Graviton 전환 실무 체크리스트
AWS Graviton 전환은 단지 x86 인스턴스를 ARM 기반 인스턴스로 교체해 비용을 절감하는 수준의 변경이 아닙니다. 이는 인프라 아키텍처, 운영 체계, 배포 전략, 모니터링 체계, CI/CD 파이프라인까지 전반에 영향을 미치는 구조적 전환 프로젝트입니다. 특히 EKS 기반의 마이크로서비스 환경이나 고성능 처리가 요구되는 워크로드에서는, 아키텍처 호환성과 안정성 확보 없이는 전환이 오히려 운영 리스크를 초래할 수 있습니다.
Graviton 인스턴스는 분명히 매력적인 TCO(Total Cost of Ownership) 절감 효과를 제공하지만, ARM 아키텍처에 맞는 애플리케이션 호환성, 이미지 관리, 모니터링 재구성, 비용 예측 체계 구축 없이 전환을 진행한다면 예상치 못한 장애와 성능 저하, 운영 복잡도 증가에 직면할 수 있습니다.
따라서 성공적인 Graviton 전환을 위해서는 ‘단계적 테스트 → 탄탄한 체크리스트 기반 검증 → 자동화된 구성 관리 → 긴급 복구 가능성 확보’라는 전체 전환 라이프사이클을 설계하고 운영할 수 있는 역량이 요구됩니다.
따라서 사전에 꼼꼼하게 확인해야 할 항목들을 체크리스트 형태로 정리해두고, 단계별로 점검하며 진행하는 것이 필수적입니다. 아래는 Graviton 전환 전 반드시 확인해야 할 주요 사항들입니다.
본 글은 Graviton 전환 마지막 글이며 아래는 Gravition 전환과 관련되어 작성된 이전 글입니다.
Graviton 전환 전 반드시 확인해야 할 사항
Graviton 전환을 계획 중이라면, 사전에 반드시 확인해야 할 중요한 점들이 있습니다. 첫 번째로, 애플리케이션 및 라이브러리의 ARM 호환성을 철저히 점검해야 합니다. 기존 코드나 라이브러리 중에 x86 전용 명령어나 패키지를 사용하는 부분은 없는지, 특히 C/C++ 네이티브 모듈, 데이터베이스 드라이버, 외부 라이브러리 등이 ARM64를 지원하는지 반드시 확인해야 합니다. Python, Node.js, Java와 같은 언어 런타임과 패키지의 버전도 ARM 호환성을 보장하는지 확인해야 합니다.
Docker 이미지와 빌드 파이프라인 또한 중요한 점검 항목입니다. 멀티 아키텍처 이미지를 buildx 같은 도구를 통해 빌드할 수 있도록 준비했는지, Graviton 전용 Jenkins Agent나 ARM 빌드 머신 환경을 확보했는지도 살펴봐야 합니다. 기존의 x86 전용 이미지나 빌드 파이프라인과 충돌이 발생하지 않는지도 사전에 검토해야 합니다.
Graviton 환경에서의 충분한 테스트도 필수입니다. 별도의 ARM 아키텍처 테스트 환경을 구축해 실제 워크로드를 배포해보고, 응답 시간, 처리량, 메모리 및 CPU 사용률 등 핵심 성능 지표를 면밀히 모니터링해야 합니다. 또한, 비정상 동작이나 오류 로그가 발생하는지 여부도 꼼꼼히 확인해야 합니다.
Kubernetes 리소스 구성도 Graviton 환경에 맞게 최적화되어 있는지 확인해야 합니다. nodeSelector와 affinity 설정을 통해 워크로드가 Graviton 노드에 배포되도록 설계했는지, HPA(Pod AutoScaling)와 PDB(Pod Disruption Budget)가 Graviton 환경에서 적절하게 동작하도록 설정되었는지도 검토해야 합니다. 특히 PDB를 통해 최소한의 Pod 수를 유지하도록 설정해 안정성을 확보하는 것이 중요합니다.
모니터링과 알림 체계도 준비되어 있어야 합니다. Graviton 전환 후에는 성능과 비용 모니터링이 매우 중요하므로 CloudWatch, Prometheus 등의 모니터링 도구 설정이 완료되었는지 확인해야 합니다. 또한, 예상치 못한 비용 급증을 방지하기 위해 Cost Explorer와 AWS Budgets를 통한 알림 설정도 사전에 완료해야 합니다.
혹시 모를 실패 상황에 대비한 롤백 전략도 반드시 마련해야 합니다. 전환 실패 시 기존 Intel 노드로 신속하게 복구할 수 있는 절차가 준비되어 있는지, 기존 노드 그룹과 Graviton 노드 그룹 간 트래픽 분산 및 Canary 배포 구조를 통해 안정적인 이전을 구현했는지도 반드시 점검해야 합니다.
마지막으로, Graviton 특화 요소도 고려해야 합니다. ARM 아키텍처의 특성상 빌드 및 테스트 시간이 기존보다 늘어날 가능성이 있는 점, SIMD 명령어 최적화나 비트 연산 등 ARM 특화 코드 최적화 기법을 적용할 수 있는 부분은 없는지, 멀티 아키텍처 Docker 이미지 생성 및 운영을 위한 자동화 프로세스가 마련되어 있는지도 검토해야 합니다.
이 모든 항목들을 꼼꼼하게 체크하고 준비해야 Graviton 전환이 단순한 인프라 교체를 넘어, 안정성과 비용 효율성까지 동시에 달성하는 성공적인 프로젝트로 완성될 수 있습니다.
ARM 호환성 체크리스트
애플리케이션 코드 및 빌드 환경 점검
소스 코드 내 x86 아키텍처 전용 코드 사용 여부 확인 (-march=x86-64, 어셈블리 코드, SIMD 명령어 등)
C/C++ 네이티브 라이브러리 컴파일 환경 점검 (gcc, clang의 arm64 타겟 빌드)
Python, Node.js, Java 등 언어 런타임 및 의존성 패키지의 ARM 지원 여부
Dockerfile 내 아키텍처 종속 명령어/패키지 설치 부분 (apk, apt, yum 명령어에서 arch 충돌 가능성)
빌드 스크립트(CMake, Makefile, Gradle 등)에 아키텍처 옵션 하드코딩 여부
서드파티 소프트웨어/라이브러리 호환성
DB 클라이언트 라이브러리 (MySQL, PostgreSQL 등) ARM64 지원 여부
메시징 시스템(Kafka, Redis, RabbitMQ 등) 클라이언트 SDK의 ARM64 지원 여부
인증/보안 관련 라이브러리(예: bcrypt, OpenSSL 등) ARM64 빌드 가능 여부
모니터링/로깅 에이전트 (CloudWatch Agent, Prometheus, Datadog, New Relic 등) ARM64 지원 여부
컨테이너 이미지 및 배포 관련
기존 Docker 이미지가 x86 전용(amd64)으로만 빌드되어 있는지 확인
ARM64용 멀티 아키텍처 Docker 이미지(--platform linux/arm64 포함) 빌드 가능 여부
CI/CD 빌드 파이프라인(예: Jenkins, GitHub Actions, GitLab CI)에서 ARM 빌드 환경 마련 여부
Graviton 환경에서 필요한 ARM 전용 베이스 이미지(alpine, ubuntu 등) 확인
테스트 및 검증 절차
ARM 테스트 환경(EKS Graviton 노드, EC2 c7g/m7g 등) 구축 완료 여부
주요 기능 및 API의 ARM 아키텍처에서의 정상 동작 여부 확인
퍼포먼스 테스트(CPU 사용량, 메모리 사용량, 처리량) 수행 완료 여부
부하 테스트(Stress, Load) 및 장애 복구 시나리오 실행 여부
ARM 환경에서의 오류 로그 및 예외 발생 여부 분석
운영 및 모니터링 고려사항
CloudWatch/Prometheus 지표 수집 정상 여부 (CPU/Memory/Disk/네트워크)
ARM 전환 후 모니터링 알림(Alarm) 및 대시보드 정상 작동 여부
비용 모니터링(Cost Explorer, Budgets) 알림 설정 여부
테스트 및 롤백 계획 수립
Graviton 도입은 단순히 EC2 인스턴스의 아키텍처를 교체하는 작업이 아닙니다. 새로운 아키텍처 도입에 따른 잠재적 리스크를 최소화하고, 서비스 중단 없이 안정적으로 전환을 완료하기 위해서는 사전 테스트와 명확한 롤백 계획이 반드시 필요합니다.
전환 전 테스트 전략
먼저, Graviton 기반 인스턴스(예: c7g, m7g)를 별도의 테스트 환경에 구축하여 워크로드의 정상 작동 여부를 확인해야 합니다. 특히 아래 항목들을 집중적으로 점검해야 합니다.
기능 테스트: API, 서비스 로직, 데이터베이스 연결, 메시지 큐 등 모든 주요 기능이 ARM 아키텍처에서 정상 작동하는지 확인
호환성 테스트: 사용 중인 라이브러리, 프레임워크, 외부 서비스 연동의 ARM 지원 여부 점검
성능 테스트: CPU, 메모리, 디스크 IO, 네트워크 처리량 등 리소스 사용량 및 처리 성능 비교 (x86 vs ARM)
부하 테스트: 예상 트래픽의 1.5~2배 수준의 부하를 주어, ARM 환경에서의 안정성 검증
에러 핸들링 테스트: 실패 시나리오를 의도적으로 발생시켜 로그 및 알람, 장애 복구 동작 확인
이 과정에서 CloudWatch, Prometheus, Grafana 등의 모니터링 도구를 통해 리소스 사용량, 에러율, 응답시간 변화를 지속적으로 관찰하며, 기존 x86 환경과의 차이를 비교해야 합니다.
단계적 전환과 롤백 전략
테스트를 완료했다면, Graviton 도입은 단계적으로 진행하는 것이 안전합니다. 아래와 같은 단계적 전환 방식을 권장합니다.
Canary 방식: 전체 워크로드 중 10~20%를 먼저 Graviton 노드에 배포하여 성능과 안정성을 검증
점진적 비율 확대: 초기 안정성이 확인되면 점진적으로 트래픽을 Graviton으로 옮겨 최종 전환
Rollback 플랜 명확화
Graviton 전환 중 문제가 발생했을 때를 대비해, 롤백 플랜을 사전에 명확히 수립해두는 것이 중요합니다. 우선, 기존 Intel 기반 인스턴스 또는 노드 그룹으로 트래픽을 빠르게 되돌릴 수 있도록, Terraform/eksctl 등 IaC(Infrastructure as Code) 코드 내에서 기존 노드 그룹을 삭제하지 않고 남겨두되, DesiredCapacity를 0으로 설정해두는 방식이 효과적입니다. 이를 통해 필요 시 간단히 DesiredCapacity를 조정해 기존 Intel 기반 노드를 즉시 재활성화할 수 있습니다.
또한 Docker 이미지 관리 측면에서는, 멀티 아키텍처 태그를 유지하여 동일한 이미지 태그로 x86 및 ARM 버전을 동시에 관리하는 것이 필요합니다. 이를 통해 만약 ARM 빌드에 문제가 발생하더라도, 기존 환경에서는 동일한 이미지 태그로 x86 버전을 즉시 배포할 수 있습니다.
마지막으로, CI/CD 파이프라인 내에는 ARM 빌드뿐만 아니라 x86 전용 빌드를 즉시 실행할 수 있는 선택 옵션을 제공해두는 것이 좋습니다. 이를 통해 Graviton 전환 중 예기치 못한 문제가 발생했을 때, ARM 빌드가 아닌 기존 x86 빌드를 빠르게 재배포해 긴급한 서비스 복구가 가능하도록 준비할 수 있습니다.
최종 검증과 운영 전환
Graviton으로의 전환이 완료된 후에도 최소 1~2주간은 집중 모니터링 기간을 두어, 다음 사항을 점검합니다.
CPU/메모리 사용률이 예상 범위 내에 있는지
에러 로그, 응답 지연, 장애 발생 여부
신규 워크로드 처리 효율 및 비용 절감 효과
이 기간 동안 이상 징후가 발견되면 즉시 롤백 절차를 가동할 수 있어야 하며, 이를 위해 Intel 노드 그룹은 완전히 삭제하지 않고 비활성화 상태로 일정 기간 유지하는 것이 안전합니다.
Graviton 전환은 비용 절감과 성능 최적화의 기회이지만, 철저한 테스트와 단계적 롤아웃, 명확한 롤백 계획 없이는 큰 리스크를 초래할 수 있습니다. 사전 준비와 계획 수립이 전환 성공의 핵심이며, 이를 통해 무중단·무리스크의 안정적인 아키텍처 전환을 실현할 수 있습니다.
모니터링 및 알림 체계 강화
Graviton 기반 인프라로의 전환은 단순히 인스턴스 교체에 그치지 않습니다. 새로운 아키텍처에 맞춘 모니터링 및 알림 체계의 재정비 없이는 전환 후에도 장애나 성능 이슈를 조기에 감지하기 어렵습니다. 특히 ARM 아키텍처는 기존 x86과는 리소스 사용 패턴이나 동작 특성에서 차이가 있을 수 있으므로, 모니터링 체계의 세밀한 조정이 필요합니다.
첫 번째 단계로, CloudWatch, Prometheus, Grafana 등의 모니터링 툴에서 기존에 설정된 대시보드와 알람 조건이 Graviton 환경에서도 적절한지 점검해야 합니다. 예를 들어, CPU 사용률, 메모리 사용량, 네트워크 처리량 등의 주요 지표의 임계치(threshold)를 재검토하고, Graviton의 특성에 맞게 조정해야 합니다. ARM 아키텍처는 같은 워크로드에서도 CPU 사용률이 낮게 나타날 수 있으므로, 기존 임계치를 그대로 적용하면 문제를 놓칠 위험이 있습니다.
두 번째로, 세부 알림 항목을 보강하는 것이 중요합니다. 특히 다음과 같은 항목에 대한 알림 설정이 필요합니다.
CPU/메모리 과부하 탐지: Graviton 노드에서의 리소스 사용률이 일정 수준(예: 80% 이상) 이상 지속될 때 경고
Pod 상태 이상 감지: CrashLoopBackOff, Pending, OOMKilled 상태가 지속되는 경우 알림
네트워크 오류 및 지연: 네트워크 처리량 급증, 에러율 상승, 패킷 드롭 등 이상 감지
에러 로그 모니터링: 애플리케이션 로그에 특정 에러 패턴이나 경고 메시지가 지속 발생하는 경우 알림
세 번째로, AWS Budgets, Cost Explorer 알림과도 연계하여 비용 이상 징후를 빠르게 포착할 수 있는 체계를 구축해야 합니다. Graviton 전환 후에도 예기치 못한 로그 처리 비용, 네트워크 요금 증가 등이 발생할 수 있으므로, 관련 Usage Type(APN2-DataProcessing-Bytes, VendedLog-Bytes, S3-Egress-Bytes 등)에 대한 모니터링 알림을 설정해두는 것이 안전합니다.
마지막으로, 알림 체계의 실효성을 높이기 위해서는 알림의 전송 채널(이메일, Slack, SMS) 과 대상자 그룹(운영팀, 개발팀) 을 명확히 구분하고, 긴급/일반 알림의 우선순위를 명확히 정의해야 합니다. 이를 통해 불필요한 알림은 줄이고, 중요한 알림은 즉시 확인하고 대응할 수 있는 체계를 갖추게 됩니다.
비용 모니터링 연계: AWS Budgets, Cost Explorer 활용
Graviton 기반 인프라 전환 이후에도 예상치 못한 비용 폭증이 발생할 수 있기 때문에, 비용 모니터링 체계의 연계 구축은 필수적인 단계입니다. 이를 위해 AWS의 비용 관리 도구인 AWS Budgets와 Cost Explorer를 적극적으로 활용해야 합니다.
먼저, AWS Budgets는 CloudWatch 비용뿐만 아니라 전체 AWS 리소스 사용량을 포함해 지정된 예산 한도 초과 시 알림을 받을 수 있는 기능을 제공합니다. Graviton 전환 이후에는 특히 CloudWatch Logs 처리 비용(APN2-DataProcessing-Bytes), VendedLog-Bytes, S3-Egress-Bytes, MetricMonitorUsage 항목에서 예상치 못한 비용 증가가 발생할 수 있으므로, 이 항목별 예산을 별도로 설정해두는 것이 좋습니다. 예를 들어, 월별 Graviton 전환 후 예상 비용의 80% 수준을 경고 알림으로 설정하고, 100% 초과 시 긴급 알림을 설정하면 이상 비용 발생 시 즉각 대응이 가능합니다.
또한, Cost Explorer를 활용하면 Graviton 전환 이후의 비용 추이를 시각적으로 파악하고, 어떤 리소스에서 비용이 발생하는지 상세하게 분석할 수 있습니다. 특히 Usage Type별(예: APN2-DataProcessing-Bytes, VendedLog-Bytes) 및 Resource ID별로 비용 데이터를 그룹화하여 분석하면, 특정 워크로드나 서비스가 비용 급증의 원인인지 명확히 확인할 수 있습니다. 이를 통해 필요 이상으로 과도한 리소스 사용을 식별하고, 불필요한 로그 수집이나 알람 설정을 최적화하는 등 비용 절감 방안을 도출할 수 있습니다.
비용 모니터링 연계의 핵심은 단순히 수치만 확인하는 것이 아니라, 실제 인프라 설정과의 연계를 통해 이상 징후를 빠르게 포착하고 선제적으로 대응하는 것입니다. 예를 들어, Cost Explorer에서 특정 Usage Type의 비용이 급격히 증가하면 해당 리소스 그룹의 로그 설정, 알람 빈도, 데이터 전송량 등을 함께 점검하고, 필요 시 비용 절감을 위한 설정 변경까지 이어지는 구조적인 점검 체계를 마련해야 합니다.
마지막으로, AWS Budgets와 Cost Explorer의 알림 기능은 이메일뿐 아니라 SNS 주제(SNS Topic)와 연계해 Slack, SMS 등 다양한 채널로 전달될 수 있도록 구성해두어야 합니다. 이를 통해 운영팀이 빠르게 인지하고 조치할 수 있는 즉각적인 대응 체계를 완성할 수 있습니다.
클러스터 및 파이프라인 구성 관리: SSM, Terraform 활용
Graviton 전환 프로젝트를 포함해 EKS 클러스터 및 CI/CD 파이프라인을 안정적으로 운영하기 위해서는 구성 관리(Configuration Management) 체계가 반드시 필요합니다. 이를 위해 AWS Systems Manager(SSM)와 Terraform을 조합해 활용하는 전략은 매우 효과적입니다. 수동 설정은 일관성 문제와 인적 오류의 원인이 되기 때문에, 반드시 코드화 및 자동화를 통해 관리 체계를 고도화해야 합니다.
먼저, Terraform은 인프라의 상태를 코드로 정의하고, 선언적 방식으로 클러스터와 파이프라인 구성을 관리할 수 있게 해줍니다. Graviton 전환을 위해 생성한 EKS 클러스터, 워커 노드 그룹(c7g, m7g 타입), IAM 역할, 보안 그룹, Auto Scaling 정책, CloudWatch 설정 등 모든 리소스를 Terraform 코드로 관리하면, 인프라 변경 내역이 Git 기반의 버전 관리 하에 기록되며, 반복적인 인프라 프로비저닝도 쉽게 수행할 수 있습니다. 이를 통해 신규 환경 구축, 롤백, 복구 작업이 빠르고 일관되게 이뤄집니다.
또한, Terraform 코드에 태그 기반 관리를 적용하면 더욱 유연한 운영이 가능합니다. 예를 들어, Environment=prod, Monitoring=Enabled와 같은 태그를 기반으로 특정 노드 그룹이나 워크로드의 적용 대상을 구분하고, 이를 통해 SSM 명령 실행 대상도 세밀하게 지정할 수 있습니다.
한편, AWS Systems Manager (SSM)은 클러스터 및 파이프라인 구성의 런타임 관리를 보완하는 역할을 합니다. SSM Run Command와 Automation Document를 통해 EC2 인스턴스(Gaviton 기반 Jenkins Agent 포함)에 필요한 패키지 설치, CloudWatch Agent 설정, 시스템 구성 변경 등을 원격에서 실행할 수 있습니다. 특히 Monitoring=Enabled와 같은 태그를 활용해 SSM 명령 실행 대상을 유연하게 필터링하면, 필요 없는 서버에는 설정을 적용하지 않고 필요한 서버만 관리하는 정교한 제어가 가능합니다.
SSM은 Terraform 코드화된 인프라와 달리 운영 중인 클러스터/인스턴스의 상태 점검과 수정 작업에 강점을 가집니다. 예를 들어, CloudWatch Agent의 설치 여부, 버전 확인, 로그 설정 상태 등을 주기적으로 점검하고, 필요 시 자동으로 수정하도록 Automation 문서를 구성하면, 클러스터 및 파이프라인 환경의 설정 Drift를 방지할 수 있습니다.
마지막으로, SSM과 Terraform을 함께 활용하는 경우, 반드시 운영과 테스트 환경을 분리하여 적용해야 합니다. Terraform으로 작성된 코드 변경은 반드시 테스트 환경에서 충분히 검증한 후 운영 환경에 배포해야 하고, SSM 명령어 실행 역시 태그나 리소스 그룹으로 정확히 타겟팅해 불필요한 영향을 최소화해야 합니다.
체크리스트 기반의 준비와 자동화된 운영 전략이 핵심
Graviton 전환은 비용 최적화의 기회이자, 동시에 운영 체계 전반을 검증하고 고도화할 수 있는 전략적 전환점입니다. 성공적인 전환을 위해서는 다음 네 가지를 반드시 갖추어야 합니다.
정확한 호환성 검증: 애플리케이션, 라이브러리, 빌드 환경, CI/CD, Docker 이미지까지 모두 ARM64 호환 여부를 체계적으로 점검하고, 호환 불가 시 대안을 마련해야 합니다.
단계적 전환 전략과 롤백 플랜: Canary 배포와 점진적 트래픽 전환 전략을 수립하고, 문제 발생 시 즉시 복구 가능한 롤백 플랜을 명확히 구성해 두어야 합니다.
정밀한 모니터링과 비용 알림 체계: CloudWatch, Prometheus, AWS Budgets, Cost Explorer를 활용한 세밀한 리소스 감시와 비용 이상 감지를 위한 알림 체계를 사전 구축해야 합니다.
Terraform + SSM 기반의 자동화된 구성 관리: 인프라의 재현성, 상태 추적, 운영 환경의 일관성을 보장하기 위해 IaC 기반 관리 전략을 도입하고, 태그 기반으로 SSM 제어를 적용해 운영 효율성과 보안성을 높여야 합니다.
Graviton 전환은 단순히 ‘싸고 빠른 인스턴스’로의 교체가 아니라, 인프라 전반을 미래 지향적으로 최적화하는 중요한 기회입니다. 이를 통해 단기적인 비용 절감뿐 아니라, 장기적인 인프라 운영 역량 강화와 서비스 안정성 확보라는 이중의 성과를 달성할 수 있습니다.
