클라우드 환경에서 애플리케이션을 실행할 때 가장 중요한 결정 중 하나는 '어디에 코드를 배포할 것인가?'입니다. AWS(Amazon Web Services)는 이 질문에 대한 세 가지 주요 답을 제시합니다. 바로 EC2, Fargate, 그리고 Lambda입니다. 이 세 가지 서비스는 각각 다른 철학과 장점을 가지고 있으며, 우리가 서버를 관리하는 방식을 완전히 바꿔놓았습니다.
EC2가 전통적인 서버 관리의 표준이라면, Fargate는 컨테이너 시대에 서버 관리의 번거로움을 덜어주는 대안이고, Lambda는 아예 서버의 개념을 없애버린 서버리스
컴퓨팅의 선두주자입니다. 이 글에서는 이 세 가지 서비스를 심층적으로 비교하고, 각자의 특징과 장단점을 분석하여 어떤 애플리케이션에 가장 적합한지 알아보겠습니다.
1. 전통의 강자, EC2 (Elastic Compute Cloud)
EC2는 AWS에서 가장 기본적이면서도 가장 유연한 컴퓨팅 서비스입니다. 가상 서버(인스턴스)를 생성하여 운영체제부터 모든 소프트웨어를 사용자가 직접 설치하고 관리합니다. 전통적인 온프레미스 서버를 클라우드로 옮겨온 것과 가장 유사한 형태입니다.
- 비유: 마치 내가 직접 땅을 사서 건물을 짓고, 그 안에 필요한 모든 가구와 설비를 설치하는 것과 같습니다. 모든 것을 내 마음대로 할 수 있지만, 그만큼 모든 것을 책임져야 합니다.
- 주요 특징:
- 완전한 제어: 운영체제(Linux, Windows 등)를 자유롭게 선택하고, 루트 권한을 가질 수 있습니다. 커널 수준의 설정부터 보안 패치까지 모든 것을 직접 관리합니다.
- 지속성: 인스턴스를 시작하면 사용자가 중지할 때까지 계속 실행됩니다.
- 유연성: 특정 하드웨어(GPU, 고성능 CPU 등)나 소프트웨어(레거시 애플리케이션)가 필요한 환경에 가장 적합합니다.
- 비용 모델: 인스턴스가 실행되는 시간(초 또는 시간 단위)에 따라 비용을 지불합니다.
- 적합한 애플리케이션:
- 레거시 애플리케이션이나 특정 운영체제에 종속된 애플리케이션.
- 고성능 컴퓨팅(HPC)이나 복잡한 시스템으로, 서버 환경에 대한 완전한 제어가 필요한 경우.
- 장시간 지속적으로 실행되어야 하는 애플리케이션.
2. 컨테이너 시대를 이끌다, Fargate (AWS Fargate)
Fargate는 컨테이너를 실행하기 위한 서버리스 컴퓨팅 엔진입니다. 컨테이너를 관리하는 서비스인 ECS(Elastic Container Service)나 EKS(Elastic Kubernetes Service)와 함께 사용되며, 컨테이너를 실행할 EC2 인스턴스를 직접 프로비저닝하거나 관리할 필요가 없습니다.
- 비유: 아파트에 이사 가는 것과 같습니다. 당신은 당신의 짐(애플리케이션과 라이브러리가 담긴 컨테이너)만 챙겨서 이사 가면 됩니다. 아파트 건물(서버)의 관리와 보수는 모두 아파트 관리사무소(AWS)가 담당합니다.
- 주요 특징:
- 서버 관리 불필요: EC2 인스턴스를 직접 관리할 필요가 없어 서버 관리 부담이 크게 줄어듭니다. AWS가 CPU, 메모리, 스토리지, 네트워킹을 대신 관리합니다.
- 컨테이너 기반: Docker 컨테이너를 사용합니다. 애플리케이션과 모든 종속성을 컨테이너 이미지에 패키징하므로, 환경에 구애받지 않고 일관된 실행 환경을 보장합니다.
- 간단한 확장성: 필요한 CPU와 메모리 리소스만 지정하면, AWS가 알아서 컨테이너를 실행하고 관리합니다. 로드(Load)에 따라 자동으로 확장(Scale-out)됩니다.
- 비용 모델: 컨테이너가 실행되는 동안 사용한 CPU와 메모리 리소스에 대해서만 비용을 지불합니다.
- 적합한 애플리케이션:
- 마이크로서비스 아키텍처를 사용하는 애플리케이션.
- 컨테이너화된 웹 애플리케이션이나 API.
- 서버 관리는 최소화하고 컨테이너의 이점을 활용하고자 하는 경우.
3. 서버의 종말을 선언하다, 람다 (AWS Lambda)
Lambda는 진정한 의미의 서버리스(Serverless) 컴퓨팅 서비스입니다. 개발자는 코드를 작성하여 업로드하기만 하면 됩니다. 서버를 프로비저닝하거나 관리할 필요가 전혀 없습니다.
- 비유: 대중교통을 이용하는 것과 같습니다. 버스나 지하철을 내가 소유하거나 관리할 필요 없이, 필요할 때 타서 원하는 목적지까지 가면 됩니다.
- 주요 특징:
- 이벤트 기반: 코드는 API 요청, S3 버킷에 파일 업로드, DynamoDB 테이블 업데이트 등 특정 '이벤트'가 발생했을 때만 실행됩니다.
- 자동 확장: 이벤트가 폭주하면 람다가 자동으로 수천 개의 인스턴스를 동시에 실행하여 요청을 처리합니다. 수동 설정 없이도 무한대에 가까운 확장성을 제공합니다.
- 최소한의 관리: 운영체제, 서버, 런타임 환경 등 모든 것을 AWS가 관리합니다.
- 비용 모델: 코드가 실행된 시간(밀리초 단위)과 실행 횟수에 대해서만 비용을 지불합니다. 코드가 실행되지 않을 때는 비용이 발생하지 않습니다.
- 적합한 애플리케이션:
- 이벤트 기반 작업 처리(사진 리사이징, 데이터 검증).
- API Gateway와 함께 사용하는 RESTful API.
- 주기적으로 실행되는 백엔드 작업(크론 작업)이나 자동화 스크립트.
4. 세 가지 옵션, 한눈에 비교하기
구분 | EC2 | Fargate | Lambda |
핵심 개념 | 가상 서버 | 컨테이너를 위한 서버리스 엔진 | 이벤트 기반 서버리스 함수 |
관리 책임 | 높음 (OS, 런타임, 보안 등 모두) | 중간 (컨테이너 이미지 관리) | 낮음 (오직 코드만 관리) |
제어 수준 | 완전한 제어 | 높음 (컨테이너 내부) | 낮음 (코드 실행 환경에 한정) |
확장성 | 수동 또는 자동 확장 그룹으로 관리 | 자동 확장 (요청에 따라 컨테이너 증가) | 즉각적이고 자동 확장 (이벤트 발생 시) |
시작 시간 | 수분에서 수십 초 | 수십 초 | 수 밀리초 |
비용 모델 | 인스턴스 실행 시간당 과금 | 컨테이너의 CPU/메모리 사용량 기반 | 요청 횟수 + 실행 시간(밀리초) 기반 |
최소 비용 | 인스턴스가 켜져있는 동안 계속 발생 | 컨테이너 실행 중일 때 발생 | 0 (실행되지 않으면 비용 없음) |
적합한 앱 | 레거시, 고성능 컴퓨팅, 커스텀 앱 | 마이크로서비스, 컨테이너 기반 앱 | 이벤트 기반, 백엔드 함수, API |
5. 그래서, 어떤 서비스를 선택해야 할까요?
- EC2를 선택해야 할 때:
- 서버에 대한 완전한 제어가 반드시 필요한 경우.
- 애플리케이션이 컨테이너화하기 어렵거나, 특정 OS나 하드웨어에 종속된 경우.
- 예측 가능한 워크로드를 가지고 있어 서버를 24시간 켜두는 것이 효율적인 경우.
- Fargate를 선택해야 할 때:
- 컨테이너 기반 아키텍처를 도입하고 싶지만, 서버 관리는 최소화하고 싶은 경우.
- 마이크로서비스를 구축하여 각 서비스를 독립적으로 관리하고 싶을 때.
- 갑작스러운 트래픽 증가에 유연하게 대응하고 싶은 경우.
- Lambda를 선택해야 할 때:
- 애플리케이션이 특정 이벤트에 반응하는 형태인 경우.
- 짧은 시간 동안만 실행되는 작업을 처리해야 하는 경우.
- 서버 관리의 부담을 완전히 없애고, 사용한 만큼만 지불하는 비용 효율성을 극대화하고 싶은 경우.
결론: 정답은 없고, 최적의 선택만 있습니다.
EC2, Fargate, Lambda는 각각 다른 워크로드에 최적화된 서비스들입니다. 어떤 서비스가 더 좋다고 단정할 수는 없습니다. 중요한 것은 애플리케이션의 요구사항, 예상되는 트래픽 패턴, 그리고 팀의 관리 역량을 종합적으로 고려하여 최적의 솔루션을 선택하는 것입니다. 때로는 이 세 가지 서비스를 혼합하여 사용하는 하이브리드 아키텍처가 가장 좋은 답이 될 수도 있습니다.
'개발' 카테고리의 다른 글
AWS 클라우드 관리의 핵심: IAM 역할과 리소스 그룹 완벽 이해하기 🤝 (1) | 2025.08.07 |
---|---|
AWS 네트워크, 제대로 파헤치기: VPC, 서브넷, 라우팅, NAT, 보안 그룹 완벽 가이드 🌐 (1) | 2025.08.07 |
내 얼굴이 왜 AI 학습에 쓰였다고 뜨는 걸까? - 인공지능 시대, 나의 디지털 초상권을 지키는 방법 (2) | 2025.08.06 |
자동차도 소프트웨어로 굴러간다: 더 이상 기계가 아닌 '움직이는 스마트 기기'가 된 자동차의 비밀 🚗 (2) | 2025.08.06 |
챗GPT는 어떻게 말을 알아듣는 걸까? 사람처럼 대화하는 AI의 비밀, '변환기(Transformer)' 모델 완벽 해부 (3) | 2025.08.06 |