AWS EC2 Auto Scaling과 Lambda Auto Scaling 비교: 최상의 선택은 무엇인가?
AWS는 클라우드 컴퓨팅 서비스를 통해 비즈니스의 성장을 지원합니다. 특히, AWS에서 제공하는 Auto Scaling 기능은 리소스의 효율적인 관리를 가능하게 하여 대규모 트래픽 폭주 시에도 원활한 운영을 유지할 수 있게 합니다. 이 글에서는 AWS의 두 가지 Auto Scaling 옵션인 EC2 Auto Scaling과 Lambda Auto Scaling을 비교하여 각각의 장점과 단점을 파악하고, 비즈니스의 요구에 맞는 최적의 선택을 도출해 보겠습니다.
EC2 Auto Scaling의 개요
EC2 Auto Scaling은 Amazon의 Elastic Compute Cloud(EC2) 인스턴스를 자동으로 추가하거나 제거하는 기능입니다. 이 기능을 통해 사용자는 웹 애플리케이션의 트래픽 변화에 따라 필요한 인스턴스 수를 자동으로 조정할 수 있습니다. EC2 Auto Scaling은 트래픽이 높을 때 필요한 리소스를 추가함으로써 성능 저하를 방지하고, 반대로 트래픽이 낮을 때는 불필요한 리소스를 줄여 비용을 절감할 수 있습니다.
이 Auto Scaling의 핵심은 여러 가지 알림 및 정책을 설정하여 작동하는 알고리즘입니다. 예를 들어, CPU 사용량이나 네트워크 트래픽 등의 메트릭을 기반으로 인스턴스를 자동으로 스케일링 할 수 있습니다. 또한, Auto Scaling 그룹(Group)을 생성하여 영역별로 부담을 분산시킬 수 있습니다. 이러한 기능들은 EC2 인스턴스가 고가용성을 유지하는 데 큰 도움이 됩니다.
Lambda Auto Scaling의 개요
Lambda Auto Scaling은 AWS Lambda를 활용해 서버리스 컴퓨팅을 자동적으로 확장하거나 축소하는 기능입니다. Lambda는 서버와 관련된 관리 작업을 최소화하고, 단순히 코드를 작성하는 것만으로 응답성을 높일 수 있습니다. Lambda의 주요 특징은 이벤트 기반으로 동작한다는 점입니다. 즉, 특정 이벤트가 발생할 때 Lambda 함수가 자동으로 실행됩니다.
Lambda는 자동으로 트래픽에 반응하여 처리 능력을 조절할 수 있습니다. Lambda의 Auto Scaling은 백엔드 인프라를 신경 쓰지 않고도 수천 또는 수백만 개의 요청을 손쉽게 처리할 수 있도록 도와줍니다. Lambda의 사용자는 리소스를 사전에 할당 할 필요가 없고, 사용한 만큼만 비용을 지불하는 모델을 통해 운영 비용을 크게 절감할 수 있는 장점이 있습니다.
EC2 Auto Scaling의 장점과 단점
EC2 Auto Scaling의 장점에는 여러 가지가 있습니다. 먼저, 높은 유연성을 제공하여 다양한 인스턴스 유형을 사용하고, 필요한 만큼의 리소스를 조정할 수 있습니다. 또한, EC2 인스턴스는 완전한 관리 제어를 가능하게 해 주며, 할당량 관리와 모니터링이 용이합니다.
그러나 몇 가지 단점도 존재합니다. 첫째, EC2를 사용하기 위해서는 인프라 관리를 해야 하므로 관리 부담이 커질 수 있습니다. 둘째, 초기 설정이 복잡할 수 있으며, 운영자가 특정 메트릭과 정책에 대해 잘 이해해야 하므로 초기 학습 곡선이 필요합니다. 마지막으로, EC2 인스턴스가 종료될 때까지 기다려야 자동으로 인스턴스가 줄어들기 때문에, 빠른 자원 조절이 필요할 때 즉각적으로 반응하기 어려울 수 있습니다.
Lambda Auto Scaling의 장점과 단점
Lambda Auto Scaling의 장점으로는 서버 관리가 필요 없다는 점이 가장 두드러집니다. 사용자는 코드만 작성하면 되며, 모든 백엔드 인프라의 관리와 스케일링이 AWS에 의해 자동으로 이루어집니다. 또한, 이벤트 기반 실행으로 인해 이벤트가 발생할 때만 비용이 발생하므로 매우 경제적입니다. 또한, 초당 수백만 건의 요청을 처리할 수 있어, 급증하는 트래픽에 대해 유연하게 대처할 수 있습니다.
하지만, Lambda에도 단점이 있습니다. 매개변수가 있는 기능이나 고유한 라이브러리와 통합하는 데에 어려움이 있을 수 있습니다. 특히, 함수 실행 시간이 15분으로 제한되어 있기 때문에 장시간 실행 전략이 필요한 경우에는 적합하지 않을 수 있습니다. 이로 인해 특정 종류의 워크로드에서는 EC2보다 덜 유용할 수 있다는 점도 고려해야 합니다.
사용 사례: EC2와 Lambda Auto Scaling의 선택 기준
각 Auto Scaling의 사용 사례를 분류하면, 사용자 요구와 비즈니스 목표에 따라 적절한 솔루션을 선택할 수 있습니다. 다음의 리스트를 통해 EC2와 Lambda의 적합한 사용 사례를 정리해 보겠습니다.
- EC2 Auto Scaling의 사용 사례:
- 지속적인 서비스나 어플리케이션이 필요한 대규모 리소스 관리
- 부하가 일정하지 않은 웹 애플리케이션
- 상시 운영되는 데이터베이스와 백엔드 서비스
- Lambda Auto Scaling의 사용 사례:
- 이벤트 기반의 트리거와 대량의 요청 처리
- 단기적인 작업이나 API 호출 처리
- 백엔드에서 서버리스 아키텍처를 채택해야 하는 애플리케이션
비용 고려 사항
비용은 AWS 서비스 선택에 있어 중요한 요소입니다. EC2 Auto Scaling은 사용자가 인스턴스를 설정하고 관리해야 하므로, 고정 요금과 리소스 사용량에 따라 요금이 발생합니다. 이는 클라우드 컴퓨팅의 장점을 누리면서도 예상치 못한 비용 증가를 유발할 수 있습니다.
반면, Lambda Auto Scaling은 사용한 만큼만 청구되는 서버리스 모델로 인해 비용을 효율적으로 관리할 수 있는 장점이 있습니다. 이벤트가 발생하지 않는 한 비용이 발생하지 않는데다가 초당 수천 건의 요청을 처리할 수 있는 유연성을 제공하므로 운영 비용이 크게 감소할 수 있습니다. 따라서 이러한 요소를 고려하여 어떤 Auto Scaling을 선택할지 신중하게 결정하는 것이 필요합니다.
Q&A
Q1: EC2 Auto Scaling을 설정하려면 어떤 작업이 필요한가요?
A1: EC2 Auto Scaling을 설정하려면 Auto Scaling 그룹을 생성하고, 인스턴스의 최소 및 최대 수, 스케일링 정책을 정의해야 합니다. 또한, CloudWatch 메트릭을 설정하여 필요에 따라 스케일링 작업이 발생하도록 설정해야 합니다.
Q2: Lambda Auto Scaling은 어떻게 작동하나요?
A2: Lambda Auto Scaling은 이벤트 발생 시 Lambda 함수가 자동으로 실행되고, 요청 수에 따라 함수의 인스턴스가 조정됩니다. 사용자는 별도의 설정 없이도 충분히 유연하게 트래픽 변동에 대응할 수 있습니다.
Q3: 어느 상황에서 EC2와 Lambda 중 무엇을 선택해야 할까요?
A3: 지속적이고 복잡한 서비스에는 EC2 Auto Scaling이 적합하며, 이벤트 중심의 단기적인 작업이나 API 호출의 경우 Lambda Auto Scaling이 적절합니다. 각 비즈니스의 요구에 따라 선택하는 것이 중요합니다.
결론
EC2 Auto Scaling과 Lambda Auto Scaling 모두 AWS에서 제공하는 뛰어난 기능이지만, 각각의 장단점을 이해하고 비즈니스의 요구에 맞게 선택하는 것이 중요합니다. EC2는 아키텍처의 복잡성과 관리 부담이 있지만, 더 많은 제어를 가능합니다. 반면, Lambda는 서버리스 환경에서 유연성과 비용 효율성을 제공하지만 특정한 제한이 있을 수 있습니다. 따라서 두 옵션을 비교하여 비즈니스에 가장 적합한 솔루션을 찾아내는 것이 필요합니다.
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