AWS Certified Solutions Architect - Associate (SAA-C03) #9 Domain 3-1 고성능 아키텍처: 컴퓨팅 선택
#8로 회복력 도메인(26%)을 마쳤습니다. 세 번째 도메인은 **고성능(High-Performing, 24%)**입니다. 첫 주제는 컴퓨팅입니다. SAA의 컴퓨팅 문항은 “이 워크로드에 어떤 인스턴스 계열을, 어떤 구매 옵션으로, 또는 서버리스로 둘 것인가"를 비용,성능 기준으로 묻습니다.
EC2 인스턴스 계열 #
EC2 인스턴스는 워크로드 성격에 따라 계열로 나뉩니다. 시험은 계열별 머신을 외우라기보다 **“이 워크로드에는 어떤 계열인가”**를 묻습니다.
| 계열 | 대표 | 적합한 워크로드 |
|---|---|---|
| 범용 (General Purpose) | T, M | 웹 서버, 소규모 DB, 균형 잡힌 일반 워크로드 |
| 컴퓨팅 최적화 (Compute) | C | 배치 처리, 고성능 연산, 게임 서버 |
| 메모리 최적화 (Memory) | R, X | 인메모리 DB, 대용량 캐시, 실시간 분석 |
| 스토리지 최적화 (Storage) | I, D | 고 IOPS 로컬 스토리지, 대용량 데이터 |
| 가속 컴퓨팅 (Accelerated) | P, G | ML 학습/추론, GPU 그래픽 |
“인메모리 데이터베이스"나 “대용량 메모리"가 단서면 메모리 최적화(R/X), “머신러닝/GPU"면 가속 컴퓨팅(P/G), “고성능 연산/배치"면 **컴퓨팅 최적화(C)**입니다.
구매 옵션 #
같은 인스턴스라도 구매 방식에 따라 비용이 크게 달라집니다. 이 선택이 비용 문항의 핵심입니다.
| 옵션 | 약정 | 비용 | 적합한 워크로드 |
|---|---|---|---|
| On-Demand | 없음 | 기준가 | 단기,예측 불가,테스트 |
| Reserved Instances | 1년/3년 | 최대 ~72% 절감 | 꾸준한 워크로드 |
| Savings Plans | 1년/3년(시간당 약정) | Reserved급 절감 | 꾸준하지만 유연성 필요 |
| Spot | 없음(중단 가능) | 최대 ~90% 절감 | 중단 견디는 배치,stateless |
| Dedicated Host/Instance | 경우에 따라 | 비쌈 | 라이선스,규제로 물리 격리 필요 |
- On-Demand. 약정 없이 쓴 만큼. 트래픽을 예측할 수 없거나 단기 작업에.
- Reserved / Savings Plans. 1~3년 약정으로 크게 할인. 24/7 꾸준한 베이스 부하에 적합합니다. Savings Plans는 “시간당 N달러"를 약정해 인스턴스 계열 변경에도 할인이 유지되는 유연성을 줍니다.
- Spot. 여유 용량을 최대 90% 싸게 쓰되, AWS가 회수하면 중단됩니다. 중단을 견디는 배치,빅데이터,stateless 워크로드에 적합합니다.
- Dedicated Host. 물리 서버를 단독 점유. 서버 단위 라이선스나 규제 격리 요건에 씁니다.
서버리스 컴퓨팅 #
서버를 직접 관리하지 않는 선택지도 있습니다.
- Lambda. 이벤트 기반으로 코드를 실행하고, 서버를 전혀 관리하지 않습니다. 실행 시간만큼 과금되며 자동으로 확장됩니다. 단일 실행 최대 15분이라, 짧고 이벤트 구동되는 작업에 적합합니다.
- Fargate. 서버리스 컨테이너 실행 환경입니다. ECS/EKS의 컨테이너를 EC2 관리 없이 돌립니다. “컨테이너를 쓰지만 인스턴스 운영은 하기 싫다"는 요구사항의 답입니다.
선택 기준을 정리하면 이렇습니다.
- 짧고 이벤트 기반 → Lambda
- 컨테이너인데 서버 관리 회피 → Fargate
- 장시간 실행,세밀한 OS 제어 → EC2
워크로드별 선택 흐름 #
- 꾸준한 24/7 부하 → EC2 + Reserved/Savings Plans(베이스), 변동분은 On-Demand
- 중단 견디는 배치/대량 처리 → Spot
- 예측 불가,간헐적 이벤트 → Lambda(짧으면) 또는 On-Demand + Auto Scaling
- 컨테이너 → Fargate(서버 관리 회피) 또는 ECS/EKS on EC2(세밀 제어)
흔한 결합은 베이스 부하는 Reserved, 변동 부하는 On-Demand 또는 Spot으로 ASG를 구성하는 방식입니다.
시험 출제 패턴 #
- “24/7 꾸준한 워크로드 비용 절감.” → Reserved Instances / Savings Plans
- “중단돼도 되는 배치,대량 처리.” → Spot
- “이벤트 기반 짧은 실행, 서버 관리 없음.” → Lambda
- “컨테이너인데 인스턴스 운영 회피.” → Fargate
- “인메모리 DB로 메모리 집약.” → 메모리 최적화(R/X)
- “ML/GPU 워크로드.” → 가속 컴퓨팅(P/G)
- “서버 단위 라이선스/규제 격리.” → Dedicated Host
자주 만나는 함정 #
1) Spot을 stateful,핵심 워크로드에 쓴다 #
Spot은 언제든 회수됩니다. 중단을 견디지 못하는 핵심 서비스나 상태 보존 작업에는 부적합합니다.
2) 변동 큰 워크로드에 Reserved를 권한다 #
Reserved/Savings Plans는 꾸준한 부하용입니다. 변동이 크면 On-Demand,Spot,서버리스가 맞습니다.
3) 장시간 작업을 Lambda로 처리 #
Lambda는 단일 실행 최대 15분입니다. 그보다 긴 작업은 Fargate,EC2,Batch로 가야 합니다.
4) “서버리스 = 무조건 저렴"으로 단정 #
지속적으로 높은 부하라면 Reserved EC2가 더 쌀 수 있습니다. 트래픽 패턴에 따라 갈립니다.
정리 #
이번 글에서 잡은 것:
- EC2 계열: 범용(T/M) , 컴퓨팅(C) , 메모리(R/X) , 스토리지(I/D) , 가속(P/G)
- 구매 옵션: On-Demand(단기) , Reserved/Savings(꾸준) , Spot(중단 견딤,최대 90% 절감) , Dedicated(격리)
- 서버리스: Lambda(이벤트,최대 15분) , Fargate(서버리스 컨테이너)
- 표준 결합: 베이스는 Reserved, 변동은 On-Demand/Spot으로 ASG 구성
다음: Domain 3-2 캐싱 #
컴퓨팅을 잡았으니, 성능을 끌어올리는 다음 수단인 캐싱으로 넘어갑니다.
#10 Domain 3-2 캐싱에서는 ElastiCache의 Redis와 Memcached 차이, DynamoDB 가속을 위한 DAX, 사용자 가까이 콘텐츠를 캐싱하는 CloudFront, 그리고 캐시 전략(lazy loading,write-through)까지 정리하겠습니다.