2026년 업데이트 EKS AKS GKE 비용 비교 운영 난이도 완벽 분석

Kubernetes를 도입할 때 가장 많이 하는 착각이 하나 있어요.

“어차피 쿠버네티스면 다 같은 거 아니야?”

EKS AKS GKE 비용에 대한 이야기를 해 보고자 합니다. 쿠버네티스 API는 비슷해도, 운영 난이도와 비용이 갈리는 지점은 ‘관리형이 어디까지 관리해 주느냐’입니다. 그리고 그 차이가 바로 장애 빈도, 운영 인력 투입, 그리고 청구서로 이어집니다. 이번 글에서는 2026년 기준으로 EKS(AWS) vs AKS(Azure) vs GKE(GCP)를 운영 난이도(운영자가 뭘 책임져야 하는지) / 비용(클러스터 관리비 + 숨은 비용) 관점에서 비교해볼게요.


먼저 결론: 어떤 팀에 어떤 선택이 “후회가 덜한가”

✅ 운영을 최대한 “서비스처럼” 쓰고 싶다

  • GKE Autopilot: 노드/노드풀을 Google이 항상 만들고 관리(오토 생성/관리)해주는 구조라 운영 난이도를 크게 낮추는 방향입니다.
  • AKS Automatic: 노드풀 수동 생성 없이 노드 관리/스케일링/자동 업그레이드/노드 리페어 등을 “기본 탑재”로 가져가는 쪽입니다.
  • EKS Auto Mode: 컴퓨트/스토리지/네트워크를 자동화하고 OS 패치·핵심 애드온 관리까지 AWS가 오프로딩하겠다는 방향입니다.

👉 결론적으로 “플랫폼팀이 얇고, 쿠버네티스 전문성이 부족한데도 K8s를 써야 한다”면 Autopilot/Automatic/Auto Mode 계열이 운영 난이도 최저입니다.

EKS AKS GKE 비용

✅ 세밀한 통제(노드 타입, 네트워크, 애드온, 비용 최적화)를 직접 하고 싶다

  • EKS(표준 모드): 가장 AWS답게 “부품 조립형”이라 자유도가 높습니다. 대신 운영자가 챙길 포인트도 많습니다(장점이자 단점).
  • GKE Standard / AKS Standard(일반 노드풀)도 통제가 가능하지만, 각 클라우드의 “권장 레일”을 벗어날수록 운영 난이도가 올라갑니다.

1) 운영 난이도 비교: 실무에서 힘든 6가지 포인트로 보자

아래 6개가 실제 운영 난이도를 결정합니다.

  1. 클러스터 생성/기본 구성
  2. 노드/노드풀 운영(프로비저닝, 스케일링, OS 패치, 업그레이드)
  3. 업그레이드/버전 지원 정책
  4. 권한·인증(IAM/ID 연동)
  5. 네트워킹/인그레스/로드밸런서
  6. 관측성(로그/메트릭/트레이싱) + 운영 표준화

2) 노드 운영 책임: “가장 많이 터지는” 차이

EKS: 관리형 노드 그룹이어도 “노드 업그레이드/전개는 내 책임”

AWS 문서에서 EKS Optimized AMI는 AWS가 최신 패치 버전을 만들지만, Managed Node Group 사용 고객은 최신 AMI로 노드그룹 업그레이드를 수행해야 한다고 명시합니다.

  • 장점: 내가 원하는 타이밍/전략(블루그린/카나리/서지)으로 통제 가능
  • 단점: “컨트롤 플레인 올렸는데 워커노드 안 올려서” 호환성 이슈/보안 공백이 생기기 쉬움

✅ 운영 난이도 줄이고 싶으면: EKS Auto Mode로 오프로딩 범위를 넓히는 선택지가 있습니다. (단, 비용 구조는 아래에서 같이 봅니다.)


GKE Autopilot: 업그레이드·유지보수까지 Google이 자동 관리

GKE Autopilot 개요 문서에 Autopilot은 컨트롤 플레인과 워커 노드 모두의 업그레이드 및 유지보수를 자동으로 관리한다고 안내합니다.

  • 장점: 운영 인력 투입이 확 줄어듦(특히 패치/업그레이드 영역)
  • 단점: “내가 노드를 마음대로 만지는” 영역은 제한될 수 있음(완전 통제보다는 관리형 철학)

AKS Automatic: 노드풀 수동 운영 부담을 줄이는 “기본 탑재형”

AKS Automatic 소개 문서에 노드 관리가 자동이며, 수동 노드풀 생성 없이 스케일링/자동 노드 리페어/자동 업그레이드 등이 구성된다고 설명합니다.

또한 Azure의 AKS 가격 페이지는 Automatic은 노드를 관리해 주고, Standard는 사용자가 노드풀을 만들고 관리한다는 비교를 보여줍니다.


3) 인증/권한(IAM) 난이도: 팀 문화에 따라 체감이 갈린다

EKS: “AWS IAM ↔ Kubernetes RBAC” 매핑이 핵심

EKS는 aws-auth ConfigMap이 AWS IAM 사용자/역할을 Kubernetes RBAC 권한으로 매핑한다고 명시합니다.

  • AWS IAM 중심 조직(보안/감사 체계가 IAM 기준인 팀)에게는 강점
  • 반대로 “쿠버네티스 RBAC만 알던 팀”은 초기에 낯설 수 있음

AKS: Microsoft Entra ID(구 AAD) + Kubernetes RBAC

AKS 문서에서 Microsoft Entra 통합 + Kubernetes RBAC 흐름을 안내하고, 생성 시 RBAC가 기본 활성화된다고 설명합니다.

  • MS 생태계(Entra, M365, AD/그룹 기반 권한 관리)가 강한 조직이면 운영 난이도가 확 내려감

GKE: Workload Identity Federation이 “권장(Recommended)”

Google 문서에서 Workload Identity Federation for GKE가 대부분의 경우 권장되는 방식이라고 명확히 말합니다.

  • 장점: 워크로드가 Google Cloud API에 접근할 때 “키 파일/시크릿 관리” 부담을 줄이는 방향(보안·운영 측면에서 유리)

4) 운영 난이도 총평(체감 순위)

운영 난이도는 “어떤 모드로 쓰느냐”까지 포함해서 보는 게 현실적입니다.

운영 부담이 낮은 쪽 ←추천 조합(대표)→ 운영 통제가 강한 쪽
GKE Autopilot(Google이 노드/업그레이드 관리)GKE Standard
AKS Automatic(기본 운영 자동화 탑재)AKS Standard
EKS Auto Mode(AWS가 더 많이 오프로딩)EKS 표준(Managed Node Group/Karpenter 등)

5) 비용 비교: “클러스터 관리비 + 데이터 플레인 + 숨은 비용”으로 나눠라

쿠버네티스 비용을 한 줄로 요약하면 이렇게 됩니다.

총비용 = (클러스터 관리비) + (노드/파드 컴퓨트) + (LB/스토리지/로그/네트워크) + (버전 지원/옵션 과금)

여기서 많은 팀이 클러스터 관리비(컨트롤 플레인 비용)를 놓치거나,
반대로 관리비만 보고 “싸다/비싸다”를 결론냅니다.

실제는 노드/네트워크/로그가 더 크게 나오는 케이스가 많아요.


6) 클러스터 관리비(컨트롤 플레인 비용) 2026년 기준

✅ EKS

  • 표준 지원 Kubernetes 버전: $0.10 / 클러스터·시간
  • 확장 지원(Extended support): $0.60 / 클러스터·시간 (표준 $0.10 + 추가 $0.50)

또한 EKS는 “Provisioned Control Plane(더 큰 티어)”를 선택하면 $1.65/hr(또는 그 이상) 같은 별도 과금이 추가됩니다.


✅ GKE

  • 클러스터 관리비: $0.10 / 클러스터·시간 (모드/토폴로지와 무관)
  • 무료 티어 크레딧:$74.40 (대략 “zonal Standard 1개 또는 Autopilot 1개” 수준)
  • 확장(extended support) 기간 추가 관리비: 추가 $0.50/hr → 총 $0.60/hr

✅ AKS

AKS는 Free(무 SLA), Standard(SLA), Premium(SLA+LTS) 형태로 “클러스터 관리 티어”가 나뉩니다.

Azure 가격 페이지 검색 스니펫 기준으로는(표시 단위 Month):

  • Free: 관리비 Free(리소스만 과금)
  • Standard(SLA): $73 / 클러스터·월
  • Premium(SLA+LTS): $438 / 클러스터·월

참고: $73/월, $438/월은 “월 730시간 기준”으로 환산하면 각각 대략 $0.10/hr, $0.60/hr 수준입니다(단순 계산).

또한 Microsoft 문서에서 Standard/Premium은 Uptime SLA가 기본 포함이며, AZ 사용 시 99.95%, 미사용 시 99.9%를 안내합니다.


7) “관리비만” 놓고 보면 현실은 이렇다

  • EKS 표준 vs GKE 표준: 둘 다 $0.10/hr(대략 월 $72~$74)로 비슷합니다.
  • AKS Free tier: 관리비가 0이라 개발/학습에는 유리하지만, Azure도 Free tier는 대규모/고가용성 용도가 아니다라고 FAQ에서 분명히 선을 긋습니다(>10 노드 규모/HA 요구 비권장).
  • 버전 업그레이드 미루면 “확장 지원비” 폭탄: EKS는 Extended support가 $0.60/hr로 뛴다고 명시되어 있습니다. GKE도 extended support 기간 추가 관리비로 총 $0.60/hr가 됩니다.

8) 데이터 플레인(노드/파드) 과금: “어떻게 청구되느냐”가 다르다

EKS

  • 기본은 EC2 인스턴스 비용(노드) + EKS 관리비
  • EKS Auto Mode는 Auto Mode가 런칭/관리한 EC2의 “추가 과금(EC2 비용 외 별도)”이 붙고, 초 단위(1분 최소) 청구라고 안내합니다.

즉, “운영을 덜어주는 만큼” 비용 구조가 추가로 생길 수 있습니다.


GKE

  • Standard 노드풀: 노드의 Compute Engine 인스턴스 비용을 그대로 냅니다.
  • Autopilot(파드 기반): 실행 중인 파드가 요청(request)한 CPU/메모리/임시 스토리지 기준으로 과금되는 Pod-based billing을 설명합니다.

운영자 관점에서 중요한 포인트는 이거예요.

Autopilot은 “노드 빈 공간”을 줄일 수 있지만,
리소스 request를 크게 잡으면 그대로 과금이 커진다.


AKS

  • 기본적으로는 VM(노드) 비용 + 네트워크/스토리지 + (선택한 티어의 관리비) 구조입니다.
  • AKS Automatic은 노드 운영을 더 오프로딩하지만, 비용 자체는 결국 노드/리소스 사용량에 크게 좌우됩니다.

9) 숨은 비용 Top 6: “K8s는 공짜인데 청구서가 왜 이래?”의 정체

클라우드 K8s 비용이 튀는 흔한 원인은 보통 여기서 나옵니다.

  1. 로드밸런서(LB) 남발: 서비스마다 LB 붙이면 비용이 기하급수
  2. NAT/이그레스(외부 트래픽) 비용: 크롤러/이미지/다운로드 트래픽이 크면 바로 티가 남
  3. 로그 폭탄: 컨테이너 stdout을 무한정 쌓으면 로그 비용이 월 비용 1등이 되기도 함
  4. 스토리지(PV) 방치: 볼륨/스냅샷/백업 정책 미정리
  5. 클러스터를 환경별로 너무 많이 만들기: “dev/stage/prod + 팀별”로 늘어나면 관리비와 운영비가 같이 늘어남
  6. 버전 업그레이드 지연 → 확장 지원비(특히 EKS/GKE)

10) 비용 예시로 감 잡기: “클러스터 1개를 24/7로 돌리면?”

컨트롤 플레인/관리비만 단순 계산해보면:

  • $0.10/hr × 744시간(31일) = $74.40/월
  • $0.60/hr × 744시간(31일) = $446.40/월

이게 왜 중요하냐면,

“클러스터 수를 줄이는 것”과
“버전 업그레이드를 제때 하는 것”이
운영 노력 대비 비용 절감 효과가 엄청 큰 레버이기 때문입니다.

EKS는 표준 $0.10/hr, 확장 $0.60/hr를 명시합니다.
GKE도 $0.10/hr 관리비, 확장 기간 추가로 총 $0.60/hr 구조를 안내합니다.
AKS는 월 표시 기준 Standard $73/월, Premium $438/월로 안내됩니다.


11) 그래서 무엇을 선택해야 하나: 체크리스트로 결정하자

아래 10개 중 “YES”가 많은 쪽이 정답일 확률이 높습니다.

EKS가 유리한 경우

  • 이미 AWS에 데이터/보안/네트워크가 깊게 묶여 있다
  • IAM 중심으로 권한/감사 체계를 운영한다
  • 노드 타입(Graviton/Spot/특수 인스턴스)까지 세밀하게 최적화하고 싶다
  • 쿠버네티스 운영 경험자(플랫폼팀)가 있다
  • 필요하면 Auto Mode로 운영 부담을 낮추는 선택지도 고려 가능

AKS가 유리한 경우

  • 조직이 Microsoft Entra(AD), Windows, .NET, MS 생태계 중심이다
  • 운영은 단순하게 가고 싶고(Automatic), 그래도 Azure 네이티브로 가고 싶다
  • Free/Standard/Premium 티어로 SLA·지원 기간을 계약적으로 정리하고 싶다

GKE가 유리한 경우

  • 쿠버네티스를 가장 “쿠버네티스답게” 굴리고 싶다(표준/문서/운영 도구 성숙도)
  • Autopilot로 노드 관리·업그레이드 부담을 크게 줄이고 싶다
  • Google Cloud API 접근을 Workload Identity로 깔끔하게 운영하고 싶다
  • 관리비 구조가 명확하고(클러스터당 $0.10/hr), 무료 티어로 1개 클러스터는 상쇄하고 싶다

12) 운영 난이도 & 비용, 한 줄 요약

  • 운영 난이도 최저(관리형 극대화): GKE Autopilot / AKS Automatic / EKS Auto Mode
  • 운영 통제 최강(부품 조립형): EKS 표준(Managed node group 중심) — 대신 노드 업그레이드 같은 책임이 남음
  • 관리비만 보면: EKS와 GKE는 $0.10/hr로 비슷, AKS는 티어에 따라 Free/유료로 갈림
  • 진짜 비용은: 노드/네트워크/로그/버전 지원(확장 지원비)에서 크게 갈린다

FAQ (구글 SEO용)

Q1. EKS/AKS/GKE 중 “무조건 제일 싼” 건 뭔가요?

“클러스터 관리비”만 보면 EKS/GKE는 $0.10/hr 수준으로 비슷하고 , AKS는 Free/Standard/Premium 티어 선택에 따라 달라집니다.
하지만 실제 총비용은 노드/네트워크/로그가 더 큰 비중을 차지하는 경우가 많아서, 워크로드 패턴(트래픽·CPU·메모리·이그레스) 기반으로 비교하는 게 맞습니다.

Q2. GKE Autopilot은 왜 운영이 쉬운가요?

Google 문서에서 Autopilot은 컨트롤 플레인과 워커 노드의 업그레이드/유지보수를 자동 관리한다고 안내합니다.
또한 Autopilot 모드에서는 노드와 노드풀을 GKE가 생성/관리합니다.

Q3. AKS Free tier로 운영(프로덕션)해도 되나요?

Azure는 Free tier가 “실험/개발”에 적합하며, 규모(>10 노드)나 고가용성을 요구하는 용도가 아니라고 FAQ에서 설명합니다.
프로덕션이라면 보통 Standard(SLA) 이상을 고려하는 게 안전합니다.

Q4. EKS에서 왜 노드 업그레이드가 자주 문제가 되나요?

AWS는 패치된 AMI를 제공할 수 있지만, Managed Node Group 고객이 노드그룹을 최신 AMI로 업그레이드하는 책임이 있다고 안내합니다.
컨트롤 플레인만 올리고 노드를 방치하면 호환성/보안 이슈가 생길 수 있어요.

Q5. 세 클라우드 모두 “버전 지원비 폭탄”이 있나요?

  • EKS는 Kubernetes 버전이 표준 지원을 벗어나면 Extended support로 $0.60/hr가 된다고 명시합니다.
  • GKE도 extended support 기간에 추가 관리비가 붙어 총 $0.60/hr가 될 수 있습니다.
  • AKS는 Premium에서 LTS(장기 지원)를 제공하는 구조가 있습니다.

원하시면, (1) 월 트래픽/피크, (2) 평균 파드 수·리소스 request, (3) 멀티 AZ/멀티 리전 여부만 기준으로
EKS/AKS/GKE 각각에서 월 비용이 어디서 터질지(로그/LB/NAT/관리비/노드)를 “예산 시뮬레이션 형태”로 더 구체적으로 잡아드릴게요.

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고정비 폭탄 피하는 서버리스 비용 절감 가이드: Functions와 DB 설계를 한 방에!

서버리스 비용 절감의 핵심은 “서버를 없애서 싸진다”가 아닙니다. 유휴 시간(Idle)에 돈이 새는 구조를 끊어내는 것입니다. 그런데 여기서 많은 팀이 한 번 삐끗합니다.

Functions(서버리스 컴퓨트)만 서버리스로 바꾸고,
DB는 여전히 “항상 켜진(Always-on)” 관리형 DB를 두면…
고정비는 그대로라서 “생각보다 안 싸집니다.”

그래서 오늘은 Functions + Managed DB(가능하면 서버리스 DB/오토스케일/오토일시정지) 조합으로 고정비를 줄이는 설계를, “바로 써먹을 수 있는 예시”로 정리해보겠습니다.


1) 먼저 숫자 감부터: Functions 과금 구조(3대 클라우드 공통)

서버리스 컴퓨트 과금은 크게 아래 두 축입니다.

  • 요청 수(Invoke/Execution/Request)
  • 실행 시간 × 리소스(메모리/CPU) = GB-s 또는 vCPU-s, GiB-s

AWS Lambda

Lambda는 요청 수 + 실행 시간(GB-s) 기준이고, 무료 티어로 월 100만 요청 + 400,000 GB-s가 포함됩니다. (Amazon Web Services, Inc.) 가격 예시로는 컴퓨트 $0.0000166667/GB-s, 요청 $0.20/100만 요청 같은 계산 예시가 공식 페이지에 제시돼 있습니다. (Amazon Web Services, Inc.)

서버리스

Azure Functions

Azure Functions의 Consumption(소비) 플랜은 초 단위 리소스 소비 + 실행 횟수로 과금되고, 무료 그랜트로 월 100만 실행 + 400,000 GB-s가 포함됩니다. (Microsoft Azure)
또한 Microsoft Learn에서는 “메모리(GB) × 실행 시간(초) = GB-s”로 계산한다고 명확히 안내합니다. (Microsoft Learn)

Google Cloud Run(서비스/잡)

Cloud Run은 vCPU-seconds + GiB-seconds + Requests(요청 기반 과금의 경우)로 보는 게 기본입니다. 무료 티어로 예를 들어 요청 200만/월 + CPU/RAM 무료 구간이 안내돼 있습니다. (Google Cloud)

즉, “코드가 잠깐만 실행되고, 평소엔 0에 가깝다”면 서버리스는 강합니다.


2) 그런데 왜 DB에서 돈이 새나? (서버리스 절감의 현실)

서버리스로 바꿨는데 청구서가 안 줄어드는 1등 원인은 이겁니다.

  • Function 비용은 줄었는데
  • DB 비용이 ‘항상 켜짐’으로 남아 고정비가 된다

그래서 DB도 워크로드 패턴에 맞게 선택해야 합니다.


3) Managed DB 선택 매트릭스: “고정비를 줄일 수 있는가?”가 기준

트래픽 패턴추천 DB 타입대표 예시왜 비용에 유리한가
스파이크/간헐(평소 0에 가깝고 가끔 폭주)요청 기반(서버리스/온디맨드) NoSQLDynamoDB On-Demand (Amazon Web Services, Inc.) / Firestore (Google Cloud) / Cosmos DB Serverless(개념) (Microsoft Azure)유휴 시간 고정비 최소화(“쓴 만큼”)
간헐적이지만 트랜잭션/조인이 필요서버리스/오토일시정지 가능한 RDBAurora Serverless(ACU, 유휴 시 중단 언급) (Amazon Web Services, Inc.) / Azure SQL Serverless(자동 일시정지) (Microsoft Learn)DB 고정비를 “스토리지 비용 수준”까지 내릴 여지
24/7 꾸준(항상 트래픽 있음)프로비저닝 + 예약/세이빙 플랜(각 클라우드 예약 옵션)서버리스는 단가가 더 비싸질 수 있음(특히 RDB) (Microsoft Learn)

4) 설계 예시 1: “CRUD API(회원/예약/문의)” — Functions + 요청 기반 NoSQL

가장 돈이 잘 줄어드는 대표 패턴입니다.
웹/앱 API를 함수로 만들고, DB는 ‘요청 기반 과금’으로 고정비를 없애는 방식이에요.

아키텍처(개념)

Client → API Endpoint → Function(검증/비즈로직) → NoSQL(DB)
                         ↘ (비동기) Queue/Topic → Function(후처리)

AWS 조합 예시(비용 절감형)

  • API → Lambda
  • DB → DynamoDB On-Demand(요청 기반)
  • 포인트: DynamoDB 온디맨드는 “pay-per-request + 자동 스케일”을 ‘서버리스 옵션’으로 설명합니다. (Amazon Web Services, Inc.)

비용 절감 레버

  • “리스트 전체 조회(Scan)” 같은 쿼리는 요청/읽기 비용을 급격히 올릴 수 있으니
    파티션 키 설계 + 필요한 인덱스만으로 조회를 ‘좁게’ 만드세요. (이건 돈뿐 아니라 성능도 같이 잡습니다.)
  • TTL(만료) 데이터를 적극 활용(세션/임시토큰/단기 로그 등)

Azure 조합 예시(비용 절감형)

  • API → Azure Functions
  • DB → Cosmos DB Serverless(요청 기반, 저트래픽/간헐 트래픽에 적합하다고 설명) (Microsoft Azure)

비용 절감 레버

  • Cosmos는 “작은 앱 + 지속 트래픽이 없는 경우에 유리”라는 포지셔닝이 명확합니다. (Microsoft Azure)
  • 다만 데이터가 여러 리전에 복제되면 “스토리지 비용도 N배”로 늘 수 있으니(복제 리전 수) 설계 단계에서 선을 정하세요. (Microsoft Azure)

GCP 조합 예시(완전 서버리스 느낌)

  • API → Cloud Run functions(Cloud Functions 2nd gen이 Cloud Run functions로 전환됐다는 안내가 있음) (Google Cloud Documentation)
  • DB → Firestore(문서 읽기/쓰기/삭제 기준 과금 + 무료 티어 안내) (Google Cloud)

비용 절감 레버

  • Firestore는 “쿼리 = 읽는 문서 수”가 비용이 될 수 있습니다. 무료 티어/단가 표도 공식에 명시돼 있으니 쿼리 패턴을 먼저 잡고 가는 게 좋습니다. (Google Cloud)

5) 설계 예시 2: “하루 1~2번 도는 배치/정산” — Scheduler + Function/Job + Serverless RDB

이 패턴은 특히 “개발/테스트/소규모 운영”에서 돈이 크게 줄어듭니다.

아키텍처(개념)

Scheduler → Function/Job(배치 실행) → RDB(필요 시) → 결과 저장(스토리지/리포트)

AWS 예시: Lambda + Aurora Serverless

Aurora Serverless는 공식적으로

  • 온디맨드 오토스케일
  • 유휴 기간에 “shuts down during periods of inactivity”
  • ACU(용량 단위) 초 단위 과금
    으로 설명됩니다. (Amazon Web Services, Inc.)

비용 절감 포인트

  • “정산/배치가 끝나면 DB도 쉬게(유휴)” 만들 수 있는 구조가 됩니다.
  • 단, 배치가 끝나도 앱이 DB 커넥션을 물고 있으면 유휴로 못 들어가는 구조가 생깁니다(아래 ‘커넥션 함정’ 참고).

(옵션) RDS Data API로 “커넥션 관리 부담” 줄이기

AWS는 Data API를 HTTPS API로 SQL 실행하는 방식으로 소개하며, 네트워크/연결 구성 부담을 줄인다는 취지로 설명합니다. (Amazon Web Services, Inc.)
또한 “새로운 Aurora 버전에서는 프로비저닝/Serverless v2 모두에서 Data API가 동작할 수 있다”는 안내가 있습니다(엔진/리전별 지원 확인 필요). (AWS Documentation)

Azure 예시: Timer Trigger Functions + Azure SQL Database Serverless

Azure SQL Database의 serverless compute tier는

  • 워크로드에 따라 자동 스케일
  • 비활성 시 자동 일시정지(이때는 스토리지만 과금)
  • 활동 시 자동 재개
  • 초 단위 과금
    으로 설명됩니다. (Microsoft Learn)

비용 절감 포인트

  • “밤 12시에만 도는 배치” 같은 워크로드는, DB를 24시간 켜둘 이유가 사라집니다.

⚠️ Azure SQL Serverless ‘자동 일시정지’의 함정(실무에서 진짜 많이 터짐)

Microsoft Q&A에서 열려 있는 세션(연결)이 auto-pausing을 막는다고 직접 언급합니다. (Microsoft Learn)
즉, 커넥션 풀을 “항상 유지”하는 앱이면 오히려 절감이 안 됩니다.


6) 설계 예시 3: “스파이크 트래픽(이벤트/티켓팅/쿠폰)” — Queue로 완충 + Function + DB

스파이크 트래픽은 서버리스가 잘 맞지만, DB는 스파이크를 그대로 맞으면 망가집니다.
그래서 큐/토픽으로 완충해서 비용과 안정성을 동시에 잡는 설계를 많이 씁니다.

아키텍처(개념)

Client → Function(요청 접수/검증) → Queue/Topic → Function(처리) → DB
                         ↘ 실패/재시도 → DLQ

AWS 예시: Lambda → (Queue) → Lambda → (RDB면) RDS Proxy

Lambda는 동시에 확 늘어날 수 있어서, RDB 연결을 직접 하면 “DB max connections”에 빨리 닿습니다.
AWS는 RDS Proxy가 Lambda의 많은 연결을 웜 커넥션 풀로 관리해주고, DB의 CPU/메모리 요구량을 줄이며 커넥션 관리 로직을 덜어준다고 설명합니다. (Amazon Web Services, Inc.)
또한 Lambda 공식 문서도 “직접 연결은 단순한 경우, 프로덕션은 프록시를 권장”하고, 프록시는 공유 커넥션 풀로 고동시성을 지원한다고 안내합니다. (AWS Documentation)

GCP 예시: Cloud Run/Functions → Cloud SQL(필요 시) 연결 시 주의

Cloud Run에서 Cloud SQL 연결은 Cloud SQL Auth Proxy 메커니즘을 사용하며, 인스턴스 수에 따라 Cloud SQL Admin API 쿼터가 영향을 받는다는 안내가 있습니다. 또한 Cloud Run 인스턴스 수를 cap 해서 쿼터/확장을 조절할 수 있다고 설명합니다. (Google Cloud Documentation)

비용 절감 관점에서의 해석

  • “함수/런 인스턴스가 무한정 늘어나는 것”을 그대로 두면
    DB 연결/쿼리 폭주 → DB 비용 폭탄(또는 장애)로 이어질 수 있습니다.
  • 그래서 동시성/최대 인스턴스 제한은 비용 통제 장치이기도 합니다.

7) 서버리스 절감 체크리스트 12가지 (Functions + DB 실전)

A. Functions 비용을 줄이는 6가지

  1. 메모리/CPU 과대 할당 금지: 서버리스는 “크게 잡으면 빨라지지만 단가도 올라갑니다.”
  2. 타임아웃 짧게: 무한 대기 = 과금 지속
  3. 외부 API 호출은 비동기로 분리: (큐/이벤트)로 떼어내면 평균 실행 시간이 짧아짐
  4. 로깅 과다 금지: 개발 때만 verbose, 운영은 샘플링/요약
  5. 큰 라이브러리/콜드스타트 줄이기: 함수 패키지 슬림화, 초기화 로직 최소화
  6. 동시성 가드레일: “돈 버는 트래픽”이 아니라 “폭주/공격”도 같이 커집니다

B. DB 비용을 줄이는 6가지

  1. DB가 고정비가 되지 않게: 가능하면 on-demand/serverless/auto-pause 계열 선택 (Amazon Web Services, Inc.)
  2. 쿼리 패턴부터 설계: NoSQL은 스캔/광범위 쿼리가 곧 비용
  3. TTL/만료 전략: 임시 데이터는 자동 삭제(저장비+읽기비 감소) (Google Cloud)
  4. 배치로 묶어서 쓰기/읽기: 요청 수 자체를 줄이면 즉시 절감
  5. RDB 커넥션 폭탄 방지: Lambda→RDS는 프록시/풀링 고려 (Amazon Web Services, Inc.)
  6. 서버리스 RDB ‘자동 일시정지’ 방해요인 제거: 연결을 물고 있으면 절감이 안 됩니다 (Microsoft Learn)

8) “서버리스가 오히려 비싸지는” 흔한 케이스 4가지

  1. 트래픽이 24/7 꾸준한데 서버리스로만 운영
  2. 함수가 너무 오래 돈다(ETL/대형 변환/긴 AI 추론 등) → 잡/배치/컨테이너로 재검토
  3. DB가 RDB인데 커넥션 관리 실패(동시성 증가 = 연결 폭주) (Amazon Web Services, Inc.)
  4. Azure SQL serverless 같은 경우 serverless vCore 단가가 provisioned보다 낮지 않을 수 있음(꾸준한 부하라면 프로비저닝이 더 유리할 수 있음) (Microsoft Learn)

FAQ (서버리스 비용 절감)

Q1. 서버리스로 바꾸면 무조건 비용이 줄어드나요?

아니요. “유휴 시간이 많고 트래픽이 들쭉날쭉”할 때 유리합니다. AWS Lambda/Azure Functions/Cloud Run 모두 요청/실행 시간 기반 과금 구조라, 계속 돌면 계속 과금됩니다. (Amazon Web Services, Inc.)

Q2. Functions만 서버리스로 바꿨는데 왜 비용이 그대로죠?

DB가 항상 켜져 있으면(프로비저닝 RDB 등) DB가 비용의 바닥(고정비)이 됩니다. 이 경우 DB를 on-demand/serverless/auto-pause 가능한 옵션으로 바꿔야 절감이 체감됩니다. (Microsoft Learn)

Q3. Azure SQL Serverless가 자동으로 안 꺼져요. 왜죠?

열려 있는 세션(연결)이 auto-pausing을 막을 수 있다는 안내가 Microsoft Q&A에 있습니다. 배치/함수가 끝나면 연결을 확실히 끊는 설계가 필요합니다. (Microsoft Learn)

Q4. Lambda가 늘면 RDB 커넥션이 터지는 이유가 뭔가요?

Lambda는 동시 실행이 급격히 늘 수 있어 DB 연결도 폭증합니다. AWS는 이를 해결하기 위해 RDS Proxy가 웜 커넥션 풀을 제공하고, Lambda 문서도 프로덕션에서 프록시 사용을 권장합니다. (Amazon Web Services, Inc.)

Q5. Cloud Run(또는 Cloud Run functions) + Cloud SQL 조합에서 비용/안정성 포인트는?

Cloud Run에서 Cloud SQL 연결은 Auth Proxy 메커니즘을 사용하며, 인스턴스 수에 따라 관련 API 쿼터가 영향을 받을 수 있습니다. 그래서 최대 인스턴스 cap 같은 가드레일이 비용/안정성 모두에 도움이 됩니다. (Google Cloud Documentation)

Q6. 서버리스 RDB로 가장 무난한 예시는?

AWS에서는 Aurora Serverless가 “오토스케일 + 유휴 시 중단 + ACU 초 단위 과금”으로 소개됩니다. Azure는 Azure SQL Database serverless tier가 “자동 일시정지(스토리지만 과금) + 자동 재개 + 초 단위 과금”으로 설명됩니다. (Amazon Web Services, Inc.)


원하시면, (1) 트래픽 패턴(평소/피크), (2) 데이터 모델(조인 많은 RDB인지, 문서/키-값인지), (3) 배치 주기(있다면) 딱 3가지만 기준으로
당신 서비스에 맞춘 “Functions + Managed DB” 최적 설계안 2~3개(비용 가정 포함)를 더 구체적으로 그려드릴게요.

서버리스 비용 절감
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CDN 고르기 : 2026년 당신의 서비스에 최적화된 Cloudflare Fastly Akamai 비용 비교

이 글은 딱 한 가지 목표입니다.

Cloudflare / Fastly / Akamai 중에서 “내 서비스에 맞는 한 곳”을 고르되,
비용 폭탄(특히 전송비)을 피하도록 도와드리기.


결론 먼저: 10초 선택 가이드

  • Cloudflare: “일단 빨리, 싸게, 손쉽게” → 가성비·간편함·보안 기본기(특히 SMB/스타트업/글로벌 웹사이트)
    • Pro 요금이 월 $25(월간 결제)로 안내되고(연간 결제 시 실질 월 $20) 플랜 자체는 사용량 기반 추가 과금이 없다고 명시돼요.
  • Fastly: “CDN을 내가 정교하게 조련한다” → 개발자 제어·실시간·고성능 튜닝(API/동적 콘텐츠/정교한 캐시 전략)
    • 대신 지역(Region)별 GB 단가가 눈에 띄고, 한국 트래픽이면 단가가 확 뛰는 구조가 명확히 공개돼 있어요.
  • Akamai: “초대형·엔터프라이즈·미디어/보안까지 한 방” → 대규모/방송급/글로벌 초고신뢰
    • 단점은 가격이 보통 견적 기반(공개 단가 없음)이라, 계약/구성에 따라 편차가 큽니다.
CDN

1) “가격 비교”에서 꼭 봐야 하는 4가지 비용

CDN 견적은 보통 아래 4개가 합쳐져서 나옵니다.

  1. 전송비(대부분 egress, GB 단위): 사용자에게 나가는 바이트
  2. 요청비(Request): HTTP 요청 수(10,000건당 과금 같은 형태)
  3. 부가 기능 비용: WAF, Bot, Image 최적화, TLS(도메인 수), 실시간 로그
  4. 숨은 비용(진짜 폭탄): 오리진(클라우드) → CDN으로 나갈 때 드는 클라우드 전송비
    • Fastly도 “클라우드에서 Fastly로 나갈 때(캐시 미스) 클라우드 전송비 + Fastly 전송비가 이중으로 발생할 수 있다”는 취지의 설명을 공개적으로 합니다.
    • Cloudflare는 파트너사와 데이터 전송비를 할인/면제하는 “Bandwidth Alliance”를 운영합니다.

2) 한 장으로 보는 3사 비교표

구분CloudflareFastlyAkamai
가격 모델도메인/플랜 기반(Pro/Business 등) + 일부 애드온 사용량사용량 기반(GB/요청/지역) + 패키지(고정) 옵션견적/계약 기반(구성·트래픽·옵션 협상)
“전송비(GB)” 체감플랜형이라 예측 쉬움(대신 애드온/정책 확인 필요)지역별 단가로 정밀 계산 가능(한국 트래픽은 단가가 높게 책정)계약/볼륨에 따라 편차 큼
“요청비” 체감플랜형이라 단순(추가 기능은 별도)요청비 공개(1M 무료 후 10K당 과금)계약/상품군별 상이
네트워크 규모/철학전 세계 330+ 규모를 전면에 내세움“소수 대형 POP + 정교한 제어” 성향(가격표는 매우 투명)“전통의 초대형 엣지” — 4,200+ 로케이션 언급
추천 상황SMB/스타트업, 빠른 도입, 보안·성능 한 번에개발자 중심 조직, API/동적/정교한 캐시·실시간 운영엔터프라이즈, 대규모 미디어/고신뢰/보안 패키지
주의 포인트애드온(Argo/Load Balancing/Workers 등)에서 사용량 과금 생김한국·아프리카·인도 등 특정 과금 지역은 단가↑, 패키지 조건 제약도 존재가격/구성 투명성이 낮아 PoC·협상 역량 필요

CDN

3) Cloudflare 가격: “플랜형”이어서 계산이 쉽다

Cloudflare는 전형적인 “GB 단가표”보다 플랜(요금제) 중심으로 접근하는 편입니다.

  • Pro 플랜: $25/월(월간 결제)로 안내되며, “No additional usage charges(추가 사용량 과금 없음)” 문구가 명시돼 있습니다.
  • Cloudflare는 공식 블로그에서 가격 정책을 설명하면서, 연간 결제 옵션을 통해 Pro는 연 $240(=월 $20), Business는 연 $2,400(=월 $200) 수준으로 안내한 바 있어요.
  • WAF 페이지에서도 Pro $20(연간 결제)/월간 결제 시 $25, Business도 유사 구조를 안내합니다.

또한 Cloudflare의 CDN은 “330+ locations” 같은 규모를 전면에 내세우고 있어, 글로벌 사용자 비중이 높은 서비스에 무난합니다.

Cloudflare에서 비용이 늘어나는 “진짜 포인트”

Cloudflare는 플랜 자체는 단순하지만, 아래에서 비용이 생기기 쉽습니다.

  • Workers(엣지 함수): 유료 플랜 최소 비용(예: $5/월) + 요청/CPU 과금 구조. 단, egress/throughput(대역폭) 추가 과금은 없다고 명시합니다.
  • R2(Object Storage): “No egress charges(이그레스 비용 없음)”을 강하게 내세웁니다.
  • Argo 같은 성능 옵션: “성능 개선/비용 절감”을 내세우지만 애드온 과금이 붙는 영역입니다.
  • 오리진 전송비(클라우드 → Cloudflare): Bandwidth Alliance 같은 파트너를 쓰면 절감 여지가 생길 수 있습니다.

4) Fastly 가격: “투명한 대신 계산이 필요” (한국 트래픽이면 특히)

Fastly는 가격표가 꽤 직설적입니다. GB 단가(지역별) + 요청비가 정면으로 나와요.

Fastly Full Site Delivery(대표 CDN) 공개 가격 요약

  • Bandwidth(전송량): 월 100GB 무료, 이후 지역별 단가
    • 예: Europe/북미 $0.12/GB, Asia $0.19/GB, South Korea $0.28/GB(100GB~10TB 구간)
  • Requests(요청 수): 월 100만 무료, 이후 10,000건당 $0.01(구간별 할인 존재)
  • TLS 도메인: 무료 도메인 제공 후 추가 도메인당 $20/월 같은 구조가 명시돼 있습니다.

⚠️ 한국 서비스 운영자라면 Fastly에서 꼭 봐야 할 한 줄

Fastly 패키지(Network Services packages) 설명에
“웹/웹 API 용도”이며, “아프리카·인도·한국 과금 지역 트래픽이 10%를 넘으면 안 된다”는 조건이 붙어 있습니다.

즉,

  • 고정 패키지(월 $1,500~)로 “예측 가능한 비용”을 기대했는데
  • 한국 트래픽 비중이 크면 패키지 조건과 충돌할 수 있어요. (이건 꽤 치명적입니다)

Fastly 비용을 감 잡기 위한 “초간단 시뮬레이션”

아래는 이해를 위한 단순 계산(10TB≈10,000GB 가정)입니다.

  • 월 10TB + 1억 요청(한국 트래픽 중심)
    • Bandwidth: (10,000GB – 100GB 무료) × $0.28 ≈ $2,772
    • Requests: (100,000,000 – 1,000,000 무료) / 10,000 × $0.01 ≈ $99
    • 합계 ≈ $2,871/월 (+TLS/로그/보안 옵션은 별도)
  • 같은 트래픽이 북미/유럽 중심이면 Bandwidth 단가가 $0.12라서 대략 절반 이하로 떨어집니다.

➡️ 결론: Fastly는 지역 믹스(트래픽 국적)가 비용을 결정합니다.


5) Akamai 가격: “공개 단가표가 아니라 ‘견적’의 세계”

Akamai는 여전히 많은 조직에서 “최종 보스급 CDN”으로 언급되지만, 가격만 놓고 보면 비교가 어렵습니다.

  • 라이브 스트리밍/CDN 업계 비교 글에서도 Akamai CDN 가격은 공개돼 있지 않아서 정확한 $/GB를 제시하기 어렵다는 식으로 정리합니다.
  • 리뷰/구매 플랫폼에서도 상세 가격은 없고 Quote 요청으로 안내되는 경우가 흔합니다.

다만 “왜 Akamai를 쓰는가?”를 이해하려면 규모/상품군을 봐야 합니다.

  • Akamai는 자사 엣지 네트워크를 “4,200+ locations worldwide” 수준으로 언급합니다.
  • 대규모 미디어 전송(OTT/라이브 등) 용도로 Adaptive Media Delivery 같은 미디어 딜리버리 제품군을 전면에 두고 있어요.

Akamai 엣지 함수(EdgeWorkers) 과금 힌트

Akamai는 EdgeWorkers에 대해 “얼마”를 공개적으로 단순 표로 내기보다는, 과금 단위(이벤트 호출 수) 중심으로 설명합니다.

  • EdgeWorkers는 월간 invoked events(호출 이벤트 수) 기반으로 과금된다고 문서에 명시돼요.

6) “숨은 비용” 1순위: 오리진이 클라우드면 전송비가 두 번 나갈 수 있다

이 부분은 진짜로 청구서 절반을 좌우합니다.

  • Fastly도 블로그에서, 캐시 미스로 오리진(예: Azure)에서 데이터를 가져오면
    오리진 클라우드에서 나가는 전송비 + Fastly가 사용자에게 전달하는 비용이 겹칠 수 있다고 설명합니다.
  • Cloudflare는 Bandwidth Alliance로 클라우드 ↔ Cloudflare 전송비 할인/면제를 목표로 합니다.
  • Cloudflare R2는 egress fee 없음을 강하게 내세우고, 아키텍처에 따라 전송비를 구조적으로 줄일 수 있습니다.

✅ 실무 팁:
CDN만 바꾸지 말고, 오리진 위치/스토리지/캐시 정책을 같이 봐야 “진짜 절감”이 됩니다.


7) 상황별 추천(현실적인 선택지)

A. “빠르게 붙이고, 비용 예측 가능하게” → Cloudflare

  • 인력/시간이 부족한 팀(스타트업, 커머스 초기)
  • 글로벌 유저가 섞인 웹사이트(한국+해외)
  • 보안(WAF/DDoS)까지 한 번에 묶고 싶은 경우
    • Pro 가격과 연간 결제 할인 구조가 공식적으로 안내돼 있어 예측이 쉬워요.

B. “트래픽을 지역별로 계산하고, 제어권을 최대로” → Fastly

  • 요청/캐시/헤더/로그까지 정교하게 운영하고 싶은 팀
  • 장애 시 롤백/퍼지/실험을 실시간으로 운영해야 하는 서비스
  • 다만 한국 트래픽 비중이 크면 GB 단가($0.28/GB 구간)를 먼저 계산하세요.

C. “초대형, 엔터프라이즈, 미디어·보안 포함 ‘풀 패키지’” → Akamai

  • 방송급 이벤트/대규모 스트리밍
  • 규제/보안/지원 체계(SLA 등)까지 포함해 통합 계약이 필요한 조직
  • 가격은 공개 단가표가 아니라 PoC+협상이 핵심(견적 기반).

8) 선택 전에 꼭 해볼 “5분 체크리스트”(돈 새는 것 방지)

  1. 내 트래픽의 국가/지역 비중은? (한국 70%인지, 북미 40%인지)
  2. 월 전송량(GB) / 월 요청 수 / 피크 RPS를 대략이라도 뽑기
  3. 캐시 히트율 목표(예: 85% 이상) 설정
  4. 오리진이 AWS/Azure/GCP라면 오리진→CDN 전송비까지 포함해 총액 계산
  5. WAF/Bot/로그가 “필수”인지 “나중”인지 결정

FAQ (CDN)

Q1. CDN 쓰면 SEO가 진짜 좋아지나요?

간접적으로 좋아집니다. 페이지 로딩이 빨라지면 이탈률/체류시간 같은 사용자 지표가 개선되고, 코어 웹 바이탈 관점에서도 유리해질 가능성이 큽니다. 다만 “CDN만으로” 순위가 오르는 건 아니고, 성능+콘텐츠 품질+기술 SEO가 같이 가야 합니다.

Q2. Cloudflare Pro는 월 $20인가요 $25인가요?

Cloudflare는 공식적으로 월간 결제 $25, 연간 결제는 $240/년(=실질 월 $20) 구조를 설명한 바 있습니다.

Q3. Fastly가 한국에서 비싸게 느껴지는 이유가 뭔가요?

Fastly는 지역별 GB 단가가 공개돼 있는데, “South Korea” 구간이 $0.28/GB(100GB~10TB)로 책정돼 있습니다(유럽/북미 $0.12/GB 대비 높음).

Q4. Fastly 패키지(월 $1,500~)면 비용 예측이 쉬운가요?

예측은 쉬워지지만 조건이 있습니다. Fastly 가격 페이지에 패키지는 웹/웹 API 용도이며, 특정 과금 지역(아프리카·인도·한국) 트래픽이 10%를 넘지 않아야 한다는 요구사항이 명시돼 있습니다.

Q5. Akamai는 왜 가격을 공개하지 않나요?

Akamai는 대기업/미디어/보안 패키지까지 포함해 계약 구성이 다양하고, 지역·볼륨·옵션·지원 수준에 따라 견적이 크게 달라지는 구조가 많습니다. 외부 자료에서도 공개 가격이 제한적이라고 정리되는 편입니다.

Q6. Cloudflare Workers는 진짜 egress 비용이 없나요?

Cloudflare Workers 문서에서 egress(데이터 전송)·throughput(대역폭) 추가 과금이 없다고 명시합니다. 대신 요청/CPU 등은 과금될 수 있어요.

Q7. “오리진 전송비”는 왜 다들 폭탄이라고 하나요?

캐시 미스가 나면 오리진에서 CDN으로 데이터를 끌어오는데, 이때 클라우드 사업자(AWS/Azure/GCP)가 데이터 반출(egress) 비용을 청구합니다. Fastly도 이런 “이중 비용” 상황을 설명합니다.

Q8. Cloudflare R2가 CDN 비용을 줄이는 데 도움이 되나요?

R2는 egress fee 없음을 내세우기 때문에, 구조에 따라 “스토리지 ↔ 전송” 비용을 크게 줄일 여지가 있습니다.

Cloudflare Fastly Akamai 비용 비교
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