나도 모르게 새는 AWS 요금, 90% 절감하는 법
AWS 요금, 90% 절감하는 클라우드 비용 최적화 실전 가이드
분명 테스트용으로 잠깐 띄워둔 EC2 인스턴스인데,
이번 달 클라우드 요금 고지서에 몇십만 원이 찍혀있다고?"
개발자라면 한 번쯤 겪어봤을 아찔한 순간입니다. 클라우드는 사용한 만큼만 비용을 내는 합리적인 시스템이지만, 그만큼 관리에 소홀하면 요금 폭탄을 맞기 십상이죠. 특히 대규모 데이터를 다루고 복잡한 연산을 수행하는 인공지능 및 데이터 사이언스 프로젝트에서는 리소스 사용량에 따라 비용이 기하급수적으로 증가할 수 있습니다.
단순히 안 쓰는 서비스를 끄는 것을 넘어, 서비스 품질은 유지하면서 자원을 가장 효율적으로 활용하는 '비용 최적화'는 이제 개발자의 핵심 역량 중 하나가 되었습니다. 오늘은 저도 모르게 줄줄 새고 있던 클라우드 비용을 잡고, 최대 90%까지 절감할 수 있는 실전 전략들을 자세히 알아보겠습니다.
"혹시 내 얘기?" 개발자들이 흔히 저지르는 5가지 비용 낭비 실수
클라우드 비용은 복잡한 구조를 가지고 있어 어디서부터 손대야 할지 막막하게 느껴질 수 있습니다. 하지만 비용이 낭비되는 지점은 대부분 비슷합니다. 아래 5가지 실수 중 내가 해당하는 것은 없는지 확인해보세요.
1. "일단 켜놓고 보자" 습관: 유휴 리소스 방치
가장 흔하지만 가장 큰 낭비를 유발하는 습관입니다. 개발 및 테스트 환경을 업무 시간이 끝난 뒤나 주말에도 계속 켜두는 경우입니다. 24시간 내내 트래픽이 발생하는 운영 환경이 아니라면, 이는 명백한 리소스 낭비입니다.
해결책: 자동 리소스 스케줄링
간단한 스크립트나 AWS Instance Scheduler와 같은 서비스를 활용해 업무 시간에는 인스턴스를 자동으로 시작하고, 업무가 끝나면 중지하도록 설정하세요. 개발 환경 인스턴스를 하루 8시간, 주 5일만 운영하는 것만으로도 약 70%의 비용을 절감할 수 있습니다.
2. "비싸도 편한 게 최고" 습관: 온디맨드 인스턴스만 고집
클라우드를 처음 사용할 때 가장 접하기 쉬운 것이 '온디맨드(On-Demand)' 요금제입니다. 사용한 만큼만 비용을 지불하고 언제든 유연하게 확장할 수 있어 편리하지만, 장기적으로 보면 가장 비싼 선택지일 수 있습니다.
해결책: 워크로드 특성에 맞는 요금제 선택
클라우드 제공업체는 다양한 할인 옵션을 제공합니다.
스팟 인스턴스 (Spot Instances)
클라우드 제공업체의 유휴 리소스를 경매 방식으로 저렴하게 사용하는 방식입니다. 온디맨드 요금 대비 최대 90%까지 저렴하게 사용할 수 있어 비용 절감 효과가 매우 큽니다. 실제로 얼마나 절약될 수 있을까요? 예를 들어, 고성능 GPU 인스턴스인 p5en.48xlarge를 서울 리전(ap-northeast-2)에서 사용한다고 가정해 보겠습니다. 이 인스턴스의 온디맨드 요금은 시간당 약 $87.35이지만, 스팟 인스턴스를 활용하면 시간당 약 $34.70으로, 약 60% 할인된 금액으로 동일한 성능의 자원을 이용할 수 있습니다.
이처럼 할인율이 높기 때문에, 특히 모델 학습이나 대규모 배치 처리처럼 중단되어도 괜찮은(fault-tolerant) 작업에 활용하면 전체 프로젝트 비용을 획기적으로 줄일 수 있습니다. 다만, 스팟 인스턴스는 AWS가 해당 리소스를 필요로 할 때 언제든 중단될 수 있다는 점을 반드시 기억해야 합니다. 따라서 작업 중간 상태를 주기적으로 저장하는 '체크포인트' 전략을 구현하여, 예기치 않은 중단에 대비하는 것이 필수적입니다.
예약 인스턴스(RI) 및 절감형 플랜(SP)
1년 또는 3년 단위로 꾸준히 사용할 리소스를 미리 약정하고 큰 폭의 할인을 받는 방식입니다. 항상 실행되어야 하는 운영 서버나 데이터베이스처럼 예측 가능하고 안정적인 워크로드에 적합하며, 온디맨드 대비 최대 70%까지 비용을 절감할 수 있습니다.
3. "거거익선" 습관: 불필요하게 큰 리소스(Over-provisioning)
"혹시 모르니 일단 큰 사양으로 만들어두자." 이 생각이 요금 고지서의 숫자를 키웁니다. 실제 워크로드에 비해 과도하게 큰 CPU, 메모리, 디스크를 할당하고 이를 그대로 방치하는 것은 심각한 낭비입니다.
해결책: 끊임없는 라이트사이징(Right-sizing)
'라이트사이징'이란 워크로드에 딱 맞는 크기의 리소스를 할당하는 최적화 작업을 의미합니다. AWS Cost Explorer나 CloudWatch 같은 모니터링 도구를 활용해 최소 2주간의 CPU, 메모리, 네트워크 사용률 데이터를 분석하세요. 만약 평균 CPU 사용률이 꾸준히 20% 미만이라면, 한 단계 낮은 사양의 인스턴스로 변경하는 것을 적극적으로 고려해야 합니다. 자동화된 최적화 도구(AWS Compute Optimizer 등)를 활용하면 더 빠르고 정확한 의사결정을 할 수 있습니다.
4. "일단 저장하고 보자" 습관: 비효율적인 데이터 저장
AI 프로젝트는 대량의 데이터를 다루기 때문에 스토리지 비용이 눈덩이처럼 불어나기 쉽습니다. 모든 데이터를 접근 속도가 가장 빠른 고성능 스토리지(예: AWS S3 Standard)에 보관하는 것은 비효율적입니다.
해결책: 데이터 생애주기(Lifecycle) 관리
데이터의 접근 빈도에 따라 적합한 스토리지 클래스로 자동 이전하는 정책을 수립하세요. AWS S3를 예로 들면, 다음과 같은 전략을 사용할 수 있습니다.
자주 접근하는 데이터: S3 Standard에 저장.
가끔 접근하는 데이터: 30일 후 S3 Standard-IA (Infrequent Access)로 자동 이전.
거의 접근하지 않는 아카이빙 데이터: 90일 후 S3 Glacier Flexible Retrieval 이나 S3 Glacier Deep Archive로 이동하여 장기 보관.
이러한 라이프사이클 정책만 잘 설정해도 스토리지 비용을 50% 이상 절감할 수 있습니다.
5. "누군가는 관리하겠지" 습관: 비용 추적 및 태깅(Tagging) 부재
여러 팀이 하나의 클라우드 계정을 공유할 때 흔히 발생하는 문제입니다. 누가 어떤 리소스를 사용하고 있는지, 어떤 프로젝트에서 비용이 많이 발생하는지 파악하지 않으면 비용 통제는 불가능에 가깝습니다.
해결책: 명확한 태깅 정책과 자동 알림 시스템 구축
모든 클라우드 리소스에 일관된 태그(Tag)를 부여하는 정책을 수립하고 강제해야 합니다. 예를 들어, Project, Team, Environment 같은 필수 태그를 정의하고, 리소스 생성 시 이 태그들이 누락되지 않도록 IaC(Infrastructure as Code) 도구나 클라우드 정책 서비스를 활용해 자동화하세요.
잘 관리된 태그는 어떤 프로젝트가 예산을 초과했는지, 어떤 팀의 리소스 효율성이 낮은지를 명확히 보여주는 나침반이 됩니다. 또한 AWS Budgets와 같은 서비스를 사용해 예산의 80%를 초과하면 자동으로 Slack이나 이메일로 알림을 받도록 설정하여 예상치 못한 비용 급증을 사전에 방지할 수 있습니다.
개인을 넘어 조직으로: FinOps 문화의 시작
지금까지 소개한 전략들은 개발자 개인이 실천할 수 있는 강력한 비용 절감 방법입니다. 하지만 진정한 클라우드 비용 최적화는 조직 전체의 문화로 자리 잡을 때 완성됩니다.
기술(Development), 운영(Operations), 재무(Finance)팀이 함께 협력하여 데이터 기반으로 클라우드 비용을 관리하고 의사결정하는 핀옵스(FinOps) 문화를 도입하는 것이 중요합니다. 각 팀이 리소스 사용에 대한 책임을 공유하고, 비용 효율성을 비즈니스 성과와 연결하여 생각할 때, 비로소 지속 가능한 클라우드 운영이 가능해집니다.
오늘 다룬 내용들은 클라우드 비용 최적화의 시작점입니다. 조직 전체의 클라우드 비용 거버넌스 수립이나 체계적인 FinOps 문화 도입에 대한 더 깊이 있는 접근법은 책에서 상세히 다루고 있으니 참고하시기 바랍니다.
지금 바로 여러분의 클라우드 콘솔을 열어보세요. 생각지도 못한 곳에서 새고 있는 비용을 발견하고, 오늘 배운 전략들을 하나씩 적용해보는 것은 어떨까요? 작은 습관의 변화가 다음 달 요금 고지서에 놀라운 차이를 만들어 낼 것입니다.
《데이터ㆍAI 시스템 아키텍트를 위한 실무 가이드》
이 책은 데이터 사이언스의 기초 이론을 시작으로 데이터 엔지니어링, 모델 운영, 시스템 아키텍처 설계, 운영 전략에 이르는 흐름을 폭넓게 다룹니다. 로그 설계, 마이크로서비스 전환, 성능 최적화, 보안, 비용 관리 등 실무에서 자주 접하는 주제를 포함하여, 다양한 직무의 실무자가 참고할 수 있는 아키텍처 중심의 실전 해법을 제시합니다.
