#인프라
447 편의 글
AI 학습 서버와 추론 서버의 차이: 사양이 갈리는 기준
같은 GPU 서버인데 학습용과 추론용의 사양이 갈리는 이유를 정리합니다. 배치 처리와 요청 처리라는 워크로드 형태 차이, GPU 간 통신과 메모리 대역폭이라는 병목 차이, 정밀도와 양자화, 비용 구조와 겸용의 함정까지 장비 선택 관점으로 다룹니다.
RDS 인스턴스 클래스 선택 기준: db.t·db.m·db.r 비교
RDS 인스턴스 클래스를 고르는 실무 기준을 정리합니다. EC2와 같은 이름 규칙에 db. 접두사가 붙는 구조, 같은 하드웨어인데 요금이 두 배쯤 되는 이유(관리 포함·Multi-AZ 별도), db.t를 프로덕션에 쓰면 안 되는 이유, 버퍼 풀 관점에서 db.m과 db.r을 가르는 기준, Graviton 클래스 전환이 EC2보다 쉬운 이유까지 다룹니다.
EC2 인스턴스 패밀리 선택 기준: t·m·c·r 비교
EC2 인스턴스 타입을 고르는 실무 기준을 정리합니다. 타입 이름 읽는 법(패밀리·세대·속성), t 버스트 모델이 맞는 조건과 어긋나는 조건, m·c·r의 vCPU 대 메모리 비율과 large 기준 요금 비교, Graviton과 Intel과 AMD 중 아키텍처 고르는 법, CloudWatch와 Compute Optimizer 실측으로 크기를 정하는 순서까지 다룹니다.
NVIDIA GPU 이름 읽는 법: 아키텍처 세대와 라인업 정리
H100, B200, GB300, L40S, RTX 5090 같은 NVIDIA GPU 이름을 체계로 읽는 법을 정리합니다. 과학자 이름의 아키텍처 세대 축과 데이터센터·추론·소비자 제품 라인 축, 숫자와 접두사의 의미, 2026년 중반 기준 세대 현황과 로드맵까지 다룹니다.
GPU 서버와 일반 서버의 차이: 구조, 전력, 냉각, 가격
GPU 서버가 일반 서버와 어디서부터 다른 물건인지 정리합니다. GPU 중심으로 뒤집힌 서버 구조와 인터커넥트, 자릿수가 다른 전력 밀도와 액체 냉각의 등장, 가격 구조, 드라이버 스택과 활용률 관리까지, 도입 전에 알아야 할 차이를 다룹니다.
gp3 vs io2: EBS 볼륨 선택 기준
EBS 볼륨 타입을 고르는 실무 기준을 정리합니다. gp2의 크기 비례·버스트 모델이 남긴 유산, gp3의 독립 프로비저닝 구조와 상향된 상한(80,000 IOPS·2,000MB/s), io2 Block Express가 필요한 조건, 실측으로 필요 IOPS를 정하는 법, gp2에서 gp3로의 무중단 전환까지 다룹니다.
서버가 느린 이유 #5 데이터베이스가 느려질 때: 인덱스, 락, 커넥션 풀
잘 돌던 데이터베이스가 느려지는 원인을 추적합니다. 데이터 성장이 임계를 넘는 순간 무너지는 풀 스캔, 인덱스가 있는데도 사용되지 않는 조건, 락 대기 체인과 긴 트랜잭션, 커넥션 풀 고갈의 증상 구분, EXPLAIN과 통계 뷰로 확인하는 진단 순서를 다룹니다.
EC2 Graviton 전환: 절감 폭과 이전 체크리스트
x86 인스턴스를 Graviton(arm64)으로 옮길 때의 실제 절감 폭과 이전 절차를 정리합니다. 세대별 현황(Graviton4 주력, Graviton5 GA), 전환이 쉬운 워크로드와 막히는 부분, 멀티 아키텍처 이미지 빌드, 카나리 전환, RDS·Lambda까지 넓히는 순서를 다룹니다.
서버가 느린 이유 #4 대역폭은 충분한데 느릴 때: 지연시간, RTT, 재전송
회선 대역폭은 남는데 네트워크가 느린 상황의 원인을 추적합니다. RTT와 왕복 횟수가 체감 속도를 정하는 구조, TCP 핸드셰이크와 TLS의 왕복 비용, BDP와 윈도우 한계, 패킷 손실과 재전송 확인법, 커넥션 재사용까지 다룹니다.
돈이 새기 쉬운 AWS 서비스와 설정: 상시 점검 목록
급증이 아니라 베이스라인을 조용히 밀어 올리는 AWS 낭비 지점들을 점검 목록으로 정리합니다. gp2 볼륨 잔존, 퍼블릭 IPv4, NAT Gateway 구조, 무기한 로그 보존, 구세대 인스턴스, 방치된 로드밸런서, S3 스토리지 클래스, 개발 환경 상시 가동까지 확인 방법과 함께 다룹니다.
서버가 느린 이유 #3 SSD인데도 느릴 때: 쓰기 증폭, fsync, 큐 깊이
SSD를 썼는데도 디스크가 병목인 상황의 원인을 추적합니다. 스펙시트 IOPS의 전제 조건, fsync가 만드는 내구성 쓰기의 비용, SLC 캐시 소진과 쓰기 증폭, 큐 깊이 1의 물리적 한계, 클라우드 볼륨의 IOPS 상한까지 다룹니다.
AWS 요금이 갑자기 늘어났을 때: 가장 흔한 원인 10가지
지난달보다 AWS 청구서가 갑자기 커졌을 때 범인을 찾는 순서와, 실무에서 가장 자주 걸리는 원인 10가지를 정리합니다. NAT Gateway 데이터 처리, CloudWatch Logs 수집, 스냅샷 누적, 데이터 전송, RI·Savings Plans 만료까지 각각의 확인 방법과 처방을 다룹니다.