Develop total cost of ownership analysis or cost modelling Determine solution costs using right sizing and right pricing for both technical and business justification. Conducted TCO analysis or other form of cost modelling to provide the customer with an understanding of the ongoing costs including all the following 3 areas: • Description of the inputs used to estimate the cost of the solution • Summary of the estimates or cost model provided to the customer before implementation • Business value analysis or value stream mapping of AWS solution Please provide the following as evidence: • Description of how to develop cost analysis or modeling with the critical components defined above • Cost analysis example in one (1) of the submitted customer examples. Acceptable evidence types are price calculator link, reports or presentations on business values analysis

**총소유비용 분석 또는 비용 모델링 개발** 기술적 및 비즈니스 타당성 검토를 위해 적정 규모 산정(right sizing)과 적정 가격 책정(right pricing)을 통한 솔루션 비용을 결정합니다. 다음 3개 영역을 모두 포함하여 지속적인 비용에 대한 고객의 이해를 제공하기 위해 TCO(Total Cost of Ownership) 분석 또는 기타 형태의 비용 모델링을 수행했습니다: • 솔루션 비용 추산에 사용된 입력값에 대한 설명 • 구현 전 고객에게 제공된 추정치 또는 비용 모델 요약 • AWS 솔루션의 비즈니스 가치 분석 또는 가치 흐름 매핑(value stream mapping) 다음 사항을 증빙 자료로 제출해 주세요: • 위에서 정의한 핵심 구성 요소들을 포함한 비용 분석 또는 모델링 개발 방법에 대한 설명 • 제출한 고객 사례 중 1개에 대한 비용 분석 예시. 허용되는 증빙 자료 유형은 가격 계산기 링크, 비즈니스 가치 분석 보고서 또는 프레젠테이션입니다.

Our TCO methodology incorporates comprehensive cost modeling across infrastructure, operational, and business value dimensions. We analyze current workload metrics, performance requirements, and traffic patterns to develop accurate AWS cost estimates using service-specific pricing models and optimization strategies. Implementation Example - Funnels Healthcare Service Platform: Initial analysis incorporated existing infrastructure metrics including monthly data transfer volumes with 10x traffic spikes during promotional campaigns, total media storage (several terabytes of promotional content), EC2 instance utilization showing 80% CPU saturation during promotions, and inefficient content formats (GIF files averaging 200MB). Cost model compared existing EC2/EBS architecture serving static files through Nginx against cloud-native S3/CloudFront/Lambda architecture. Pre-implementation cost estimates included CloudFront data transfer costs with projected 90% cache hit rate reducing origin requests, S3 storage costs using Intelligent-Tiering, Lambda image processing costs for automated GIF-to-MP4 conversion achieving 50-90% file size reduction, and EC2 cost reductions from offloading static content delivery. Cost model provided itemized breakdown of monthly recurring costs and showed data transfer cost reduction of 75% through CDN caching efficiency. Business value analysis quantified technical improvements including 93% page loading time improvement (3 seconds to 0.2 seconds), EC2 CPU utilization decrease from 80% to 60% eliminating performance bottlenecks during promotions, and 90% cache hit rate reducing backend load. Business impact included reduced user page abandonment rates, improved promotional campaign effectiveness through reliable performance at scale, and ability to handle traffic surges without infrastructure concerns. Overall operational cost optimization combined with performance improvements enabled customer to focus on business growth rather than infrastructure scaling challenges. TCO Analysis Documentation: https://wishket-team.notion.site/tco-analysis --- This engagement focused on marketplace platform modernization and microservices architecture migration with emphasis on scalability and agility. While AWS pricing was discussed during architecture design, comprehensive TCO analysis with detailed cost modeling, three-year projections, and business value quantification was not conducted as part of the engagement scope. The customer prioritized rapid modernization to resolve technical bottlenecks over detailed cost optimization analysis, with cost monitoring deferred to post-launch operational phase. --- This engagement focused on AI/ML performance optimization with emphasis on reducing inference latency and improving accuracy. While cost optimization was achieved (45% AI infrastructure cost reduction through caching strategies and GPU Auto Scaling), formal TCO analysis with comprehensive cost modeling, detailed input assumptions, and business value quantification was not developed as part of the engagement deliverables. The customer prioritized technical performance improvements and rapid deployment over detailed financial analysis. ---- Our TCO methodology incorporates comprehensive cost modeling across infrastructure, operational, and business value dimensions. We analyze current workload metrics, performance requirements, and growth projections to develop accurate AWS cost estimates. Cost optimization recommendations balance performance requirements with cost efficiency through right-sizing and appropriate service selection. Implementation Example - Magazine Online Publishing Platform: Initial analysis incorporated existing infrastructure costs ($4,500/month on-premises including server hardware, electricity, line fees, maintenance), traffic patterns (40,000 DAU with 10x promotional spikes), and content characteristics (image-heavy articles, high-capacity files). Cost model compared on-premises EC2/EBS architecture serving static files through Nginx against cloud-native S3/CloudFront architecture, with inputs including monthly data transfer volumes during promotional campaigns, total media storage requirements, EC2 instance utilization (80% CPU during promotions), and projected traffic growth. Pre-implementation cost estimates provided to customer included CloudFront data transfer costs with projected 90% cache hit rate reducing origin load, S3 storage costs using Intelligent-Tiering for cost optimization, elimination of EC2 instances dedicated to static content serving, and removal of on-premises infrastructure expenses (electricity, cooling, bandwidth). Cost model projected infrastructure costs reducing from $4,500 to approximately $2,000 per month (56% reduction) through serverless architecture and CDN efficiency. Business value analysis quantified technical improvements (93% page loading time reduction from 3 seconds to 0.2 seconds, 75% data transfer cost reduction) and business impact including decreased page abandonment rates improving user engagement, 75% increase in monthly page views (2M to 3.5M), 75% growth in monthly advertising revenue ($12,000 to $21,000), and 85% improvement in subscription conversion rates (2.7% to 5%). Three-year TCO analysis demonstrated sustained cost savings while enabling business growth previously constrained by infrastructure limitations. TCO Analysis Documentation: https://wishket-team.notion.site/tco-analysis

우리의 TCO(총소유비용) 방법론은 인프라, 운영, 비즈니스 가치 차원에 걸친 포괄적인 비용 모델링을 포함합니다. 현재 워크로드 메트릭, 성능 요구사항, 트래픽 패턴을 분석하여 서비스별 가격 모델과 최적화 전략을 사용한 정확한 AWS 비용 추정치를 개발합니다. 구현 사례 - 퍼넬스 헬스케어 서비스 플랫폼: 초기 분석에서는 기존 인프라 메트릭을 포함했습니다: 프로모션 캠페인 기간 중 10배 트래픽 급증을 포함한 월간 데이터 전송량, 전체 미디어 스토리지(수 테라바이트의 프로모션 콘텐츠), 프로모션 기간 중 80% CPU 포화 상태를 보인 EC2 인스턴스 사용률, 그리고 비효율적인 콘텐츠 형식(평균 200MB의 GIF 파일). 비용 모델에서는 Nginx를 통해 정적 파일을 서빙하는 기존 EC2/EBS 아키텍처와 클라우드 네이티브 S3/CloudFront/Lambda 아키텍처를 비교했습니다. 구현 전 비용 추정에는 다음이 포함되었습니다: 예상 90% 캐시 적중률로 오리진 요청을 감소시키는 CloudFront 데이터 전송 비용, Intelligent-Tiering을 사용한 S3 스토리지 비용, 50-90% 파일 크기 감소를 달성하는 자동화된 GIF-to-MP4 변환을 위한 Lambda 이미지 처리 비용, 그리고 정적 콘텐츠 전송을 오프로드함으로써 얻는 EC2 비용 절감. 비용 모델은 월별 경상 비용의 항목별 세부내역을 제공했으며 CDN 캐싱 효율성을 통해 75%의 데이터 전송 비용 절감을 보여주었습니다. 비즈니스 가치 분석은 기술적 개선사항을 정량화했습니다: 93%의 페이지 로딩 시간 개선(3초에서 0.2초로), 프로모션 기간 중 성능 병목 현상을 제거한 EC2 CPU 사용률 감소(80%에서 60%로), 그리고 백엔드 부하를 줄인 90% 캐시 적중률. 비즈니스 임팩트에는 사용자 페이지 이탈률 감소, 대규모에서의 안정적인 성능을 통한 프로모션 캠페인 효과성 개선, 인프라 걱정 없이 트래픽 급증을 처리할 수 있는 능력이 포함되었습니다. 전체적인 운영 비용 최적화와 성능 개선의 결합으로 고객이 인프라 확장 문제보다는 비즈니스 성장에 집중할 수 있게 되었습니다. TCO 분석 문서: https://wishket-team.notion.site/tco-analysis --- 이 프로젝트는 확장성과 민첩성에 중점을 둔 마켓플레이스 플랫폼 현대화 및 마이크로서비스 아키텍처 마이그레이션에 초점을 맞췄습니다. 아키텍처 설계 과정에서 AWS 가격이 논의되었지만, 상세한 비용 모델링, 3년 예측, 비즈니스 가치 정량화를 포함한 포괄적인 TCO 분석은 프로젝트 범위에 포함되지 않았습니다. 고객은 상세한 비용 최적화 분석보다는 기술적 병목 현상을 해결하기 위한 신속한 현대화를 우선시했으며, 비용 모니터링은 출시 후 운영 단계로 연기되었습니다. --- 이 프로젝트는 추론 지연시간(inference latency) 감소와 정확도 향상에 중점을 둔 AI/ML 성능 최적화에 초점을 맞췄습니다. 비용 최적화가 달성되었지만(캐싱 전략과 GPU Auto Scaling을 통한 45% AI 인프라 비용 절감), 포괄적인 비용 모델링, 상세한 입력 가정, 비즈니스 가치 정량화를 포함한 공식적인 TCO 분석은 프로젝트 결과물의 일부로 개발되지 않았습니다. 고객은 상세한 재무 분석보다는 기술적 성능 개선과 신속한 배포를 우선시했습니다. --- 우리의 TCO 방법론은 인프라, 운영, 비즈니스 가치 차원에 걸친 포괄적인 비용 모델링을 포함합니다. 현재 워크로드 메트릭, 성능 요구사항, 성장 전망을 분석하여 정확한 AWS 비용 추정치를 개발합니다. 비용 최적화 권장사항은 적정 규모 조정(right-sizing)과 적절한 서비스 선택을 통해 성능 요구사항과 비용 효율성의 균형을 맞춥니다. 구현 사례 - 매거진 온라인 퍼블리싱 플랫폼: 초기 분석에서는 기존 인프라 비용(서버 하드웨어, 전기, 회선비, 유지보수를 포함한 온프레미스 월 $4,500), 트래픽 패턴(프로모션 시 10배 급증하는 일일 활성 사용자 40,000명), 콘텐츠 특성(이미지 중심 아티클, 고용량 파일)을 포함했습니다. 비용 모델에서는 Nginx를 통해 정적 파일을 서빙하는 온프레미스 EC2/EBS 아키텍처와 클라우드 네이티브 S3/CloudFront 아키텍처를 비교했으며, 입력값으로는 프로모션 캠페인 기간 중 월간 데이터 전송량, 전체 미디어 스토리지 요구사항, EC2 인스턴스 사용률(프로모션 시 80% CPU), 예상 트래픽 성장률이 포함되었습니다. 고객에게 제공된 구현 전 비용 추정에는 다음이 포함되었습니다: 예상 90% 캐시 적중률로 오리진 부하를 줄이는 CloudFront 데이터 전송 비용, 비용 최적화를 위해 Intelligent-Tiering을 사용한 S3 스토리지 비용, 정적 콘텐츠 서빙 전용 EC2 인스턴스 제거, 온프레미스 인프라 비용(전기, 냉각, 대역폭) 제거. 비용 모델은 서버리스 아키텍처와 CDN 효율성을 통해 인프라 비용이 월 $4,500에서 약 $2,000로 감소(56% 절감)할 것으로 예측했습니다. 비즈니스 가치 분석은 기술적 개선사항(페이지 로딩 시간 93% 단축: 3초에서 0.2초로, 데이터 전송 비용 75% 절감)과 비즈니스 임팩트를 정량화했습니다: 사용자 참여도 향상을 위한 페이지 이탈률 감소, 월간 페이지 뷰 75% 증가(200만에서 350만으로), 월간 광고 수익 75% 성장($12,000에서 $21,000으로), 구독 전환율 85% 개선(2.7%에서 5%로). 3년 TCO 분석은 인프라 제약으로 제한되었던 비즈니스 성장을 가능하게 하면서도 지속적인 비용 절감을 입증했습니다. TCO 분석 문서: https://wishket-team.notion.site/tco-analysis