Amazon EC2 Auto Scaling의 대상 추적 조정 정책
대상 추적 조정 정책을 생성하려면 Amazon CloudWatch 지표와 애플리케이션의 이상적인 평균 사용률 또는 처리량(throughput) 수준을 나타내는 목표 값을 지정합니다. Amazon EC2 Auto Scaling은 그룹을 스케일 아웃하여(인스턴스 추가) 피크 트래픽을 처리하고 그룹을 스케일 인하여(더 적은 수의 인스턴스 실행) 사용률 또는 처리량(throughput)이 낮은 기간에 비용을 절감할 수 있습니다.
예를 들어, 현재 인스턴스 2개에서 애플리케이션이 실행되고 있고 사용자가 애플리케이션 로드에 변경이 있는 경우 오토 스케일링의 CPU 사용량을 50% 정도로 유지시키려 한다고 가정해 보겠습니다. 이로 인해 과도한 유휴 리소스를 유지하지 않고도 트래픽 급증을 처리할 수 있는 추가 용량을 확보할 수 있습니다.
평균 CPU 사용률 50%를 목표로 하는 대상 추적 조정 정책을 생성하면 이러한 요구 사항을 충족할 수 있습니다. 그러면 오토 스케일링 그룹이 인스턴스 수를 조정하여 실제 지표 값을 50%로 또는 50%에 가깝게 유지합니다.
주제
다수의 대상 추적 조정 정책
조정 성능을 최적화하기 위해, 각각 다른 지표를 사용한다는 전제하에 다수의 대상 추적 조정 정책을 함께 사용할 수 있습니다. 예를 들어 사용률과 처리량(throughput)은 서로 영향을 줄 수 있습니다. 이러한 지표 중 하나가 변경될 때마다 일반적으로 다른 지표도 영향을 받게 됩니다. 따라서 여러 지표를 사용하면 오토 스케일링 그룹의 로드에 대한 추가 정보를 얻을 수 있으며, 그룹에 추가할 용량을 결정할 때 의사 결정이 개선됩니다.
Amazon EC2 Auto Scaling은 항상 가용성을 우선시하므로, 대상 추적 정책이 확장 또는 축소를 허용하는지에 따라 그 동작이 달라집니다. 대상 추적 정책 중 하나라도 오토 스케일링 확장을 허용할 경우 확장 가능한 대상을 확장하지만, 모든 대상 추적 정책(축소 부분이 활성화됨)이 축소를 허용하는 경우에만 대상을 축소합니다.
고려 사항
대상 추적 조정 정책과 관련한 작업을 수행할 때는 다음 고려 사항이 적용됩니다.
대상 추적 조정 정책과 함께 사용되는 CloudWatch 경보는 생성하거나 편집하거나 삭제하지 마세요. Amazon EC2 Auto Scaling은 대상 추적 조정 정책과 연결된 CloudWatch 경보를 생성하고 관리하며, 더 이상 필요하지 않은 경우 자동으로 삭제합니다.
대상 추적 조정 정책은 트래픽이 감소할 때 보다 점진적으로 스케일 인하여 트래픽 수준이 변동하는 기간 동안 가용성을 우선으로 보장합니다. 워크로드가 완료될 때 오토 스케일링 그룹을 즉시 스케일 인하려는 경우 정책의 스케일 인 부분을 비활성화할 수 있습니다. 이 기능은 사용률이 낮을 때 사용자의 요구 사항에 가장 적합한 스케일 인 방법을 사용할 수 있는 유연성을 제공합니다. 스케일 인이 최대한 빨리 이루어지도록 하려면 휴지 기간이 추가되는 것을 방지하는 단순 조정 정책을 사용하지 않는 것이 좋습니다.
지표에 누락된 데이터 포인트가 있는 경우 CloudWatch 경보 상태가 INSUFFICIENT_DATA 로 변경됩니다. 이 경우, 새 데이터 포인트를 찾을 때까지 Amazon EC2 Auto Scaling이 그룹을 조정할 수 없습니다.
대상 값과 실제 지표 데이터 포인트 사이에는 차이가 발생할 수 있습니다. 추가하거나 제거할 인스턴스 수를 결정할 때마다 항상 반올림 또는 내림을 통해 어림짐작으로 동작하기 때문입니다. 이는 인스턴스를 부족하게 추가하거나 너무 많이 제거하는 일을 방지하기 위해서입니다. 하지만 인스턴스가 줄어서 오토 스케일링이 작아지는 경우에는 그룹의 사용량이 목푯값에서 멀어질 수도 있습니다. 예를 들어 CPU 사용률 목표값을 50%로 설정한 후 오토 스케일링이 목표값을 초과한다고 가정해 보겠습니다. 1.5개의 인스턴스를 추가하면 CPU 사용률이 50% 가까이 감소할 것을 알 수 있습니다. 하지만 1.5개의 인스턴스를 추가할 수 없기 때문에 반올림을 통해 인스턴스 2개를 추가합니다. 그러면 CPU 사용량이 50% 아래로 떨어지는 동시에 애플리케이션은 리소스를 충분히 확보하게 됩니다. 마찬가지로 인스턴스를 1.5개 제거하면 CPU 사용량이 증가하여 50%를 상회한다고 판단할 경우에는 인스턴스를 1개만 제거합니다.
인스턴스가 더 많고 규모가 큰 오토 스케일링의 경우, 활용도가 더 많은 수의 인스턴스에 분산되므로 인스턴스를 추가 또는 제거하면 대상 값과 실제 지표 데이터 포인트 간 차이가 줄어듭니다.
대상 추적 조정 정책은 지정한 지표가 목푯값을 초과할 때 한해서 오토 스케일링을 확장하게 되어 있습니다. 대상 추적 조정 정책에서는 지정한 지표가 목푯값보다 작을 때 오토 스케일링을 스케일 아웃할 수 없습니다.
지표 선택
대상 추적 조정 정책에서는 사전 정의 지표나 사용자 지정 지표를 사용할 수 있습니다.
다음과 같은 사전 정의 지표를 사용할 수 있습니다.
ASGAverageCPUUtilization - 오토 스케일링의 평균 CPU 사용률.
ASGAverageNetworkIn - 모든 네트워크 인터페이스에서 단일 인스턴스가 받은 평균 바이트 수
ASGAverageNetworkOut - 모든 네트워크 인터페이스에서 단일 인스턴스가 보낸 평균 바이트 수
ALBRequestCountPerTarget - 대상당 평균 Application Load Balancer 요청 수
CPU 사용률, 네트워크 I/O, 대상당 Application Load Balancer 요청 수 등의 지표에 대한 기타 중요한 정보는 각각 Linux 인스턴스용 Amazon EC2 사용 설명서의 인스턴스에 사용 가능한 CloudWatch 지표 나열 주제와 Application Load Balancer 사용 설명서의 Application Load Balancer의 CloudWatch 지표 주제에서 참조할 수 있습니다.
사용자 지정 지표를 지정하여 CloudWatch에서 사용 가능한 다른 CloudWatch 지표 또는 고유한 지표를 선택할 수 있습니다. AWS CLI 또는 SDK를 사용하여 사용자 지정 지표로 대상 추적 정책을 생성해야 합니다.
지표를 선택하는 경우, 다음 사항에 유의하세요.
모든 지표를 대상 추적에 사용할 수 있는 것은 아닙니다. 사용자 지정한 지표를 지정할 때 이 방법이 중요할 수 있습니다. 지표는 유효한 사용량 수치로서 인스턴스의 사용량을 설명해야 합니다. 지표 값은 오토 스케일링의 인스턴스 수에 비례하여 증가하거나 감소합니다. 즉, 지표 데이터를 사용하여 인스턴스 수에 따라 비례적으로 확장하거나 축소할 수 있습니다. 예를 들어 오토 스케일링의 부하가 인스턴스로 분산되는 경우에는 오토 스케일링의 CPU 사용량(즉, 지표 차원 AutoScalingGroupName 의 Amazon EC2 지표 CPUUtilization )이 유효합니다.
다음 지표는 대상 추적에 사용할 수 없습니다.
오토 스케일링에 대한 로드 밸런서가 수신하는 요청 수(즉, Elastic Load Balancing 지표 RequestCount ). 로드 밸런서가 수신하는 요청 수는 오토 스케일링의 사용량에 따라 변경되지 않습니다.
로드 밸런서 요청 지연 시간(즉, Elastic Load Balancing 지표 Latency ). 요청 지연 시간은 사용량 증가에 따라 늘어날 수는 있지만 반드시 비례하지는 않습니다.
CloudWatch Amazon SQS 대기열 지표 ApproximateNumberOfMessagesVisible . 대기열의 메시지 수는 대기열의 메시지를 처리하는 오토 스케일링의 크기에 비례하여 변경되지 않을 수 있습니다. 하지만 오토 스케일링의 EC2 인스턴스당 대기열의 메시지 수를 측정하는 사용자 지정 지표는 작동합니다. 자세한 정보는 Amazon SQS 기반 크기 조정을 참조하세요.
ALBRequestCountPerTarget KPI)란? ServiceNow 지표를 사용하려면 ResourceLabel 파라미터를 지정하여 지표와 연관된 로드 밸런서 대상 그룹을 식별해야 합니다.
지표가 CloudWatch에 실제 0 값을 내보내는 경우(예: ALBRequestCountPerTarget ) 오토 스케일링 그룹은 애플리케이션에 대한 트래픽이 없을 때 0으로 스케일 인될 수 있습니다. 해당 그룹에 요청이 라우팅되지 않은 경우 오토 스케일링 그룹을 인스턴스 0개로 스케일 인하려면, 그룹의 최소 용량을 0으로 설정해야 합니다.
정책에 EC2 인스턴스 지표를 사용할 때 지표 값 변동에 따른 응답 속도를 높이려면 1분 단위로 이러한 지표를 구성하는 것이 좋습니다. 5분 단위로 인스턴스 지표를 조정하면 응답 시간이 느려질 뿐만 아니라 오랜 시간이 지난 지표 데이터를 기준으로 조정하게 됩니다.
Amazon EC2 지표에 대해 이 수준의 데이터를 가져오려면 세부 모니터링을 활성화해야 합니다. 기본적으로 Amazon EC2 인스턴스는 기본 모니터링, 즉 5분 단위로 인스턴스의 지표 데이터를 사용하도록 설정됩니다. 자세한 정보는 Auto Scaling 인스턴스에 대한 모니터링 구성을 참조하세요.
목표 값 정의
대상 추적 조정 정책을 생성할 경우 목표 값을 지정해야 합니다. 목표 값은 오토 스케일링의 최적 평균 사용률 또는 처리량(throughput)을 나타냅니다. 리소스를 비용 효율적으로 사용하려면 예상치 못한 트래픽 증가에 대비하여, 적절한 버퍼를 두고 목표 값을 가능한 한 높게 설정합니다. 애플리케이션이 여러 인스턴스로 스케일 아웃되는 경우 정상적인 트래픽 흐름의 실제 지표 값은 목표 값이거나 목표 값보다 조금 낮아야 합니다.
조정 정책이 Application Load Balancer 대상당 요청 수, 네트워크 I/O 또는 기타 수 지표와 같은 처리량(throughput)을 기반으로 하는 경우 대상 값은 1분 동안 단일 인스턴스의 최적 평균 처리량(throughput)을 나타냅니다.
인스턴스 워밍업 시간 정의
오토 스케일링 그룹에 대한 모든 워밍업 및 휴지 설정을 통합하는 기본 인스턴스 워밍업 설정을 사용하는 것이 좋습니다. 자세한 정보는 사용 가능한 워밍업 및 휴지 설정을 참조하세요.
새로 시작된 인스턴스가 워밍업되는 데 걸리는 시간(초)을 선택적으로 지정할 수 있습니다. 워밍업 시간이 만료될 때까지 인스턴스는 오토 스케일링의 집계된 EC2 인스턴스 지표에 포함되지 않습니다.
인스턴스가 워밍업 기간에 있는 동안 워밍업되지 않은 인스턴스의 지표 값이 정책의 목표 사용률보다 큰 경우에만 조정 정책이 확장됩니다.
그룹이 다시 확장되면 아직 워밍업 중인 인스턴스가 다음 확장 활동에 대한 원하는 용량의 일부로 계산됩니다. 지속적이지만 과도하지는 않게 확장하기 위한 목적입니다.
확장 활동이 진행 중인 동안에는 인스턴스 워밍업이 완료될 때까지 조정 정책에 의해 시작된 모든 축소 활동이 차단됩니다.
대상 추적 조정 정책 생성(콘솔)
대상 추적 조정 정책을 생성할 때 또는 오토 스케일링을 만든 후에 오토 스케일링에 대해 해당 정책을 구성하도록 선택할 수 있습니다.
대상 추적 조정 정책이 적용되는 오토 스케일링을 생성하려면
오토 스케일링 생성(Create Auto Scaling group)을 선택합니다.
1, 2, 3단계에서 원하는 옵션을 선택하고 4단계: 그룹 크기 및 조정 정책 구성으로 진행합니다.
그룹 크기(Group size)에서 최소 용량과 최대 용량을 업데이트하여 확장할 범위를 지정합니다. 이 두 설정을 사용하면 오토 스케일링이 크기를 동적으로 조정할 수 있습니다. Amazon EC2 Auto Scaling은 최소 용량과 최대 용량으로 지정된 값 범위 내에서 그룹을 확장합니다.
조정 정책(Scaling policies)에서 대상 추적 조정 정책(Target tracking scaling policy)을 선택합니다.
정책을 정의하려면 다음을 수행합니다.
지표 유형(Metric type)에서 지표를 선택합니다.
대상당 Application Load Balancer 요청 수(Application Load Balancer request count per target)를 선택한 경우 대상 그룹(Target group)에서 대상 그룹을 선택합니다.
지표의 대상 값(Target value)을 지정합니다.
(선택 사항) 인스턴스 필요(Instances need)에서 필요에 따라 인스턴스 워밍업 값을 업데이트합니다.
(선택 사항) 축소 정책을 비활성화하여 확장 정책만 생성(Disable scale in to create only a scale-out policy)을 선택합니다. 이렇게 하면 원할 경우 유형이 다를 때마다 축소 정책을 별도로 생성할 수 있습니다.
계속해서 오토 스케일링을 생성합니다. 오토 스케일링이 생성된 후에 조정 정책이 생성됩니다.
기존 오토 스케일링을 위한 대상 추적 조정 정책을 생성하려면
오토 스케일링 옆의 확인란을 선택합니다.
오토 스케일링(Auto Scaling groups) 페이지 하단에 분할 창이 열립니다.
최소 및 최대 용량이 적절하게 설정되어 있는지 확인합니다. 예를 들어 그룹이 이미 최대 크기인 경우 확장하려면 새로운 최댓값을 지정해야 합니다. Amazon EC2 Auto Scaling에서는 최소 용량 미만이거나 최대 용량을 초과하는 그룹은 조정하지 않습니다. 그룹을 업데이트하려면 세부 정보(Details) 탭에서 최소 및 최대 용량에 대한 현재 설정을 변경합니다.
자동 크기 조정(Automatic scaling) 탭의 동적 크기 조정 정책(Dynamic scaling policies)에서 동적 크기 조정 정책 생성(Create dynamic scaling policy)을 선택합니다.
정책을 정의하려면 다음을 수행합니다.
정책 유형(Policy type)의 경우 기본적으로 대상 추적 조정(Target tracking scaling)을 그대로 둡니다.
지표 유형(Metric type)에서 지표를 선택합니다. 지표 유형은 하나만 선택할 수 있습니다. 둘 이상의 지표를 사용하려면 여러 정책을 생성합니다.
대상당 Application Load Balancer 요청 수(Application Load Balancer request count per target)를 선택한 경우 대상 그룹(Target group)에서 대상 그룹을 선택합니다.
지표의 대상 값(Target value)을 지정합니다.
(선택 사항) 인스턴스 필요(Instances need)에서 필요에 따라 인스턴스 워밍업 값을 업데이트합니다.
(선택 사항) 축소 정책을 비활성화하여 확장 정책만 생성(Disable scale in to create only a scale-out policy)을 선택합니다. 이렇게 하면 원할 경우 유형이 다를 때마다 축소 정책을 별도로 생성할 수 있습니다.
생성(Create)을 선택합니다.
대상 추적 조정 정책 생성(AWS CLI)
다음과 같이 AWS CLI를 사용하여 오토 스케일링의 대상 추적 조정 정책을 구성합니다.
작업
1단계: 오토 스케일링 생성
create-auto-scaling-group 명령과 시작 템플릿 my-template 을 사용하여 이름이 my-asg 인 오토 스케일링을 생성합니다. 시작 템플릿이 없는 경우 시작 템플릿 사용에 관한 AWS CLI 예를 참조하세요.
2단계: 대상 추적 조정 정책 생성
오토 스케일링을 생성한 후에는 애플리케이션의 부하가 달라지면 그룹에서 실행 중인 EC2 인스턴스 수를 늘리거나 줄이라고 Amazon EC2 Auto Scaling에 동적으로 지시하는 대상 추적 조정 정책을 생성할 수 있습니다.
예제: 대상 추적 구성 파일
다음은 평균 CPU 사용률을 40%로 유지하는 대상 추적 구성의 예입니다. 이 구성을 config.json 파일에 저장합니다.
자세한 내용은 Amazon EC2 Auto Scaling API 참조의 PredefinedMetricSpecification을 참조하세요.
또는 사용자 지정 지표 사양을 생성하고 CloudWatch의 각 파라미터에 대한 값을 추가하여 조정에 사용되는 지표를 사용자 지정할 수 있습니다. 다음은 지정된 지표의 평균 사용률을 40%로 유지하는 대상 추적 구성의 예입니다.
자세한 내용은 Amazon EC2 Auto Scaling API 참조의 CustomizedMetricSpecification을 참조하세요.
예: cpu40-target-tracking-scaling-policy
put-scaling-policy 명령과 함께 앞서 생성한 config.json 파일을 사용하여 오토 스케일링의 평균 CPU 사용률을 40%로 유지하는, cpu40-target-tracking-scaling-policy 이라는 조정 정책을 생성합니다.
핵심성과지표(KPI)란?
핵심성과지표(KPI)는 측정 가능한 정량적인 기업 성과 평가이며 일반적으로 경쟁업체와 비교하여 사용됩니다.
성과 측정
비즈니스 성과는 운 좋게 얻는 것이 아닙니다. 지속적인 개선과 정보에 입각한 목표 설정으로 거두는 최종 결과입니다. 따라서 성공적인 기업은 자체 성과에 대한 통찰력 있는 분석에 집중하는 조직입니다. KPI를 활용하면 모든 관련 결정에서 비즈니스 목적을 초점으로 유지하는 동시에 전체 수준과 부서에서 소유권과 책임성을 확대할 수 있습니다. KPI는 모든 기업의 운영 상태와 성과에 있어 매우 중요합니다.
KPI의 기본 개념 이해
핵심성과지표가 주는 영향을 이해하려면 먼저 KPI와 관련된 몇 가지 중요 요소와 시사점을 파악해야 합니다.
성과를 측정하는 KPI
비즈니스 또는 조직에 대한 전략적, 재정적 및 운영적 성과를 평가하는 데 KPI를 사용할 수 있습니다. 컨텍스트를 제공하기 위해 KPI는 동일한 부문의 다른 기업에서 얻은 표식을 사용해 생성되는 경우가 많습니다.
정량화되어야 하는 KPI
실제 가치를 제공하려면 KPI를 측정할 수 있어야 합니다. 계량화할 수 없는 요인이 비즈니스 성과에 중요하게 작용할 수 있지만, 정확히 측정할 수 없으므로 KPI에 포함되어서는 안 됩니다.
비즈니스 및 고객 중심 메트릭을 포함하는 KPI
KPI에는 재무, 프로세스 중심 및 고객 관련 메트릭이 포함될 수 있지만 이에 국한되지 않습니다.
기업 일부에만 적용될 수 있는 KPI
개별 부서 또는 직원 개인에게도 고유한 KPI가 있을 수 있습니다. 그러나 이러한 KPI는 기업의 전체 KPI에 기여해야 합니다.
KPI를 평가하는 방법
관련 메트릭이 모두 적절한 KPI를 구성하는 것은 아닙니다. KPI의 활용성을 높이려면 SMART 기준을 따라야 합니다. SMART란 Specific(구체적), Measurable(측정 가능), Attainable(달성 가능), Relevant(관련성) 및 Time-bound(기간 설정)의 약자입니다. SMART는 중요한 성과지표로 기업이 집중해야 하는 메트릭을 평가하는 데 도움이 됩니다.
KPI는 정확한 측정에 따라 달라지므로 성과지표에서 중점을 두는 목표가 매우 구체적이어야 합니다. “비즈니스 개선” 또는 “고객 성공 증대”로만 구성된 KPI를 멀리하십시오. 분명한 목표를 설정하면 관련된 모든 사람이 같은 방향에 있는지 확인하며, 기업을 조율하고 더 나은 비즈니스 결과와 고객 가치를 제공하는 데 유용한 단계를 쉽게 식별 및 측정할 수 있습니다.
측정 가능
KPI는 목표를 향한 진행 상황을 자세히 설명합니다. 진행 상황을 측정할 수 없다면 KPI가 효과적이지 않은 것입니다. 측정 가능한 KPI로 목적 달성에 기여하는 조치를 결정하며 성과를 평가하고 보고할 수도 있습니다.
달성 가능
간혹 원대한 구상을 펼치는 것이 의미가 있을 수 있지만 달성할 수 없는 목표라면 시간을 낭비할 수 있고 최선을 다하고 있는 직원의 의욕을 꺾을 수도 있습니다. KPI는 도전적이어야 하며 팀을 새로운 차원으로 끌어올려야 하지만 현실성이 있어야 합니다. 그렇지 않으면 KPI는 끝내 기업을 실패로 몰아넣을 뿐입니다.
KPI는 비즈니스에 중요한 목표와 관련되어야 합니다. 성과에 기여하지 않는 지표를 추적하는 데 시간이나 노력을 쏟지 말고 확립된 KPI를 적극적으로 재검토하여 관련성을 평가하십시오. 현재 전략 및 목적에 더 충실히 부합하도록 주안점을 동적으로 전환할 수 있으면 팀이 중요한 목적을 향해 계속 진행하도록 이끌어 주게 됩니다.
기간 설정
기한은 스트레스가 될 수 있지만 효과적인 KPI를 생성할 때에 절대적으로 필요합니다. 정해진 기간이 없으면 팀에서 계속 추진해야 하는 긴박감이 거의 없습니다. 여기에 KPI 타임라인은 변화하는 목적을 충족하고 예상치 못한 변수와 긴급 상황을 고려하도록 조정 가능해야 합니다.
KPI를 작성하는 방법
KPI는 측정 가능하고 구체적이며 관련성이 있어야 하므로 문서상에 자세히 기록하기 어려울 수 있습니다. KPI를 작성하고 개발하는 과정 중에서 다음 단계를 고려하십시오.
1. 목적을 명확하게 식별
목표와 KPI 간의 관계는 필수적입니다. 따라서 효과적인 KPI 생성은 특정 목적 또는 비즈니스 결과와 KPI가 어떻게 관련되어야 하는지를 명확하게 평가하여 시작합니다. KPI에는 숫자와 데이터 외의 추가 요소가 있어야 합니다. 숫자와 데이터를 기반으로 기업이 달성하려는 목표를 전략적으로 표현해야 합니다. 이 모든 사항은 명확한 목표 또는 연속적인 목표를 작성하는 것으로 시작됩니다.
2. 모든 이해 관계자의 동의 얻기
관련된 모든 사람이 동의하지 않으면 KPI는 말에 지나지 않습니다. 목표와 측정할 계획을 모든 이해 관계자와 소통하며 성과 및 진행 상황을 측정해야 하는 방법에 대해 정확하게 제시하십시오. 이해 관계자가 궁금할 수 있는 질문을 받아 처리하고 KPI를 개선하는 방법에 관한 의견에 귀 기울입니다. 가능하면 기업 전체에 목표를 연결하여 완전한 조정과 이해를 보장하십시오.
3. 정기적으로 KPI 검토 및 업데이트
정기적인 주기(예: 매주 또는 매월)를 설정하여 KPI를 검토하고 재평가하십시오. 성과 지표는 동적이어야 합니다. 달성하려는 사항을 정확하게 나타내지 않을 경우 확립된 KPI를 고수하지 마십시오. KPI를 검토하면 진행 상황과 성과를 추적할 수 있을 뿐만 아니라 전반적으로 KPI를 얼마나 효과적으로 선택하고 개발하고 있는지에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. KPI가 더 이상 관련이 없거나, 달성할 수 없는 것으로 드러나거나, 실행 가능하거나 효과적이지 않은 경우, 목적에 더 부합하도록 구상도로 돌아가 수정하고 업데이트하십시오.
KPI의 여러 유형
SMART 기준 내에서 KPI는 기본적으로 모든 산업의 프로세스 또는 목표를 다룰 수 있습니다. 즉, KPI는 4가지 범주 중 하나에 속할 수 있습니다.
입력 KPI는 출력을 생성하는 데 사용되는 리소스의 양, 품질, 유형 등을 측정합니다.
프로세스 중심 KPI는 특정 출력을 생성하는 조치나 작업과 관련된 것입니다. 여기에는 프로세스 교육과 도구 또는 장비와 같은 프로세스 제어도 포함될 수 있습니다.
출력 KPI는 완료된 작업 및/또는 생산된 제품을 측정합니다.
중간 결과(최종 목표를 달성하기 위해 나타나야 하는 결과) 또는 최종 결과(최상위 수준 목적)로 추가 구분되는 이러한 KPI는 달성된 항목과 미치고 있는 영향성에 중점을 둡니다. 시장이 바로 결과를 측정할 수 있는 가장 좋은 방법으로 간주되고 있다는 점에 유념해야 합니다.
KPI의 이점
올바른 KPI는 성공으로 향하는 명확한 경로를 비즈니스에 제공합니다. 그러나 그 이상의 역할도 할 수 있습니다.
추세 예측
KPI를 사용하면 목표를 향해 작업하면서 현재 프로세스 상황을 지속적으로 확인할 수 있습니다. 따라서 추세 식별이 가능하며 서비스 병목 현상을 방지하기 위해 필요한 경로를 수정할 수 있습니다.
리소스 우선순위 지정
진행 상황을 측정하고 추적하면 리소스가 가장 필요한 위치와 리소스를 더 효율적으로 사용할 위치를 보다 명확히 이해할 수 있습니다.
직원 참여도 향상
효과적인 KPI는 직원들을 화합하여 모두 같은 방향으로 나아가도록 이끌며 개인적 성과가 기업 목표에 미치는 영향에 대한 명확한 통찰력을 제공합니다. 이에 따라 더 만족스러운 직원 경험을 보장하고 프로세스에 대한 직원 참여도를 높일 수 있습니다.
자동화 및 셀프 서비스 극대화
한결 더 정확한 프로세스 뷰로 기업에서는 효율성을 개선하기 위해 자동화 및 셀프 서비스 대안을 구현할 영역을 식별할 수 있습니다.
지속적인 개선 안내
KPI는 설정된 목표를 달성하는 것은 물론 지속적인 개선 문화를 조성하는 데에도 필수적입니다. 목적을 구체화하고, 성과를 높이고, 효율성을 개선하며, 관련된 모든 사람이 기업의 성공에 이르고 이를 재정의하기 위해 노력하고 있는지 확인하십시오.
KPI를 최적화하는 ServiceNow Performance Analytics
효과적인 KPI 관리는 비즈니스의 성패를 좌우합니다. 이를 염두에 두고 ServiceNow는 업계 최고의 Performance Analytics를 제공합니다. 성공적인 서비스 제공을 최적화할 때에 필수적인 KPI를 수립하고 추적할 수 있도록 비즈니스 요구에 대한 기본 데이터와 통찰력을 제시합니다.
Now Platform을 기반으로 구축된 Performance Analytics는 프로세스 최적화 솔루션을 제공하며, 가장 중요한 주요 추세 및 메트릭이 사용하기 쉬운 대시보드에 시각적으로 표시되어 탁월한 가시성을 갖추고 있습니다. 내장된 경보는 이상 징후를 식별하고 표시하므로 성과에 부정적인 영향을 미치기 전에 문제를 해결할 수 있습니다. 우선순위 지정 도구는 비즈니스 요구 사항을 사용하여 팀이 집중해야 할 항목을 결정하는 데 도움을 줍니다. 여기에 Performance Analytics로 다양한 기타 도구 및 시스템을 손쉽게 통합하여 실제로 중요한 데이터에 대한 올바른 통찰력을 항상 확보할 수 있습니다.
KPI 대시보드란 무엇인가요?
KPI 대시보드는 데이터 소스를 통합하고 KPI(핵심 성과 지표)에 따른 비즈니스 성과를 한눈에 파악할 수 있도록 시각적 피드백을 제공하는 도구입니다.
포괄적인 KPI 도구의 이점
사용자는 KPI 대시보드를 통해 다음 사항을 얻을 수 있습니다.
- KPI 및 기타 비즈니스 메트릭을 추적할 수 있는 빠르고 간편한 솔루션.
- 회사 상태에 대한 향상된 시각화를 제공하는 통합 데이터 뷰.
- 성과 및 상태 지표를 표시하고 사용자 지정 가능한 데이터 시각화.
KPI를 정의하는 데 사용하는 것과 동일한 도구나 플랫폼으로 KPI 대시보드를 구축할 수 있으므로 필요한 모든 것을 동일한 위치에서 관리할 수 있습니다. KPI 정의나 데이터 소스, 타겟을 수정할 경우 이 업데이트 사항이 대시보드에 자동 반영되므로 편리하고 시간이 단축됩니다.
KPI란 무엇인가요?
핵심 성과 지표는 측정 가능한 수치로 조직이 목표에 얼마나 달성했는지를 보여줍니다. KPI를 회사의 목표 달성 여부를 측정하는 성과 기록표로 생각하면 됩니다.
KPI가 중요한 이유
KPI를 확인하고 추적하면 비즈니스가 올바른 경로로 가고 있는지 혹은 귀중한 시간과 비용 손실을 피하기 위해 경로를 변경할 것인지에 대한 여부를 알 수 있습니다. 강력한 도구인 KPI를 올바르게 사용하면 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다.
- 회사 재무 상태를 모니터합니다.
- 전략적 목표에 대한 진행 상황을 측정합니다.
- 문제를 조기에 발견합니다.
- 적절한 시기에 전술을 조정합니다.
- 팀원들에게 동기를 부여합니다.
- 빠르고 더 나은 의사결정을 내립니다.
그렇다면 비즈니스에 중요한 KPI를 어떻게 파악할 수 있을까요? 먼저 종합적으로 혹은 부서별로 전략적 목표를 명확히 수립하세요.
이러한 목표가 있어야 회사에 어떤 KPI가 중요한지 파악할 수 있습니다. 관련 있는 KPI 선택 작업은 이러한 목표 설정과 함께 성과를 측정하는 회사의 역량에 따라 전적으로 달라집니다.
다음으로, 목표로 삼고 있는 KPI 목표를 식별하고 어떻게 측정할 것인지 파악합니다. 이러한 목표는 장단기적인 목표로 설정될 KPI)란? ServiceNow 수 있습니다.
팀과 논의하여 KPI와 팀 목표를 가지고 열린 대화의 장을 마련합니다. 목표가 지나치게 높은가요 아니면 너무 쉬운가요? 목표는 도전할 수 있을 정도로 적당히 어려운 것이 좋습니다. 달성하기가 너무 힘들거나 팀이 제어할 수 없는 메트릭에 전적으로 의존한다면 재검토하는 것이 좋습니다. 회사에서 목표 달성을 위해 사용할 전술과 활동도 살펴봅니다. 마지막으로, 시간을 내어 현재의 위치를 평가합니다. 이것이 KPI 시작점이 됩니다.
다양한 KPI 유형에 대해 알아보기
진행 상황을 측정할 때 가장 일반적으로 사용되는 KPI 유형을 더 잘 이해하면 어떤 KPI를 추적해야 하는지 파악하는 일이 더 쉬워집니다.
- 정량적 KPI 는 수치로 표시될 수 있는 측정 가능한 팩트입니다. 통계, 백분율, 달러 기호를 생각하면 됩니다.
- 정성적 KPI 는 인간의 해석이 개입되는 것으로 수치로 정량화할 수 없습니다. 의견, 감정, 경험을 생각하면 됩니다.
- 후행 KPI 는 과거에 발생한 일을 측정하여 성공 또는 실패를 예측합니다. 이미 성취한 사항이나 어려움을 겪은 상황을 되돌아 보는 것입니다.
- 선행 KPI 는 성과를 측정하여 미래의 성공과 장기적인 추세를 예측합니다. 어떻게 움직일 것인지 변화에 대한 기대입니다.
선행 KPI와 후행 KPI는 일반적으로 함께 사용됩니다. 정량적 KPI와 정성적 KPI를 함께 사용하여 시작하면 좋습니다.
선택한 각 KPI를 추적하고 소유자를 지정하고 추적 빈도를 정하고 동의합니다. 어떤 KPI를 추적하기로 결정했든, KPI 정의를 중심으로 팀과 협력할 때는 KPI 플랫폼 또는 도구를 사용하는 것이 중요합니다. 각 KPI를 총괄적으로 정의한 후 상황별 데이터를 캡처하고 단일 뷰로 통합하여 작업을 효과적으로 실시간 수행할 수 있습니다.
KPI 대시보드 예시
효과적인 KPI 대시보드는 전략적 목표를 추적하는 데 필요한 모든 KPI를 한 곳으로 가져와 모든 관련 메트릭을 시각적으로 나란히 표시해줍니다. 다음과 같은 KPI 대시보드 예시를 살펴보고 추적하려는 주요 메트릭을 고려합니다.
대신경제연구소는 서스틴베스트, 한국기업지배구조원 다음으로 ESG 평가기관에 출사표를 던졌다. 2017년 ESG 평가를 시작해 상대적으로 시장 진입이 늦은 편이지만, 최근 국민연금의 ESG 지표를 만드는 작업을 수행하는 등 조용한 강자로 떠오르고 있다. 대신경제연구소가 설정한 ESG 운용 지표는 약 450조원에 달하는 국내 자산에 도입하는 책임투자 방법에 적용될 예정이다.
대신경제연구소 이선경 ESG본부 본부장은 기업, 애널리스트 등을 두루 거쳤다. 신한금융투자 리서치센터 연구원으로 커리어를 시작해 대신증권, CJ제일제당 IR 부장 등을 거쳐 대신경제연구소로 왔다. 증권사와 기업을 두루 거치면서 각 업계의 사정을 꿰뚫고 있다.
이 본부장은 “ESG는 이제 시작”이라는 점을 끊임없이 강조했다. 조급하게 움직일 시점이 아니라 성숙의 시간을 가져야 우리 기업들의 국제 경쟁력이 높아진다는 것이다. 이선경 본부장과의 인터뷰를 두 편에 나눠 정리했다. 1편은 기업에게, 2편은 정책입안자를 중심으로 고려해야 할 점을 다룬다.
Q. 국내에서 갑자기 ESG가 붐을 이루다보니, 다양한 관점과 정의가 혼용되고 있다는 비판도 있다. 실제로 ESG 경영 안에 녹색경영(기후변화 등), 준법경영, 지속가능경영 등 다양한 관점이 담겨 있고, 이해관계자마다 자신들의 전문성을 기반으로 설명한다. 평가기관에서는 ESG를 어떻게 바라보고 있나.
개념의 측면에서 쉽게 설명하자면 하나의 기준이다. 환경, 기존에도 있었던 것이다. 다만 좀 더 체계적으로 환경·사회·지배구조하에 중요한 것들을 지표처럼 정리해 경영에 반영한 것이라고 볼 수 있다. 기관투자자의 입장에서는 하나의 선별기준으로 사용하는 것이다.
한편 의미를 찾는다면 ‘공존의 이슈’로 볼 수 있다. 경제가 발전하고 성장하면서 놓쳤던 것들의 부작용이 이제 지구 전체에 영향을 주고 있다. 기후위기, 인권 문제 등은 앞으로 인류 앞에 놓인 위협으로 번질 가능성이 크다. 공존하기 위해 이 문제를 함께 고민할 때가 도래했기 때문에 같이 풀어나가야 할 숙제라고 본다.
다만 이 ESG 개념을 받아들일 때 주의를 드리고 싶은 점이 있다. ESG를 어떤 지표처럼 받아들이고 계신 분들이 많다. 하지만 ESG는 어떤 지표, 평가 점수가 아니다. 점수를 매기는 건 어디까지나 보이지 않는 부분에서 기업이 어떻게 ESG 요소를 반영하고 있느냐, 리스크를 어떻게 관리하고 있느냐를 보기 위함이다. 즉, 지속가능한 기업인지 판단하는 핵심요소이기 때문에 보는 것이다. ESG는 기업의 리스크 관리 뿐 아니라 지금과 같은 산업의 전환이 일어날 때 해당 기업이 잡을 수 있는 기회를 발견할 수 있는 툴이기 때문이다.
국내에선 ESG 정보공개라고 불리는 기준을 EU에서 비재무(Non-financial)정보 공개라고 부르는 것도 다 이유가 있다. 회계나 재무의 지표들은 EBITA, PER처럼 정량화가 돼서 측정이 가능하다. 근데 비재무정보, 즉 ESG 정보는 아직 계량화되지 않은 거다.
하지만 비재무(Non-financial)을 말 그대로 비(非)재무 정보로 받아들여선 안 된다. 자칫하면 재무에 영향이 없다라는 말처럼 해석될 수 있는데, 절대 그렇지 않다. 비재무정보를 재무 정보처럼 가치를 높여서 봐야 한다. EU 등 글로벌에서는 아직은 재무정보가 아니지만, 앞으로 재무정보만큼의 가치를 가질 수 있는 정보로 받아들여지고 있다.
재무정보로 다 담아내지 못하는 가치를 비재무정보가 담고 있다. 그렇기에 재무정보만큼 경영에 영향을 미칠 것이다.
Q. 지난 금투협 포럼에서 “국내 ESG 평가 기관과 글로벌 ESG 평가 기관의 지표는 크게 다르지 않다”고 말한 바 있다. 최근 국내에선 600개의 평가지표가 난립한다, 기업이 대응하기 너무 부담이라는 의견들도 속속 나오고 있다.
누누이 말씀드린다. 지표가 다른 게 아니다. 전 세계적으로 GRI, OECD 지배구조 가이드, SASB처럼 공개된 기준이 다 있다. 평가사들도 그런 기준을 가지고 평가항목을 구성한다.
ESG 평가가 ‘난립하는 지표’ 때문에 기업에게 부담을 주고 있다고 해석하면 안 된다. 지표 차원의 문제만 가지고 논하다보면 국내 시장이 아닌 국제 시장에서 오는 많은 제도 변화나 무역 장벽에 대응을 할 수 있을까. 그렇지 않다. 지표는 기업이 지속가능 경영을 하기 위해 핵심적으로 챙겨야 할 요소만 가져가면 된다.
그리고 이미 국내 평가사들이 해외 지표들을 들여올 때 국내 실정에 맞게끔 전문가의 의견을 참고해 수정해서 들여왔다. 국내 ESG 정보 공시 기준들과 공개 수준은 해외와 차이가 있기 때문이다. 이미 지금 평가사들이 갖고 있는 건 한국형 지표라고 볼 수 있다.
그럼 하나의 기업을 대상으로 평가기관별 상관관계가 낮을 수밖에 없는 이유는 무엇일까.
일단 기업 대 기업별로 보면, 산업별로 중요한 요소가 다르다. 예를 들어 포스코와 네이버를 볼 때 두 기업에서 가장 중요한 지표가 각각 다르다. 네이버 같은 플랫폼 기업의 경우 정보 보안이 가장 중요하지만, 이 지표를 그대로 포스코에게 적용시킬 수 있을까? 그러면 안 되는 거다.
산업군 내에서도 평가기관별 등급 차이가 날 수 있다. 산업 특성의 가중치나, 특성 요소의 중요 순위가 다를 수 있기 때문이다. 이 부분이 전문가적인 노하우다. 각 기관별로 전문가의 구성이나 노하우가 다르기 때문에 차이가 날 수밖에 없다.
반면에 역질문을 하나 하고 싶다. 등급이 다 똑같은 건 과연 옳을까? 평가기관별 모델 특성이 다르기 때문에 투자자는 다양한 관점을 가질 수 있는 것이다. 어떤 곳은 위험 노출도에 더 초점을 맞출 수 있고, 어떤 곳은 위험 노출도 대비 관리에 초점을 맞출 수 있다. 반면 기회 요인을 더 강조할 수도 있는 것이다.
그럼에도 기업이 부담으로 느끼고 있다는 점도 알고 있다. 깜깜이 평가방식이라는 비판도 있다. 사실 대신경제연구소도 기업에게 개별로 평가항목을 공개하는 걸 검토 중에 있다. 하지만 꼭 생각해주셨으면 하는 점이 있다. 평가 KPI)란? ServiceNow 항목을 공개하면 기업이 가장 힘들어 질 수 있다. 우리가 ESG 평가를 진행하는 건 기업을 괴롭히려는 목적이 아니다. 국내 기업이 국제 시장에서 경쟁력을 가질 수 있도록 함께 준비하기 위해서다.
평가보다 더 중요한 건 결과의 해석이다. 기업이 결과를 어떻게 활용할 수 있는지, 평가에 담기지 못한 이슈가 무엇인지 조언해줄 수 있는 곳이 진짜 기관이다. 이런 조언을 해주기 위해선 종합적이고 균형적이면서 전문성을 갖춘 시각이 필요하다. 바로 이 점이 대신경제연구소의 장점이다. ESG 평가기관으로 뒤늦게 출사표를 던졌지만 국민연금의 선택을 받을 수 있었던 것도 애널리스트, 펀드매니저, 정부기관, 기업 출신 등 다양한 배경의 인적 구성으로 균형 잡힌 시각을 유지하기 위해 노력했기 때문이라고 생각한다. 균형 있는 시각으로 기업에게 짐이 아닌 좋은 가이드를 줄 수 있도록 고민하고 있다.
Q. 기업들이 ESG 평가 대응을 어떻게 해야 하며, 기관별 다른 ESG 등급에 대해 어떤 시선으로 바라봐야 하는지 조언 해준다면.
경영진의 인식 변화다. 경영진이 ESG를 점수로만 해석한다면, 아무것도 바뀌지 않는다. 점수를 올리는 건 대외 평판을 위한 활동일 순 있으나 경영에 변화를 가져오진 않는다. 질문부터 바꿔야 한다. ‘왜 A를 받았냐’가 아니라 ‘A가 무슨 의미냐’고 물어야 하는 것이다.
ESG 위원회를 예로 들어보자. 평가기관이 궁금한 건 ESG 위원회의 유무가 아니라 어떤 활동을 했는지, 그 활동을 공개했는지가 궁금한 거다. 기업의 체질을 바꾸기 위해선 점수가 아니라 내부 공감과 그에 따른 제도 변경이다. 이런 제반 점검 없이 무작정 컨설팅을 받으면 도움이 안 된다고 말씀드리고 싶다.
평가에 사활을 걸지 말라는 이유가 또 있다. 기관투자자들은 기관별 ESG 평가등급 차이가 난다고 바로 투자를 끊지 않는다. 그리고 등급 차이에 대해 별 말 하지 않는다. 왜 그럴까. 각 기관별 평가 결과의 의미 차이를 알기 때문이다. 등급을 실질적으로 사용하는 기관투자자들은 등급이 아닌 내용을 본다. 이걸 성적표처럼 해석하지 말아야 한다.
오히려 등급보다 더 중요한 건 동종 산업 대비 점수다. 또 모든 걸 평가로 대응할 수 없다. 향후 기관투자자가 중요하게 볼 것은 KPI다. 근데 이 지표는 평가 항목에 없다. 하지만 기관투자자는 중요하게 보기 때문에 기업에 물어볼 수 있다는 거다. 평가에만 치중하면 이런 이슈에 일일이 대응할 수 없다.
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