프로그래머 C·S/디자이너/설계자/기획자/QA/PD/PM)에게 [공통 기본 능력 + 롤별 Specialty] 2층으로 지식을 주입하기 위한 재분류. 문서 내용·포맷은 무수정, 폴더 이동만 (6,372개 문서 수 보존 확인). - Topic_Programming → Domain_Programming (내부 구조 보존) - Topic_Graphic → Domain_Design - Topic_Business → Domain_Product - Topic_General → Domain_General - _Common 신설: Math(구 Topic_Math_Specialty), Reasoning(구 General/From_Thinking & Reasoning), Reasoning_Creativity(구 General/From_창의성), Communication(Poetic_Blog_Writing + From_writing) - 타 도메인의 From_* 폴더는 유지 (출처 표기일 뿐, 이미 도메인에 맞게 분류된 문서) - 빈 폴더 정리 (memory/procedures) - 에이전트→폴더 매핑은 workspace의 .astra/agent-knowledge-map.json (9개 에이전트) Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
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Antigravity Agent
@@ -0,0 +1,232 @@
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id: devops-finops-cost
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title: FinOps — Cloud cost / Tagging / 최적화
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category: Coding
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status: draft
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source_trust_level: B
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verification_status: conceptual
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created_at: 2026-05-09
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updated_at: 2026-05-09
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tags: [devops, finops, cost, vibe-coding]
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tech_stack: { language: "Terraform / AWS", applicable_to: ["DevOps"] }
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applied_in: []
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aliases: [FinOps, cloud cost, tagging, RI, savings plan, spot, rightsizing]
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# FinOps
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> Cloud bill 가 OOC (out of control). **Tag → cost allocation, RI / Savings Plan, spot, rightsizing, idle 제거** 5종. 보통 30-50% 절감 가능.
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## 📖 핵심 개념
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- Tag: 자원에 메타 (env, team, project).
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- Cost allocation: tag 기반 청구.
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- Reserved / Savings: 1년+ 약정 = 30-70% 할인.
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- Spot: 대기 가능한 작업 = 70-90% 할인.
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## 💻 코드 패턴
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### Tagging strategy
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```hcl
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# Terraform — default tags
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provider "aws" {
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default_tags {
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tags = {
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Environment = var.env
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Team = var.team
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Project = var.project
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CostCenter = var.cost_center
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ManagedBy = "terraform"
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}
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}
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}
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```
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→ AWS Cost Explorer 가 tag 별 청구 분석.
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### IAM 강제 — 미태그 금지
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```json
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{
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"Effect": "Deny",
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"Action": ["ec2:RunInstances", "rds:CreateDBInstance"],
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||||
"Resource": "*",
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"Condition": {
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||||
"Null": { "aws:RequestTag/Team": "true" }
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}
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}
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```
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### 비용 모니터링
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```ts
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// AWS Cost Explorer API
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const ce = new AWS.CostExplorer({ region: 'us-east-1' });
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||||
const r = await ce.getCostAndUsage({
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||||
TimePeriod: { Start: '2026-05-01', End: '2026-05-09' },
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||||
Granularity: 'DAILY',
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||||
Metrics: ['UnblendedCost'],
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||||
GroupBy: [{ Type: 'TAG', Key: 'Team' }],
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||||
}).promise();
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```
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||||
```yaml
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||||
# Slack alert if cost spike
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- alert: DailyCostSpike
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||||
expr: aws_cost_today > 2 * aws_cost_avg_7d
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```
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||||
### Reserved Instances / Savings Plans
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||||
```
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On-demand: $100/month
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||||
Reserved 1y: $60 (40% off)
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||||
Reserved 3y: $40 (60% off)
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||||
Savings Plan: $50 (50% off, 더 유연)
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```
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→ 안정적 baseline = RI / SP. spike = on-demand.
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### Spot instances
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```hcl
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||||
resource "aws_instance" "worker" {
|
||||
instance_market_options {
|
||||
market_type = "spot"
|
||||
spot_options { max_price = "0.05" }
|
||||
}
|
||||
}
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||||
```
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→ 1-2분 알림 후 종료. Stateless / batch / autoscaling group.
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```hcl
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# K8s — Karpenter
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||||
provisioner:
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||||
spec:
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||||
requirements:
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||||
- { key: karpenter.sh/capacity-type, operator: In, values: [spot, on-demand] }
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||||
```
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||||
### Rightsizing
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||||
```bash
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||||
# CloudWatch + Compute Optimizer
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||||
aws compute-optimizer get-ec2-instance-recommendations
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||||
# → "이 t3.large 는 t3.small 로 충분"
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```
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||||
→ CPU / memory < 20% 사용 = 작게.
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### Idle 자원 (가장 흔한 낭비)
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```bash
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# 미사용 EBS volumes
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||||
aws ec2 describe-volumes --filters Name=status,Values=available
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||||
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||||
# Idle ELB (no traffic)
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||||
# Stopped EC2 (EBS 비용 그대로)
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||||
# Old snapshots
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||||
aws ec2 describe-snapshots --owner-ids self --query 'Snapshots[?StartTime<`2025-01-01`]'
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||||
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||||
# Unused EIP
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||||
aws ec2 describe-addresses --filters Name=association-id,Values=
|
||||
```
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||||
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||||
```bash
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||||
# 매일 정리
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||||
aws ec2 delete-volume --volume-id $UNATTACHED
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||||
```
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||||
### Scheduled scaling (dev)
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||||
```hcl
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||||
# Dev 환경 = 9-18 만 켜기 (50% 절감)
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||||
resource "aws_autoscaling_schedule" "off" {
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||||
scheduled_action_name = "off-evening"
|
||||
recurrence = "0 18 * * 1-5"
|
||||
desired_capacity = 0
|
||||
...
|
||||
}
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||||
|
||||
resource "aws_autoscaling_schedule" "on" {
|
||||
scheduled_action_name = "on-morning"
|
||||
recurrence = "0 9 * * 1-5"
|
||||
desired_capacity = 2
|
||||
}
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||||
```
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||||
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||||
### Data transfer (숨은 비용)
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||||
```
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||||
Same-AZ: free
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||||
Cross-AZ: $0.01/GB
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||||
Cross-region: $0.02-0.09/GB
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||||
Internet egress: $0.05-0.09/GB
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||||
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||||
NAT gateway: $0.045/GB + $0.045/hour
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||||
→ VPC endpoint 로 S3 / DynamoDB 직접 (free)
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```
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### S3 storage class
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||||
```
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Standard: $23/TB/mo
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||||
Intelligent-Tier: 자동 전환
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||||
Standard-IA: $12.5/TB/mo (가끔 access)
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||||
Glacier: $4/TB/mo (long backup)
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||||
Glacier Deep: $1/TB/mo (rare)
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||||
```
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||||
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```hcl
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||||
resource "aws_s3_bucket_lifecycle_configuration" "main" {
|
||||
rule {
|
||||
status = "Enabled"
|
||||
transition { days = 30; storage_class = "STANDARD_IA" }
|
||||
transition { days = 90; storage_class = "GLACIER" }
|
||||
}
|
||||
}
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||||
```
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||||
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||||
### Budget alarm
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||||
```hcl
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||||
resource "aws_budgets_budget" "monthly" {
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||||
name = "monthly"
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||||
budget_type = "COST"
|
||||
limit_amount = "10000"
|
||||
limit_unit = "USD"
|
||||
time_unit = "MONTHLY"
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||||
|
||||
notification {
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||||
threshold = 80
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||||
threshold_type = "PERCENTAGE"
|
||||
notification_type = "ACTUAL"
|
||||
subscriber_email_addresses = ["finance@acme.com"]
|
||||
}
|
||||
}
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||||
```
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||||
### LLM cost (위 AI_LLM_Cost_Optimization)
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```
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||||
LLM = 새로운 cloud bill. 별도 추적.
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```
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## 🤔 의사결정 기준
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| 절감 영역 | 우선순위 |
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|---|---|
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| Idle 자원 | 즉시 (매주 cleanup) |
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| Rightsizing | 월별 |
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| Tag + visibility | 즉시 |
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| RI / Savings | 6개월 안정 후 |
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| Spot | Stateless 작업 |
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| Data transfer | VPC endpoint |
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| S3 lifecycle | 항상 |
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## ❌ 안티패턴
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- **Tag 없음**: cost 누구 책임 모름.
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- **모든 자원 on-demand**: RI / SP 없으면 30-70% 더.
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- **Dev 24h 켜둠**: 70% 낭비.
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- **Spot prod stateful**: 강제 종료 시 데이터 잃음.
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- **Snapshot / EBS / EIP 청소 X**: 매월 누적.
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- **Cross-AZ 무절제**: $$$/GB.
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- **Cost monitoring 없음**: 청구서 보고 놀람.
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## 🤖 LLM 활용 힌트
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- Tag → visibility → 액션.
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- Idle 청소가 가장 ROI.
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- Spot + Karpenter 자동.
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## 🔗 관련 문서
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||||
- [[DevOps_Terraform_Patterns]]
|
||||
- [[DevOps_Kubernetes_Basics]]
|
||||
- [[AI_LLM_Cost_Optimization]]
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