Graviton 전환 후 성능 및 효율성 리뷰
Graviton 인스턴스 전환 후의 성능 및 효율성 리뷰는 단순히 비용 절감 측면뿐만 아니라, 실제 워크로드에서의 CPU 및 메모리 사용률 변화, 처리량 증가, 안정성 등을 객관적으로 평가하는 과정이 매우 중요합니다. 특히 Graviton의 ARM 아키텍처가 제공하는 장점은 저비용만이 아니라, 같은 vCPU/메모리 구성에서도 리소스 활용 효율성이 높아진다는 점에 있습니다.
AWS에서의 Gravition에 대한 이전 설명은 아래 링크를 통해 참조해주세요.
CPU/메모리 리소스 사용률 비교
Graviton 노드로 워크로드를 이전한 후, 동일한 서비스와 트래픽 조건에서의 CPU 및 메모리 사용률을 모니터링한 결과를 비교해보면 다음과 같은 경향이 나타납니다.
첫째, CPU 사용률 측면에서는 Graviton 노드가 Intel 기반 노드에 비해 평균 10~20% 낮은 사용률을 보였습니다. 이는 동일 워크로드에서 Graviton의 효율적인 아키텍처 설계 덕분에 CPU 오버헤드가 줄어들고, 처리 효율이 향상되었기 때문입니다. 특히 Go, Java, Python 등 CPU 집약적인 애플리케이션에서 그 효과가 뚜렷하게 나타났으며, 멀티스레드 기반 처리에서 더 많은 요청을 안정적으로 처리하는 경향을 보였습니다.
둘째, 메모리 사용률 역시 Graviton 전환 후 평균적으로 5~15% 정도 감소하는 패턴을 확인할 수 있었습니다. 이는 Graviton의 메모리 대역폭 최적화와, ARM 아키텍처 특유의 캐시 활용 방식이 x86 기반보다 메모리 효율이 높기 때문으로 해석됩니다. 다만, 일부 메모리 집약적인 애플리케이션에서는 오히려 메모리 사용량이 비슷하거나 소폭 증가하는 사례도 있었으며, 이는 주로 애플리케이션의 메모리 할당 로직 또는 라이브러리의 ARM 지원 수준에 따라 다르게 나타났습니다.
셋째, 전체적인 Pod 배치 밀도 측면에서는, 동일한 vCPU 및 메모리 리소스를 가진 Graviton 노드에서 더 많은 Pod를 안정적으로 배포할 수 있는 경우가 많았습니다. 이는 CPU와 메모리 사용률의 개선 덕분에 클러스터의 리소스 활용률이 높아지고, 결과적으로 노드당 처리 가능한 워크로드의 양이 증가했기 때문입니다.
성능 측정 예시
이러한 결과는 Graviton 인스턴스가 단순히 시간당 인스턴스 비용이 저렴하기 때문만이 아니라, 같은 리소스 조건에서도 더 많은 워크로드를 안정적으로 처리할 수 있는 효율적인 성능 구조를 가지고 있다는 것을 보여줍니다. 동일 성능 기준으로 적은 Pod 수를 운영하거나, 더 많은 워크로드를 동일한 인프라 내에서 처리할 수 있는 가능성이 열렸습니다.
결과적으로, Graviton 도입은 단순히 시간당 요금 절감 이상의 효과, 즉 리소스 활용 최적화를 통한 클러스터 운영 효율성 향상까지 포함하는 실질적인 가치를 제공합니다. 이를 통해 EC2 비용뿐만 아니라, EKS 클러스터 운영의 총체적 비용(TCO) 절감에도 기여할 수 있습니다.
워크로드별 처리량 및 응답 시간 분석
Graviton 전환 후 성능 분석에서 중요한 또 하나의 관점은 워크로드별 처리량(Throughput)과 응답 시간(Latency)의 변화를 살펴보는 것입니다. 단순히 CPU와 메모리 사용률이 줄었다고 해서 성능이 개선되었다고 단정할 수는 없으며, 실제 비즈니스 로직의 처리량과 사용자 경험에 직결되는 응답 시간이 어떻게 변했는지를 함께 평가해야 합니다.
워크로드별 처리량(Throughput) 분석
Graviton 노드로 워크로드를 이전한 후, 주요 서비스의 초당 처리 요청 수(RPS) 및 배치 처리량 등을 비교한 결과, 대부분의 서비스에서 처리량이 10~20% 증가한 것을 확인할 수 있었습니다. 특히, CPU 집약적인 데이터 처리, 로그 집계, 이미지 변환, API Gateway 백엔드 서비스 등의 경우 Graviton 전환 후 더 많은 요청을 단위 시간 내에 처리할 수 있었습니다.
예를 들어, API Gateway를 통한 HTTP 요청 처리량은 Intel 노드에서 평균 1,000 RPS 수준이었던 것이 Graviton 전환 후 1,100~1,200 RPS로 증가했고, 배치 처리 워크로드의 경우 단일 작업 단위 처리 속도가 약 15% 향상되었습니다.
이러한 개선은 Graviton의 효율적인 아키텍처 설계, 특히 고효율 코어와 메모리 대역폭 최적화에서 기인한 것으로, 동일한 자원 투입 대비 더 많은 작업량을 처리할 수 있는 잠재력을 보여줍니다.
워크로드별 응답 시간(Latency) 분석
응답 시간 분석에서는 Graviton 전환 후 p95(95% 구간), p99(99% 구간) 응답 시간이 평균적으로 5~15% 감소하는 추세를 보였습니다. 특히 요청 처리 시간이 짧은 REST API, 메트릭 수집 API, 이벤트 브로커 처리 등에서는 짧은 지연 시간의 축소 효과가 명확하게 관찰되었습니다.
다만, 일부 워크로드에서는 응답 시간 차이가 크지 않거나 소폭 증가하는 경우도 확인되었습니다. 이는 다음과 같은 요인으로 해석됩니다.
네트워크 I/O 지연은 아키텍처 전환과 큰 관계 없이 일정 수준 유지
ARM 아키텍처 미최적화 코드 또는 바이너리 사용으로 일부 요청에서 처리 효율 저하
스토리지 I/O 병목이 주요 병목 원인인 워크로드는 CPU 아키텍처 변경의 영향이 제한적
따라서 Graviton 전환 후에는 워크로드별 성능 지표를 꼼꼼히 모니터링하고, 응답 시간 개선이 미미하거나 악화된 서비스에 대해서는 코드 최적화나 아키텍처 재검토가 필요할 수 있습니다.
실측 데이터
Graviton 전환은 단순히 비용을 줄이는 것 이상의 효과를 가져다줍니다. 처리량 증가, 응답 시간 단축이라는 실질적인 성능 개선 효과를 통해 사용자 경험 향상과 서비스 처리 능력의 확장이라는 두 가지 목표를 동시에 달성할 수 있습니다. 다만, 모든 워크로드에서 일률적인 성능 향상이 나타나는 것은 아니므로, 각 워크로드의 특성을 고려해 세부적인 모니터링과 최적화 작업이 병행되어야 합니다.
전환 전후 CloudWatch, Prometheus 지표 기반 성능 변화
CloudWatch에서 관찰한 CPU 사용률은 전환 전 Intel 기반 인스턴스에서 평균 65.75%였던 반면, Graviton 전환 후에는 45.55% 수준으로 안정화되었습니다. 이는 동일한 워크로드를 처리하면서도 CPU 리소스를 15~20% 덜 사용하는 효과를 보여주며, 곧바로 비용 효율성 향상으로 이어졌습니다. 메모리 사용률은 크게 달라지지 않았지만, 일부 메모리 집약형 워크로드에서는 58% 정도의 사용량 감소가 나타나, Graviton의 메모리 최적화 구조가 간접적으로 기여했음을 확인할 수 있었습니다. 또한, 네트워크 처리량과 디스크 I/O 성능에서는 아키텍처 전환에 따른 특별한 차이는 발견되지 않았으나, CPU 효율성이 향상됨에 따라 워크로드 처리의 전체적인 안정성과 일관성이 강화되었습니다. 특히 CloudWatch 알람 발생 빈도는 CPU 과부하 및 메모리 초과 알람이 전환 전보다 약 30~50% 감소하여, 운영 리스크가 줄어들었음을 보여주었습니다.
Prometheus를 통해 좀 더 세밀한 지표를 분석했을 때도 Graviton 전환 효과는 분명했습니다. Node 레벨의 CPU 사용량은 전환 전 70% 수준에서 전환 후 50%로 낮아졌고, Pod 단위의 CPU 사용량 역시 비슷한 비율로 감소하여, 동일한 처리량을 유지하면서도 리소스를 덜 사용하는 모습을 보였습니다. 또한, p95 응답 시간은 전환 전 120ms에서 전환 후 100ms로 약 15~20% 단축되었으며, 초당 처리량(RPS)은 10~20% 증가하는 등 전반적인 처리 효율이 향상되었습니다. 메모리 사용량은 크게 변화하지 않았지만, 일부 데이터 집약형 워크로드에서는 최대 10%까지 감소하는 사례도 확인되었습니다.
이러한 데이터는 Graviton 전환이 단순히 비용을 아끼는 선택을 넘어, 실제 성능과 운영 안정성 측면에서도 효과적인 전략임을 명확히 보여줍니다. CloudWatch 및 Prometheus를 통해 측정한 정량적 성과는 기술적 설득뿐만 아니라, 향후 추가 전환을 위한 계획 수립에도 중요한 참고 자료로 활용될 수 있습니다. Graviton 전환은 단순히 인스턴스의 교체가 아닌, 성능과 비용 효율성을 동시에 개선하는 전략적 선택이라는 점을 강조할 수 있겠습니다.
ARM 최적화 코드 적용 및 추가 개선 여지
Graviton 인스턴스 전환 후 추가 성능 최적화를 위해 고려할 수 있는 중요한 전략 중 하나는 ARM 최적화 코드 적용입니다. Graviton 프로세서는 ARM 아키텍처 기반으로 설계되었기 때문에, 기존 x86 환경에서 작성된 애플리케이션을 그대로 ARM 환경에 옮기면 기본적인 성능 개선은 기대할 수 있지만, ARM의 특성을 제대로 활용하지 못하는 한계가 있습니다. 이를 극복하려면 코드 수준에서의 최적화가 필요합니다.
예를 들어, ARM은 x86 대비 벡터 연산(NEON) 처리에 강점을 가지고 있어, 고성능 연산 작업에서는 SIMD 최적화 코드 작성이 유효합니다. 따라서 이미지 처리, 비디오 인코딩, 데이터 압축과 같은 고연산량 작업에서는 NEON 인스트럭션을 활용해 연산 처리 성능을 개선할 수 있습니다. 또한, Go, Rust, C++ 등 네이티브 언어로 작성된 코드에서는 컴파일 옵션(-march=armv8-a, -mcpu=neoverse-n1)을 적용하거나, ARM 최적화된 라이브러리(예: OpenBLAS, ARM-optimized TensorFlow)를 활용하여 실행 성능을 높일 수 있습니다.
메모리 관리 측면에서도 개선 여지가 존재합니다. ARM 아키텍처의 메모리 접근 패턴 및 캐시 계층 구조를 고려해 데이터 구조를 최적화하거나, 메모리 집약적인 로직을 재구성해 캐시 적중률을 높이는 방식이 가능합니다. 예를 들어, 메모리 할당 및 접근 패턴을 연속적인 배열 기반 구조로 바꾸거나, 불필요한 메모리 복사를 줄이는 리팩토링도 성능 향상에 기여할 수 있습니다.
이 외에도, 운영체제 및 런타임 최적화 또한 중요한 부분입니다. ARM 환경에서 최적화된 커널 옵션 사용 여부, 런타임(JVM, Python, Node.js 등)의 ARM 네이티브 빌드 여부, 가비지 컬렉션(GC) 설정 등이 성능에 영향을 줄 수 있으므로, 이를 점검하고 조정하는 것이 필요합니다.
결론적으로 Graviton 전환은 단순히 인스턴스 타입을 변경하는 작업에서 그치지 않고, 코드 최적화, 빌드/런타임 환경 점검, 메모리/CPU 효율 개선 등 ARM 아키텍처 특화 전략을 반영해야 진정한 성능 극대화와 비용 절감의 효과를 실현할 수 있습니다. 이 과정은 Graviton 전환 후 성능 모니터링 데이터를 기반으로, 병목 구간을 식별하고, 점진적으로 최적화하는 방식으로 진행하는 것이 현실적입니다. ARM 환경에 맞춘 코드 개선 여지를 지속적으로 탐색하고, 이를 반복적으로 반영하는 것이 Graviton 도입의 성과를 장기적으로 강화하는 핵심 전략입니다.
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