#인프라
381 편의 글
Aurora vs RDS: 구조 차이와 갈아타는 기준
Aurora와 표준 RDS를 가르는 실무 기준을 정리합니다. 스토리지·컴퓨트 분리 구조가 만드는 차이(공유 스토리지 리드 레플리카 15개, 빠른 페일오버, 256TiB 자동 확장), 인스턴스 프리미엄에 스토리지·I/O 과금이 얹히는 요금 구조, I/O-Optimized가 유리해지는 25% 기준선, Serverless v2와 0 ACU 일시정지, 그리고 표준 RDS가 여전히 정답인 조건까지 다룹니다.
HPA가 생각대로 동작하지 않을 때: 흔한 설정 실수 6가지
쿠버네티스 HPA가 안 늘어나거나, 너무 늦게 늘어나거나, 널뛰기하는 원인을 정리합니다. requests 미설정과 타깃 퍼센트의 의미, 스케일업 반응 속도와 안정화 윈도우, 플래핑, GitOps의 replicas 충돌, CPU만 보는 스케일링의 한계까지 확인 방법과 함께 다룹니다.
Pod가 Pending에서 멈출 때: 원인 7가지와 확인 순서
쿠버네티스 Pod가 Pending 상태에서 멈추는 원인을 빈도순으로 정리합니다. describe의 Events 읽는 법부터 리소스 부족, 과도한 requests, nodeSelector·affinity 불일치, taint, PVC 바인딩 대기, ResourceQuota, Cluster Autoscaler가 안 늘어나는 경우까지 확인 명령과 처방을 다룹니다.
S3 스토리지 클래스 비교: Standard부터 Glacier Deep Archive까지
S3 스토리지 클래스를 고르는 실무 기준을 정리합니다. 클래스별 보관 단가와 회수 수수료·최소 보관 기간의 전체 지도, Standard-IA의 세 가지 함정(회수 수수료·30일·128KB), Glacier 세 클래스의 차이(즉시·수시간·12시간), 접근 패턴을 모를 때 Intelligent-Tiering이 정답인 이유, 수명주기 전환 요금이 절감을 잡아먹는 조건까지 다룹니다.
ECS Fargate vs EC2: 스펙 조합과 요금 비교
ECS 컴퓨팅을 고르는 실무 기준을 정리합니다. 태스크 단위 과금(Fargate)과 인스턴스 단위 과금(EC2)의 구조 차이, Fargate가 허용하는 vCPU·메모리 격자(0.25〜16vCPU·최대 120GB), 같은 스펙의 단가 계산으로 본 프리미엄의 실제 크기, 사용률과 빈 패킹이 비교를 뒤집는 지점, ARM·Spot·Savings Plans로 요금을 내리는 축까지 다룹니다.
LLM 자체 호스팅에 필요한 서버 규모 추정: VRAM 계산부터 동시 사용자까지
사내 LLM을 자체 호스팅할 때 필요한 GPU 규모를 추정하는 순서를 정리합니다. 파라미터 수와 정밀도로 하는 VRAM 계산, KV 캐시와 동시 요청의 관계, 메모리 대역폭과 토큰 생성 속도, 시나리오별 구성 예시, 자체 호스팅과 API의 손익분기까지 다룹니다.
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.