Graviton 도입 – 마이그레이션 실무 가이드
Graviton 마이그레이션 전략
Graviton 기반 인스턴스로의 전환은 단순한 인스턴스 타입 변경 작업이 아니라, 클라우드 인프라 전반의 비용 구조, 성능 최적화, 그리고 운영 안정성을 동시에 향상시키는 전략적 전환 프로젝트입니다. 따라서 막연히 비용 절감 효과만 보고 진행하기보다, 각 단계별 목표와 준비사항을 명확히 설정하고, 실무적인 리스크와 최적화 포인트를 체계적으로 관리해야 합니다.
마이그레이션은 단일 이벤트가 아닌 순차적이고 점진적인 과정이어야 합니다. 기존 환경의 워크로드 분석부터 시작해, 대상 서비스의 특성, 아키텍처 종속성, 빌드 파이프라인, 모니터링 체계까지 꼼꼼히 점검하며, 각 단계별로 테스트 및 검증을 거쳐야 합니다. 특히 Graviton은 ARM 아키텍처 기반이므로, 코드 호환성, 컨테이너 이미지 아키텍처, CI/CD 파이프라인의 ARM 지원 여부 등을 반드시 사전에 검토해야 하며, 이를 간과하면 전환 후 예상치 못한 장애나 성능 저하가 발생할 위험이 큽니다.
마이그레이션 전략은 크게 다음과 같은 단계로 구성됩니다
대상 워크로드 선별
모든 워크로드를 한꺼번에 전환하는 것은 위험합니다. 초기에는 비용 절감 효과가 크고, ARM 호환성 확보가 쉬운 워크로드(예: 웹 서버, API 서버, 배치 처리, 컨테이너 워크로드 등)부터 우선적으로 전환을 시작합니다. 고성능 DB나 특수 목적의 워크로드는 나중에 별도로 평가합니다.
사전 점검 및 테스트 환경 구축
ARM 아키텍처 호환성 확인, 라이브러리 및 프레임워크 호환성 점검, 멀티 아키텍처 Docker 이미지 빌드 전략 수립, ARM 전용 빌드 머신(Graviton 기반) 준비, CI/CD 파이프라인 수정 등을 사전에 완료합니다. 이를 위해 Graviton 노드 그룹을 테스트용으로 별도 생성해, 실제 워크로드를 Graviton에서 실행해보며 문제점을 파악해야 합니다.
점진적 전환 및 무중단 전략 설계
Canary 배포, HPA 기반 점진적 부하 이전, PDB(Pod Disruption Budget) 설정, Ingress/Service 레벨의 트래픽 분산 전략 등을 통해 무중단 전환이 가능하도록 설계합니다. 트래픽의 일부만 Graviton으로 전달한 후, 모니터링 지표를 통해 안정성을 검증한 다음 단계적으로 비중을 확대합니다.
모니터링과 성능 최적화
Graviton으로 전환 후에도 CPU/메모리 사용률, 네트워크 대역폭, 처리량 등의 성능 지표를 지속적으로 모니터링해야 하며, 필요에 따라 Pod 자원 요청(requests/limits) 조정, Auto Scaling 설정 변경, 코드 및 아키텍처 최적화를 병행합니다.
기존 Intel 인프라 단계적 제거 및 정리
충분한 검증 기간을 거친 후, Intel 기반 노드 그룹을 단계적으로 축소하며, 불필요한 리소스(AMI, EBS, 로그 그룹 등)까지 꼼꼼히 정리하여 추가 비용 발생을 방지합니다.
비용 절감 효과 검증 및 보고
마지막으로, Graviton 도입 전후의 비용 및 성능 데이터를 비교 분석해, 실제 절감 효과(예: 시간당 비용 절감, 처리량 증가, 인스턴스 수 감소 등)를 수치로 정리해 보고하며, 이를 바탕으로 추가 최적화 전략을 마련합니다.
전환 전 준비 단계
ARM 아키텍처 기반인 Graviton은 기존의 x86 아키텍처(Intel, AMD)와는 구조적으로 다르기 때문에 애플리케이션 코드가 ARM에서 정상 작동하는지 확인해야 합니다. 특히, C/C++ 기반의 코드나 네이티브 바이너리를 사용하는 애플리케이션의 경우, 컴파일 옵션이나 특정 명령어 때문에 ARM에서 호환되지 않을 수 있습니다. 예를 들어, 빌드 옵션에 -march=x86-64가 포함되어 있다면 ARM 환경에서 실행 시 에러가 발생할 가능성이 높습니다. 따라서 코드 레벨에서 아키텍처 종속적인 부분이 있는지, ARM 지원 라이브러리를 사용하는지 꼼꼼히 확인해야 합니다.
라이브러리와 의존성 관리 또한 중요한 부분입니다. Python, Node.js, Java 등의 대부분의 언어는 ARM을 지원하지만, 일부 외부 패키지나 특정 버전의 라이브러리는 ARM 지원을 제공하지 않을 수 있습니다. 이를 확인하기 위해서는 패키지 매니저(pip, npm, maven 등)를 통해 ARM 지원 여부를 파악하거나, 필요한 경우 소스에서 직접 ARM용으로 빌드해야 할 수도 있습니다.
컨테이너 환경을 사용 중이라면 Docker 이미지의 아키텍처 지원 여부도 점검이 필요합니다. 기존에 amd64 전용으로 빌드된 Docker 이미지는 Graviton에서 그대로 실행할 수 없습니다. 따라서 arm64 아키텍처를 지원하는 이미지로 새로 빌드하거나, 멀티 아키텍처 이미지를 만들어서 운영 환경에 배포할 준비를 해야 합니다.
빌드 및 CI/CD 파이프라인 또한 ARM 전환의 핵심 고려사항입니다. Jenkins, GitLab CI, GitHub Actions 등 기존의 빌드 환경이 ARM 아키텍처에서도 문제 없이 동작하는지 검토해야 합니다. 특히, ARM 전용 빌드 머신을 별도로 마련하거나, Graviton 인스턴스에서 빌드를 실행할 수 있는 환경을 마련해야 할 수도 있습니다.
이러한 사전 검토가 완료되면, Graviton 기반의 테스트 환경을 별도로 구성해 실제 워크로드를 배포하고 기능, 성능, 안정성을 점검해야 합니다. 이 과정에서 기존 x86 환경과 Graviton 환경 간의 네트워크 통신, 데이터 교환, 로깅, 모니터링이 문제없이 이루어지는지도 반드시 확인해야 합니다.
마지막으로, Graviton 전환 시 추가 고려해야 할 사항으로는 빌드 시간이 길어질 가능성, CI/CD 파이프라인 수정 필요성, 그리고 모니터링 및 알림 설정의 점검 등이 있습니다. 특히 Graviton 환경에서의 CPU/메모리 사용량, 처리량 등을 면밀히 모니터링하여 성능 최적화 기회를 찾아내는 것도 중요합니다.
이러한 준비 과정을 충실히 거쳐야 Graviton 환경으로의 전환이 비용 절감뿐 아니라 안정적인 성능 확보 측면에서도 성공적으로 이루어질 수 있습니다.
Graviton 워커 노드 그룹 생성 및 배포 절차
Graviton 기반의 EKS 워커 노드 그룹을 생성하고 배포하는 절차는 eksctl 또는 Terraform을 사용해 자동화된 방식으로 진행하는 것이 일반적입니다. 이 과정은 크게 새로운 Graviton 워커 노드 그룹 생성 → 워크로드 배포 테스트 → 기존 노드 그룹과의 트래픽 분산 전환의 흐름으로 진행됩니다. 아래에서 각 방법별 절차를 구체적으로 살펴보겠습니다.
Graviton 워커 노드 그룹 생성 및 배포 – eksctl 방식
Step 1. eksctl로 Graviton 워커 노드 그룹 생성
eksctl은 EKS 클러스터와 워커 노드 그룹을 손쉽게 생성할 수 있는 CLI 도구입니다. Graviton 인스턴스 타입(c7g, m7g 등)을 사용해 워커 노드 그룹을 만들려면 다음과 같이 명령어를 작성합니다.
포인트
-node-type에 Graviton 계열 인스턴스(c7g.xlarge, m7g.large 등)를 지정
최소/최대 노드 수를 설정해 Auto Scaling Group과 연계
기존 클러스터에 신규 노드 그룹 추가하는 방식 (클러스터 재생성 필요 없음)
Step 2. Graviton 노드 그룹에 워크로드 배포
ARM 아키텍처에 맞게 빌드된 컨테이너 이미지를 Graviton 노드에 배포
nodeSelector 또는 affinity를 사용해 Graviton 노드로 Pod 스케줄링
Step 3. 테스트 후 점진적 트래픽 전환
신규 Graviton 노드 그룹에 워크로드 일부를 배포해 안정성/성능 확인
기존 노드 그룹에서 Graviton으로 점진적 전환
기존 Intel 노드 그룹은 워크로드 전환 완료 후 삭제
Graviton 워커 노드 그룹 생성 및 배포 – Terraform 방식
Terraform을 사용하면 코드 기반으로 워커 노드 그룹 생성을 관리할 수 있어, 대규모 인프라 관리에 유리합니다.
Step 1. Terraform으로 Graviton 노드 그룹 선언
aws_eks_node_group 리소스를 선언할 때, instance_types에 Graviton 계열 인스턴스를 지정합니다.
Step 2. Graviton 노드 그룹 배포 및 워크로드 테스트
terraform apply를 실행해 Graviton 노드 그룹 배포
기존 Intel 노드와 혼합 환경에서 워크로드 테스트 진행
필요한 경우 taints를 설정해 Graviton 전용 워크로드 분리
Step 3. 운영 전환 및 클린업
충분한 테스트 후 Graviton 노드 그룹으로 트래픽 점진적 이동
기존 x86 노드 그룹은 워크로드 이전 후 삭제
CloudWatch, Prometheus 등 모니터링 도구로 성능/리소스 사용량 지속 확인
Graviton 전환은 단순히 인스턴스 타입만 바꾸는 작업이 아니라, 워크로드 배포, 이미지 빌드, 테스트까지 전체적인 아키텍처와 운영 방식을 재점검하는 과정입니다.
멀티 아키텍처 Docker 이미지
멀티 아키텍처 Docker 이미지 설계 및 빌드 전략은 x86_64(amd64)와 ARM64(arm64) 아키텍처를 동시에 지원합니다. 아래에서는 멀티 아키텍처 이미지의 필요성부터 설계, 빌드, 배포 전략까지 단계별로 설명합니다.
멀티 아키텍처 Docker 이미지란?
멀티 아키텍처 Docker 이미지란, 하나의 Docker 이미지에 여러 CPU 아키텍처(x86, ARM 등)에서 실행될 수 있는 버전들이 포함된 이미지를 말합니다. 쉽게 말해, 같은 이름(my-app:latest)으로 배포하지만, 어떤 서버에서 실행하느냐에 따라 그에 맞는 버전을 자동으로 선택해 실행할 수 있게 해주는 이미지입니다. Docker의 manifest list를 통해 아키텍처별 이미지를 하나의 메타데이터로 관리할 수 있습니다.
멀티 아키텍처 Docker Image는 Docker Hub나 AWS ECR에서 단일 태그로 배포되며, 사용자는 신경 쓸 필요 없이 서버 아키텍처에 맞는 버전을 자동으로 받아서 실행할 수 있습니다. 관리 및 배포를 보다 용이하게 할 수 있습니다.
멀티 아키텍처 Docker 이미지 설계 전략
Docker 이미지를 만들 때 각 CPU 아키텍처(x86, ARM)가 내부적으로 다른 명령어 체계(Instruction Set)를 사용합니다. x86용으로 빌드한 프로그램은 ARM에서 바로 실행되지 않고, ARM에서 빌드한 프로그램도 x86에서 실행되지 않습니다. 따라서 빌드 환경을 분리해야 합니다.
x86 빌드 머신은 기존에 쓰던 일반 서버(예: Intel CPU가 들어간 GitHub Actions 서버, Jenkins 서버)를 그대로 씁니다. ARM 빌드 머신은 새로 Graviton(ARM CPU) 인스턴스를 EC2에 만듭니다. Jenkins에서는 마스터에 ARM 서버를 빌드용 에이전트로 등록을 합니다. 그러면 Jenkins는 ARM용 빌드 작업이 필요할 때마다 이 ARM 서버를 불러서 빌드하게 됩니다.
두 환경에서 잘 실행되는 도커이미지를 만들기 위해 Dockerfile을 최적화해야 합니다. 먼저 OS/아키텍처 중립적인 베이스 이미지 사용해야 합니다. alpine, debian, ubuntu 같은 “누구나 잘 쓰는 기본 이미지”를 쓰면 ARM이든 x86이든 잘 동작하게 됩니다.
패키지를 설치할 때는 Dockerfile에서 자동으로 ARM/AMD에 맞게 설치해주니 크게 신경 쓸 필요 없습니다. 다만 특정 바이너리(예: .tar.gz, .deb 파일 등)를 직접 다운받아 설치할 땐 ARM/x86에 맞는 걸 선택해야 합니다. 명시적으로 아키텍처별로 처리가 필요할 경우 --platform 옵션을 붙여서 활용할 수 있습니다.
Jenkins CI/CD 파이프라인 통합
Graviton 기반 EC2 인스턴스 도입은 비용 절감과 성능 최적화를 위한 강력한 선택지이지만, 기존의 x86(AMD64) 아키텍처 기반 CI/CD 파이프라인과의 호환성 문제는 반드시 고려해야 할 과제입니다. 이를 해결하기 위해 Jenkins CI/CD 파이프라인에서 Graviton Agent와 x86 Agent를 병행 운영하는 전략이 매우 유효합니다. 아래에서는 이 전략의 구조와 구현 방법을 상세히 설명합니다.
왜 Graviton Agent 병행 운영이 필요한가?
대부분의 기존 CI/CD 파이프라인(Jenkins Master 및 Agent)은 x86 아키텍처 기반으로 설계
Graviton 기반 ARM64 인스턴스는 빌드 및 테스트 환경에서 아키텍처 의존성 문제 발생 가능
일부 워크로드(특히 ARM 기반 컨테이너 이미지, 네이티브 ARM 라이브러리)는 Graviton Agent에서만 빌드 가능
반면, 여전히 많은 레거시 애플리케이션과 도구는 x86 기반에서만 안정적으로 빌드 가능
따라서 두 아키텍처를 병행 운영하여 필요한 워크로드별로 적절한 빌드 환경을 선택하는 것이 중요합니다.
Jenkins Agent 아키텍처 구분 전략
Jenkins Master: 기존 x86(AMD64) 기반 인스턴스 유지 → 파이프라인 컨트롤과 스케줄링은 기존 인프라를 그대로 사용
x86 Agent: → 레거시 애플리케이션, 표준 x86 빌드 작업 전용
Graviton Agent (ARM64): → ARM 아키텍처 전용 빌드/테스트, 멀티 아키텍처 Docker 이미지 빌드 전용
Graviton Agent 구축 및 등록 절차
Step 1. Graviton Agent 인스턴스 생성
EC2 Launch Template 또는 Terraform으로 ARM64 기반 인스턴스(c7g, m7g 등) 생성
Jenkins Agent 실행을 위한 Java, Docker, 필수 빌드 도구 설치
보안 그룹, IAM 역할 등 Jenkins 통신과 빌드 권한 설정
Step 2. Jenkins Agent 등록
Jenkins Master에 Graviton Agent를 신규 등록
Node 이름, 라벨: graviton, arm64 등으로 구분
실행 명령: SSH 연결 방식 또는 JNLP 방식 선택 (Jenkins Master와 네트워크 환경에 따라)
필요 시 docker 그룹에 권한 부여 (sudo usermod -aG docker jenkins)
Step 3. 라벨 기반 빌드 분리
Jenkinsfile 또는 파이프라인 설정에서 label 조건으로 빌드 타겟 지정
기존 x86 빌드 작업은 agent { label 'x86' } 등으로 구분
무중단 전환: HPA, PDB, 트래픽 분산 계획
Graviton 기반 노드로의 전환을 실무에서 안전하게 진행하기 위해서는 무중단 전략이 필수입니다. 특히 EKS 환경에서는 HPA(Horizontal Pod Autoscaler), PDB(Pod Disruption Budget), 그리고 트래픽 분산 구조를 체계적으로 설계해야 합니다. 아래에 각 요소의 역할과 실제 적용 방안을 서술합니다.
HPA (Horizontal Pod Autoscaler) 활용
HPA는 CPU/메모리 사용률 등의 메트릭 기반으로 Pod의 수를 자동 조절해주는 Kubernetes 기능입니다. Graviton 전환 과정에서는 트래픽 분산 및 리소스 압력 완화를 위해 중요한 역할을 합니다.
Graviton 전환 초기 단계에서는 기존 Intel 노드와 Graviton 노드가 혼합된 상태입니다. HPA를 통해 Graviton 노드에 배포된 Pod가 트래픽 증가에 따라 자동으로 확장되도록 설정합니다. 점진적 전환은 기존 Intel 기반 Deployment와 신규 Graviton 기반 Deployment를 병행 운영하면서, 점차적으로 Graviton의 트래픽 비중을 늘리고 Intel의 비중을 줄이는 방식으로 진행됩니다.
이 과정에서 Graviton Deployment에는 HPA(Horizontal Pod Autoscaler)를 적용해 CPU나 메모리 사용률 등 리소스 지표에 따라 Pod 개수가 자동으로 확장되도록 설정하고, Intel Deployment는 수동으로 replicas 수를 점차 줄여나가는 방식으로 관리합니다. 예를 들어, 하루 단위 또는 일정 주기마다 Intel Deployment의 replicas를 5에서 4, 3, 2, 1로 줄여나가며 Graviton의 부하를 늘려가는 것입니다. 이를 통해 트래픽을 분산하며 안정성을 확보한 상태에서 점진적인 이전을 진행할 수 있습니다.
추가로, 서비스 레이어에서는 두 Deployment가 공존하는 동안 동일한 Service를 통해 요청을 처리하게 되어, 트래픽이 자동으로 두 Deployment로 분산됩니다. 이 과정을 모니터링하면서 CPU 사용률, 메모리 사용량, 응답 시간 등의 지표를 주의 깊게 확인하고, 이상 징후가 없는지 점검한 후 최종적으로 Intel Deployment의 replicas를 0으로 설정해 완전히 Graviton으로 전환합니다.
또한 Pod 리소스 요청/제한(resources.requests/limits)을 Graviton 성능에 맞춰 조정해, HPA가 적절히 동작하도록 합니다. Graviton은 인텔 대비 vCPU 처리량이나 메모리 대역폭의 사용이 다를 수 있어서 모니터링하면서 requests와 limits 값을 적절하게 조절해야 합니다.
PDB (Pod Disruption Budget) 설정
Kubernetes의 PDB는 클러스터에서 Pod가 의도치 않게 줄어들어도, 서비스가 안정적으로 유지될 수 있도록 최소 Pod 개수를 보장해주는 기능입니다. 예를 들어, 노드 교체, 롤링 업데이트, 관리 작업 중에도 최소한의 Pod 수를 유지해야 하는 상황에서 유용합니다. 즉, “우리 서비스는 최소한 몇 개의 Pod가 떠 있어야 안정적이다”라는 요구사항을 PDB로 표현하는 것입니다.
예를 들어, 10개의 Pod 중 최소 8개는 항상 유지되도록 설정 → Graviton 전환 중에도 안정적인 서비스 제공
전환 중에 예상치 못한 노드 종료, 롤링 업데이트 등이 발생해도 최소 가용성을 보장
minAvailable: 80%은 web-app이라는 레이블을 가진 Pod 중 최소 80%는 항상 유지해야 한다는 의미입니다. 예를 들어, 10개의 Pod가 배포되어 있다면, 최소 8개는 항상 유지되어야 하며, 이를 어기면 노드 업데이트나 롤링 배포가 잠시 멈춥니다.
selector는 어떤 Pod에 이 정책을 적용할지를 정하는 부분입니다.
트래픽 분산 계획
Graviton 노드와 Intel 노드가 공존하는 단계에서는 트래픽이 특정 노드에 몰리는 현상을 방지해야 합니다. 이를 위해 다음과 같은 전략들을 적용합니다.
Deployment 단위의 Canary 배포
Graviton 전용 Deployment를 별도로 생성
트래픽의 10~20%를 Graviton 배포에 먼저 전달
모니터링 후 문제 없을 시 점진적으로 비율 확대
Service Selector 분리
서비스 라벨을 Intel/Graviton 별로 구분해, 트래픽을 선택적으로 분리
필요시 Ingress 레벨에서 라우팅 규칙 작성
Ingress Controller 활용
ALB Ingress Controller를 사용해 특정 Header, Cookie, Path 기반으로 트래픽 라우팅
예: 테스트 사용자만 Graviton으로 전달
Graviton 전환 과정에서 어떤 트래픽 분산 전략을 선택해야 할지는 서비스 규모와 안정성 요구 수준, 트래픽 특성에 따라 달라집니다.
예를 들어, 소규모 워크로드를 대상으로 하는 초기 전환 단계라면 기본 Service 설정과 HPA만으로도 충분합니다. 이 경우에는 특별한 분산 전략 없이도 Kubernetes가 클러스터 내에서 트래픽을 자동으로 분산해주기 때문에 추가 설정이 필요하지 않습니다.
반면, 안정성을 최우선으로 고려해 점진적인 전환을 하고자 한다면, 별도의 Graviton 전용 Deployment를 만들어 Canary 방식으로 트래픽을 천천히 이전하는 것이 좋습니다. 이 방식은 초기에는 Graviton 쪽에 10~20%의 트래픽만 보내고, 점차 비중을 높이는 방식으로 리스크를 최소화할 수 있는 전략입니다.
트래픽을 좀 더 정밀하게 제어해야 하는 경우, 예를 들어 특정 사용자 그룹에만 Graviton 전환 효과를 먼저 적용해보고 싶다면 Ingress 라우팅과 Service Selector 조합을 활용해 헤더, 쿠키, 요청 경로 등의 조건에 따라 요청을 특정 노드로 유도하는 고급 전략을 사용할 수 있습니다.
마지막으로, A/B 테스트나 실험적인 기능 배포를 위해서는 Ingress 라우팅 방식이 유용합니다. 이 방식은 특정 조건을 만족하는 요청만 선택적으로 Graviton으로 전달해, 예상치 못한 문제가 발생해도 전체 사용자에게 영향을 주지 않도록 안전한 테스트 환경을 제공합니다.
즉, 트래픽 분산 전략은 필수 항목은 아니지만, 서비스 특성과 리스크 관리 수준에 따라 선택적으로 적용할 수 있으며, 상황에 맞는 전략을 유연하게 조합하는 것이 중요합니다.
전환 후 기존 인프라 정리
Graviton 기반 인스턴스로의 전환이 완료된 후에는 기존 Intel 노드 그룹을 즉시 제거하지 않고, 단계적으로 정리하는 것이 안정적인 운영에 매우 중요합니다. 이 과정에서 신중하게 접근해야 하는 이유와 구체적인 단계는 다음과 같습니다.
Intel 노드 그룹 단계적 제거의 필요성
롤백 가능성 대비
전환 후 예상치 못한 호환성 문제나 성능 저하 이슈가 발생할 수 있습니다. 완전 제거 전에 일정 기간 Intel 노드를 유지해두면, 필요 시 빠른 롤백이 가능합니다.
트래픽 분산 및 HPA 안정성 확인
Graviton 노드의 성능이 실제 워크로드에서 충분히 안정적인지 검증이 필요합니다. HPA(Pod AutoScaling) 및 PDB(Pod Disruption Budget) 설정이 올바르게 적용되었는지 확인 후 제거해야 합니다.
Intel 노드 그룹 제거 단계
Graviton으로의 마이그레이션이 완료되면, 기존 Intel 노드 그룹을 안전하게 제거하기 위해서는 단계적인 접근이 필요합니다. 단순히 삭제를 진행하는 것이 아니라, 서비스의 안정성과 성능을 면밀히 모니터링하고, 필요한 경우 롤백할 수 있는 여지를 남기는 것이 핵심입니다.
먼저, Graviton 노드로 전환된 후 최소 1~2주간 모니터링 기간을 확보해야 합니다. 이 기간 동안 Latency, Error Rate, CPU 및 Memory 사용률, Pod 상태 등을 집중적으로 점검해야 합니다. 특히, CPU 사용률이 80% 이상 지속되는지, 메모리 사용량 급증이나 OOM-Kill 발생 여부, 애플리케이션 응답 시간 및 처리량에 변화가 없는지 꼼꼼히 살펴보아야 합니다.
이후에는 모든 워크로드가 Graviton 노드로 안정적으로 배포되었는지 확인하는 단계로 넘어갑니다. kubectl get nodes -o wide와 kubectl get pods -o wide 명령어를 통해 현재 노드와 워크로드의 배포 상태를 점검하며, Pod들이 올바르게 Graviton 노드에 배치되었는지를 검증합니다.
확인이 완료되면 Intel 노드 그룹의 AutoScaling 설정을 비활성화합니다. AutoScaling 그룹의 DesiredCapacity를 0으로 설정하거나, AutoScaling 그룹 자체를 비활성화하여 새로운 노드가 추가로 생성되지 않도록 합니다. 이를 통해 Graviton으로의 트래픽 집중을 자연스럽게 유도할 수 있습니다.
그 다음 단계는 Intel 노드 그룹 자체를 삭제하는 것입니다. Terraform 또는 eksctl을 사용 중이라면, 코드에서 Intel 노드 그룹 리소스를 제거한 후 terraform apply를 실행하여 인프라를 갱신합니다. AWS Management Console을 사용할 경우, EC2 Auto Scaling 그룹에서 대상 노드 그룹을 선택한 후 삭제를 진행하면 됩니다.
마지막 단계로는 Intel 기반 인스턴스에서 사용되던 리소스들을 정리해야 합니다. 여기에는 사용하지 않는 AMI, EBS 볼륨, 보안 그룹, CloudWatch 로그 그룹 등이 포함됩니다. 이러한 리소스가 남아있으면 불필요한 비용이 계속 발생할 수 있으므로, 반드시 비용 청구 항목을 점검하여 EC2, EBS, Elastic IP 등 불필요한 자원이 남아있지 않도록 꼼꼼히 확인하는 것이 중요합니다.
결론: 더 적은 비용, 더 높은 성능 – Graviton 전환의 가치
Graviton 전환은 단순히 인스턴스의 종류를 바꾸는 작업이 아닙니다. 이는 AWS 인프라 운영의 근본적인 비용 구조를 혁신하고, 클라우드 네이티브 아키텍처의 미래에 투자하는 전략적 선택입니다. 단일 vCPU 요금이 1520% 낮고, 처리량은 1025% 더 높으며, 전체 워크로드 비용 절감 효과는 최대 40%에 이를 수 있다는 수치화된 데이터는 Graviton이 단순한 선택지를 넘어 전략적 무기임을 보여줍니다.
Graviton으로의 전환은 복잡해 보이지만, 핵심은 ARM 아키텍처의 효율성과 저비용 구조를 내 워크로드에 적용하는 것입니다. 작은 단계부터 시작해 점진적으로 전환하면 누구나 따라갈 수 있는 길입니다.
“이 정도면 괜찮겠지” 하며 고비용의 Intel 인스턴스를 계속 사용하지 마세요. Graviton은 지금 이 순간도 불필요하게 지출되고 있는 비용을 멈추고, 더 나은 미래로 나아갈 기회를 제공합니다.
매달 수천 달러의 비용 절감을 목표로 했던 한 팀은 Graviton 전환을 통해 한 달 만에 20%의 비용을 절감했고, 3개월 후엔 연간 3만 달러의 비용 절감 효과를 확인했습니다. 그들은 단순히 돈을 절약한 것이 아니라, 더 빠르고 효율적인 시스템을 갖게 되었습니다. 당신의 팀도 바로 그 다음 주인공이 될 수 있습니다.
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저는 최근 48%, $36000의 AWS 비용절감을 달성했습니다.
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