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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GCP 데이터 AI 워크로드 강점 분석 왜 구글 클라우드가 데이터와 AI에 최적화된 플랫폼인가

클라우드 시장 얘기만 하면 “AWS 1등, Azure 2등, GCP 3등” 같은 프레임이 흔하죠.
그런데 데이터(분석·DW·스트리밍)와 AI(생성형 AI·MLOps·서빙)로 범위를 좁히면, GCP는 “선택지 중 하나”를 넘어 목적형 플랫폼처럼 강점을 보입니다. GCP 데이터 AI 워크로드 강점을 가지기 때문이죠.

그 이유를 조금 더 자세히 설명하면 한 문장으로 요약됩니다.

GCP는 ‘데이터 → AI → 서비스 배포’가 한 덩어리로 이어지도록 제품이 설계된 느낌이 강하다.

아래에서 그 “왜”를 기능 나열이 아니라 워크로드 흐름(데이터·AI 라이프사이클) 기준으로 풀어볼게요.


30초 요약: 데이터·AI 관점에서 보는 GCP 6대 강점

  1. BigQuery를 중심으로 “서버리스 분석 + ML + BI + AI 연동”을 한 번에 묶는다. (Google Cloud)
  2. Pub/Sub + Dataflow(Apache Beam)로 실시간 데이터 파이프라인이 깔끔하다. (Google Cloud Documentation)
  3. Vertex AI는 200+ 모델(Model Garden) + TPU/GPU 인프라 + MLOps를 한 플랫폼으로 제공한다. (Google Cloud Documentation)
  4. GKE Autopilot + Cloud Run으로 AI/데이터 서비스를 “운영 부담 적게” 올리기 좋다. (Google Cloud Documentation)
  5. Dataplex + Dataform + Looker로 거버넌스·변환·시각화까지 데이터 조직 운영에 필요한 라인을 갖췄다. (Google Cloud)
  6. 인프라 자체도 2026-01-08 기준 42 Regions / 127 Zones로 충분히 글로벌하게 설계할 수 있다. (Google Cloud)
GCP 데이터 AI 워크로드

1) 데이터의 중심: BigQuery가 “플랫폼”처럼 작동한다

BigQuery의 핵심 포지션: 서버리스 EDW + 레이크하우스 감성

BigQuery는 공식적으로 “완전 관리형(fully managed) + 완전 서버리스(completely serverless) 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스”라고 소개됩니다. (Google Cloud)
여기서 중요한 포인트는 “서버리스”가 주는 운영 이점이에요.

  • 클러스터/노드/샤딩 같은 인프라 운영 부담이 크게 줄고
  • 분석 팀(DA/DE)이 SQL 중심으로 속도를 내기 쉬워집니다.
  • 게다가 BigQuery는 기본 내장 ML/BIVertex AI 연동까지 “한 제품 안에서” 이어지도록 강조합니다. (Google Cloud)

BigQuery ML: SQL로 ML을 ‘가볍게’ 시작하게 해준다

BigQuery ML은 GoogleSQL(표준 SQL) 쿼리로 ML 모델을 만들고 실행할 수 있다고 문서에 명확히 적혀 있습니다. (Google Cloud Documentation)
또한 BigQuery ML에서 Vertex AI 모델과 Cloud AI API에 접근해 텍스트 생성 같은 AI 작업을 수행할 수 있다고 안내합니다. (Google Cloud Documentation)

즉, “모델 개발 전용팀이 없는 조직”도 이런 그림이 가능해져요.

  • 분석가는 SQL로 피처/모델을 빠르게 실험
  • 필요해지면 Vertex AI에서 본격 MLOps로 확장

BigQuery Vector Search: “RAG/추천/유사도 검색”을 데이터웨어하우스 안으로 끌어온다

BigQuery의 벡터 검색 문서는 임베딩(embeddings)과 벡터 검색(vector search) 개념을 설명하면서, 벡터 검색이 Google Search/YouTube/Google Play 같은 제품에도 쓰이는 방식이라고 소개합니다. (Google Cloud Documentation)
또한 BigQuery에서 벡터 인덱스를 활용하면 IVF(인버티드 파일 인덱싱)와 ScaNN 같은 기술을 활용할 수 있다고 설명합니다. (Google Cloud Documentation)

이게 왜 중요하냐면, 데이터 팀 입장에선 “벡터DB 따로, DW 따로”로 나뉘면 운영 복잡도가 폭증하거든요. BigQuery 기반으로 가면 데이터(정형) + 임베딩(벡터) + 분석(SQL)을 한 곳에서 묶는 설계가 쉬워집니다.

BigQuery Omni: 멀티클라우드 데이터 분석을 “데이터 이동 없이” 설계할 수 있다

BigQuery Omni 문서에는 S3(AWS)나 Azure Blob Storage에 저장된 데이터에 대해 BigQuery 분석을 실행할 수 있다고 명시돼 있습니다. (Google Cloud Documentation)

멀티클라우드가 “멋”이 아니라 현실인 조직(예: 로그는 AWS, ERP는 Azure, 분석은 GCP)에겐 이 옵션이 꽤 큰 설득 포인트가 됩니다.


2) 실시간 데이터 파이프라인: Pub/Sub + Dataflow 조합이 강하다

데이터·AI에서 “요즘 차별점”은 배치가 아니라 실시간이에요.
추천/탐지/모니터링/에이전트 기반 앱까지, 이벤트 스트리밍이 기본이 됩니다.

Pub/Sub: 이벤트 허브를 표준으로 깔기 좋다

Pub/Sub 문서에서는 비동기 통신을 지원하며 지연(latency)이 보통 100ms 수준이라고 설명합니다. (Google Cloud Documentation)
또한 Pub/Sub는 스트리밍 분석과 데이터 통합 파이프라인에 쓰인다고 명시돼 있습니다. (Google Cloud Documentation)

Dataflow: Apache Beam 기반의 “완전 관리형 스트리밍/배치”

Dataflow 제품 페이지는 Dataflow가 오픈소스 Apache Beam SDK를 사용하는 완전 관리형 서비스이며, 엔터프라이즈 규모 스트리밍 사용 사례를 지원한다고 설명합니다. (Google Cloud)

정리하면 GCP는 “실시간 파이프라인”을 아래처럼 자연스럽게 이어붙이기 쉽습니다.

  • Pub/Sub로 이벤트 수집 → Dataflow로 처리/정제 → BigQuery로 적재/분석 → (Vertex AI/BigQuery ML)로 예측/생성 → 서비스로 제공

3) 생성형 AI·ML 플랫폼: Vertex AI가 “모델 + 운영”을 한 번에 묶는다

Vertex AI: 200+ 모델 + TPU/GPU + MLOps

Vertex AI는 생성형 AI와 ML 모델/애플리케이션을 구축·배포·확장하는 통합 플랫폼이라고 소개되며, 200개가 넘는 모델을 포함하는 Model Garden 접근을 제공한다고 설명합니다. (Google Cloud Documentation)
그리고 중요한 문구가 하나 더 있습니다: Vertex AI는 “underlying TPU/GPU infrastructure(기반 TPU/GPU 인프라)”도 함께 제공한다고 명시합니다. (Google Cloud Documentation)

Model Garden 페이지 역시 200+ 모델을 한 곳에서 찾고 커스터마이즈·배포할 수 있다고 설명합니다. (Google Cloud)

“모델이 많다”의 실전 의미: 락인 리스크를 분산할 수 있다

Vertex AI 제품 페이지는 Model Garden에서 자사 모델(Gemini/Imagen/Chirp/Veo) + 서드파티(예: Claude) + 오픈 모델(예: Gemma, Llama 3.2)까지 폭넓게 제공한다고 소개합니다. (Google Cloud)

실무적으로 이건 이런 장점으로 이어집니다.

  • “모델 1개 올인”이 아니라, 성능/비용/정책에 따라 모델 스위칭을 설계에 넣기 쉬움
  • 특정 모델이 정책/리전/가격 이슈가 생겨도 대체 전략을 세우기 쉬움

Extensions: RAG/에이전트에서 중요한 “도구 연결”을 플랫폼 기능으로 가져간다

Vertex AI Extensions 문서는 Extension을 실시간 데이터 처리 또는 실제 액션을 수행하는 API에 모델을 연결하는 구조화된 API 래퍼라고 설명합니다. (Google Cloud Documentation)
즉, “모델이 답만 잘하는 것”을 넘어:

  • 사내 DB/검색/티켓 시스템/CRM 같은 도구와 연결
  • 에이전트가 조회 → 판단 → 실행 흐름으로 확장

…을 제품 기능으로 지원하는 방향입니다.


4) AI/데이터 서비스 배포: Cloud Run + GKE Autopilot이 운영 부담을 낮춘다

Cloud Run: 컨테이너 기반 서버리스의 대표주자

Cloud Run 문서는 Cloud Run을 코드/함수/컨테이너를 Google의 고확장 인프라 위에서 실행하는 완전 관리형 애플리케이션 플랫폼이라고 설명합니다. (Google Cloud Documentation)

AI 서빙에서 Cloud Run이 좋은 장면은 이런 경우입니다.

  • 트래픽이 들쭉날쭉한 API(챗봇, 요약, 분류 등)
  • PoC에서 프로덕션까지 “컨테이너 하나”로 밀어붙이고 싶은 팀
  • 운영팀 인력이 얇아서 쿠버네티스 운영이 부담인 조직

Cloud Run functions: 함수도 Cloud Run 중심으로 정리되는 흐름

Cloud Run functions 릴리스 노트에 “Cloud Functions(2nd gen)는 이제 Cloud Run functions”라고 명시돼 있습니다. (Google Cloud Documentation)
즉, 서버리스 함수 영역도 “Cloud Run 생태계”로 묶이는 방향이 더 강해졌다고 볼 수 있어요.

GKE Autopilot: 쿠버네티스를 쓰되 ‘운영’을 줄인다

GKE Autopilot 문서는 Autopilot을 Google이 노드·스케일링·보안 등 인프라 구성을 관리하는 운영 모드라고 설명합니다. (Google Cloud Documentation)

또한 “Kubernetes는 Google이 만들었고 2014년에 오픈소스로 공개됐다”는 설명도 Google Cloud 학습 자료에 명시돼 있습니다. (Google Cloud)

쿠버네티스를 제대로 굴리려면 원래 운영 부담이 큽니다. GKE Autopilot은 그 부담을 플랫폼이 가져가는 쪽이라, 데이터/AI 팀이 “모델/데이터”에 더 집중하기 좋습니다.


5) 데이터·AI에 잘 맞는 데이터베이스 라인업: Spanner / Bigtable / AlloyDB

데이터/AI 워크로드는 “분석(DW)”만으로 끝나지 않습니다.
실시간 서비스(트랜잭션)와 피처 저장소/이벤트 저장소가 같이 필요해요.

Spanner: 글로벌 스케일에서 강한 트랜잭션 일관성

Spanner 제품 페이지는 강한 트랜잭션 일관성(strong transactional consistency)을 보장한다고 설명합니다. (Google Cloud)

Bigtable: 저지연·대규모 키-값/와이드 컬럼 NoSQL

Bigtable 문서는 Bigtable을 저지연 NoSQL(와이드 컬럼, 키-값 스토어)로 소개하고, 수십억 행/수천 컬럼까지 확장 가능하다고 설명합니다. (Google Cloud Documentation)

AlloyDB for PostgreSQL: PostgreSQL 호환 + 고성능 관리형 DB

AlloyDB 문서는 AlloyDB를 완전 관리형, PostgreSQL 호환 DB로 설명합니다. (Google Cloud Documentation)

이 라인업은 “데이터/AI를 서비스로 만든다”는 관점에서 강점이 됩니다.

  • 분석은 BigQuery
  • 실시간 트랜잭션은 Spanner/AlloyDB
  • 대규모 키 기반 피처/이벤트는 Bigtable
    같이 역할을 나눠 설계하기 쉬워지거든요.

6) 거버넌스·변환·BI: 데이터 조직 운영을 위한 레이어가 갖춰져 있다

Dataplex: 데이터 + AI 아티팩트까지 거버넌스

Dataplex Universal Catalog 페이지는 Dataplex가 데이터 레이크·웨어하우스·DB 전반에서 데이터 및 AI 아티팩트를 관리/모니터링/거버넌스하는 데 도움 된다고 설명합니다. (Google Cloud)

Dataform: BigQuery 변환(ELT)을 “워크플로우”로 관리

Dataform 문서는 Dataform을 BigQuery에서 데이터 변환 워크플로우를 개발/테스트/버전관리/스케줄링하는 서비스로 설명합니다. (Google Cloud Documentation)

Looker: 엔터프라이즈 BI/임베디드 분석 플랫폼

Looker 제품 페이지는 Looker를 기업용 BI·데이터 애플리케이션·임베디드 분석 플랫폼이라고 소개합니다. (Google Cloud)


7) “GCP 강점”이 가장 잘 드러나는 실무 시나리오 3가지

시나리오 A: 실시간 행동 데이터 기반 추천/개인화

포인트: “파이프라인 운영 + 모델 운영 + 서비스 운영”이 한 플랫폼에 붙습니다.

시나리오 B: 사내 문서/데이터 기반 RAG(검색+생성)

포인트: DW 안에 벡터 검색이 들어오면 “데이터 이동/복제/동기화”가 줄어드는 설계가 가능합니다.

시나리오 C: 멀티클라우드 데이터 분석(데이터가 밖에 있는 현실)

포인트: 멀티클라우드를 “정치적 구호”가 아니라 “분석 효율”로 연결할 여지가 생깁니다.


(균형) 데이터·AI 관점에서 GCP 도입 시 주의할 점 5가지

강점이 강한 만큼, 잘못 설계하면 비용/운영이 꼬이는 지점도 있습니다.

  1. 서버리스 = 무조건 싸다가 아니다: BigQuery는 설계/쿼리 패턴에 따라 비용이 크게 달라질 수 있음(쿼리·인덱스·파티션/클러스터링 전략 등은 PoC로 검증 권장). (Google Cloud)
  2. “GCP가 제공하는 기능”도 리전별 제공 여부가 다릅니다(특히 AI/가속기/특정 관리형 서비스). 전제 인프라는 42 리전/127 존이지만, 제품별 가용성은 확인이 필요합니다. (Google Cloud)
  3. Vertex AI는 강력하지만, 모델 선택지가 많아질수록 거버넌스/평가/모니터링 체계가 없으면 난이도가 올라갑니다. (Google Cloud Documentation)
  4. 실시간 파이프라인은 Pub/Sub·Dataflow로 깔끔하지만, 운영 관점에서는 스키마 관리·재처리·정확히 한 번 처리 의미 등 데이터 엔지니어링 역량이 필요합니다. (Google Cloud)
  5. “데이터→AI→BI”를 제대로 하려면 Dataplex/Dataform 같은 데이터 운영 도구를 함께 도입해야 가치가 커지는 편입니다. (Google Cloud)

2주 PoC 체크리스트: “GCP가 우리 팀에 맞는지” 빠르게 판단하는 방법

PoC 목표는 하나입니다:

“데이터가 들어오고 → 분석되고 → AI로 활용되고 → 서비스로 배포되는가?”

Day 1~3: 데이터 인입·정리

Day 4~7: 분석/리포팅

  • BigQuery에서 핵심 KPI 쿼리 10개 작성 (Google Cloud)
  • Looker/Looker Studio로 대시보드 1개 만들기 (Google Cloud)

Day 8~11: AI 적용(선택 1)

Day 12~14: 배포·운영성 검증


FAQ

Q1. GCP가 데이터에 강하다는 말은 결국 BigQuery 때문인가요?

핵심 축은 맞습니다. BigQuery는 완전 관리형·완전 서버리스 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스로 소개되고, 내장 ML/BIVertex AI 연동까지 한 플랫폼 안에서 강조합니다. (Google Cloud)

Q2. GCP의 AI 강점은 “모델 성능”인가요, “플랫폼”인가요?

많은 경우 “플랫폼” 쪽이 더 큽니다. Vertex AI는 Model Garden(200+ 모델) + TPU/GPU 인프라 + MLOps를 한 곳에서 제공한다고 설명합니다. (Google Cloud Documentation)

Q3. BigQuery에서 RAG(벡터 검색)도 가능한가요?

BigQuery 문서에 임베딩과 벡터 검색이 소개되어 있고, 벡터 인덱스를 통해 IVF/ScaNN 같은 기술을 활용할 수 있다고 설명합니다. (Google Cloud Documentation)

Q4. 실시간 데이터 파이프라인은 어떤 조합이 일반적인가요?

GCP에선 보통 Pub/Sub → Dataflow(Apache Beam) → BigQuery가 대표적인 패턴입니다. Pub/Sub는 지연이 보통 100ms 수준이라고 설명되고, Dataflow는 Apache Beam 기반 완전 관리형 스트리밍/배치 서비스로 소개됩니다. (Google Cloud Documentation)

Q5. Cloud Run과 GKE는 어떻게 선택하나요?

Cloud Run은 코드/함수/컨테이너를 완전 관리형으로 실행하는 플랫폼이라 운영 부담을 줄이기 좋고, GKE Autopilot은 쿠버네티스를 쓰되 노드/스케일링/보안 설정을 Google이 관리하는 모드로 설명됩니다. “운영 부담 최소화”가 목표면 둘 다 강력한 선택지입니다. (Google Cloud Documentation)

Q6. 2026년 기준 GCP 인프라 규모는 어느 정도인가요?

Google Cloud 위치 페이지는 2026-01-08 업데이트 기준으로 42 Regions / 127 Zones를 표시합니다. (Google Cloud)


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클라우드 그 이상, Azure 마이크로소프트 연동으로 얻는 비즈니스 강점과 약점 분석

Azure를 선택하는 이유는 “클라우드 기능”이 아니라 “Microsoft 연결력”이다 Azure는 AWS·GCP처럼 “클라우드 서비스가 많아서” 선택되기도 하지만, Microsoft 생태계를 이미 쓰는 조직에겐 선택 이유가 더 명확합니다.

“우리 회사의 로그인(계정)·업무도구·보안·데이터·개발 파이프라인이 이미 Microsoft로 묶여 있다면, Azure는 ‘클라우드’가 아니라 ‘운영 체계’가 됩니다.”

이 글은 Microsoft 생태계 관점에서 Azure의 강점(왜 잘 맞는지)과 약점(어디서 삐끗하는지)을 현실적으로 정리했습니다.


한눈에 보는 결론: 이런 조직이면 Azure 만족도가 높다

  • Microsoft 365(Teams/Exchange/SharePoint) + 조직 계정(Entra ID)가 이미 중심이다. (Microsoft Learn)
  • 온프레미스(Windows Server/SQL Server/VMware/로컬 Kubernetes)가 남아 있고, 하이브리드 운영이 필수다. (Azure Arc) (Microsoft Learn)
  • 보안팀이 “정책 기반(Zero Trust)” 통제를 원한다. (Conditional Access, Azure Policy, Defender for Cloud) (Microsoft Learn)
  • 데이터 분석이 Power BI 중심이고, Fabric/OneLake 같은 통합 분석 플랫폼에 관심이 있다. (Microsoft Learn)
  • 생성형 AI를 기업 보안/컴플라이언스 프레임 안에서 굴리고 싶다. (Azure OpenAI/Foundry) (Microsoft Learn)
Azure

1) (강점) “로그인 = 권한 = 보안”이 한 줄로 이어진다: Entra ID + Conditional Access

Microsoft 생태계의 핵심은 결국 ID(정체성)입니다.
그리고 Azure는 그 ID를 “클라우드 운영의 중심축”으로 씁니다.

  • Microsoft Entra ID는 Azure AD의 새 이름입니다. 즉, 기존 Azure AD 기반으로 SSO/권한/정책을 구축한 조직은 큰 틀을 그대로 가져갑니다. (Microsoft Learn)
  • Conditional Access는 Microsoft가 “Zero Trust 정책 엔진”이라고 명확히 설명합니다. 사용자/디바이스/위치 등 다양한 신호를 기반으로 접근을 통제합니다. (Microsoft Learn)
  • SSO(싱글 사인온)는 Entra ID 문서에서 “한 번 로그인으로 여러 시스템 접근” 개념과 Entra 기반 배포를 설명합니다. (Microsoft Learn)

Microsoft 생태계 관점에서 이게 왜 ‘압도적으로 편하냐’

  • “Teams/Outlook/SharePoint 같은 업무도구”와 “클라우드 리소스(Azure)”가 같은 정책 언어(Conditional Access)로 묶입니다.
  • 계정 사고(피싱/MFA 미적용)가 비용 사고(리소스 남용/데이터 유출)로 번지는 걸 정책으로 줄이기가 쉬워집니다.

2) (강점) 하이브리드·멀티클라우드는 “Azure Arc 한 장”으로 관리하려는 철학

현실은 대부분 하이브리드입니다.
온프레미스 서버, 로컬 DB, 다른 클라우드, 엣지가 섞여 있어요.

Azure Arc는 Microsoft가 “Adaptive cloud” 접근의 핵심으로 설명하며, Azure 밖의 리소스에도 Azure의 관리·보안·거버넌스 도구를 확장한다고 명시합니다. (Microsoft Learn)

즉, Azure Arc의 핵심은 이겁니다:

  • 리소스는 “그 자리에 그대로 두고”
  • 관리만 Azure 방식으로 통일한다

Arc가 특히 강한 장면

  • 지사/공장/해외법인 등 “로컬 서버를 완전히 버리기 어려운” 조직
  • AWS/GCP도 이미 일부 쓰고 있어서 “운영 관제/정책”을 하나로 모으고 싶은 팀

팁: Arc는 “에이전트 기반/에이전트리스” 방식이 함께 언급됩니다. 조직 보안 정책에 따라 운영 방식이 달라지니, PoC에서 꼭 검증하세요. (Microsoft Azure)


3) (강점) Windows/SQL 라이선스를 ‘비용’에서 ‘무기’로 바꿔준다: Azure Hybrid Benefit

Microsoft 생태계에서 Azure의 가장 실용적인 장점은 기술이 아니라 라이선스 경제인 경우가 많습니다.

  • Azure Hybrid Benefit(Windows Server)은 온프레미스 라이선스를 활용해 Azure에서 Windows VM을 더 낮은 비용으로 사용할 수 있다고 설명합니다(적용 범위로 Azure, Azure Local, AKS 하이브리드도 언급). (Microsoft Learn)
  • SQL 쪽도 Azure Hybrid Benefit 문서가 별도로 존재하며, “SQL 라이선스 할인을 적용”하는 구조를 안내합니다. (Microsoft Learn)

이 장점이 크게 터지는 회사 특징

  • Windows Server/SQL Server 비중이 높고
  • 기존에 Software Assurance/구독 형태로 라이선스를 꾸준히 관리해 온 기업

4) (강점) 정책·표준·감사를 ‘기본값’으로 깔아두기 좋다: Landing Zone + Azure Policy

Azure는 “아키텍처를 멋지게 만드는 것”보다, 조직 통제(거버넌스)를 깔아두는 것에 강한 편입니다.

  • Microsoft Cloud Adoption Framework는 Azure 도입을 위한 “Ready/Migrate/Modernize/Govern/Secure” 등의 가이드를 제공하며, 특히 환경 준비(landing zone)를 강조합니다. (Microsoft Learn)
  • Azure Landing Zone은 확장 가능하고 모듈형이며, 반복 가능한 인프라로 모든 구독에 일관된 구성/통제를 적용할 수 있다고 설명합니다. (Microsoft Learn)
  • Azure Policy는 조직 표준을 강제하고 컴플라이언스를 대규모로 평가하는 도구이며, 컴플라이언스 대시보드/리메디에이션(일괄·자동)을 제공한다고 명시합니다. (Microsoft Learn)

왜 “Microsoft 생태계 조직”에서 이게 잘 먹히나

Microsoft 365/Entra/Defender 같은 제품군은 애초에 “정책 기반 운영”을 전제로 설계된 부분이 많아서, Azure의 거버넌스 모델이 조직 문화와 잘 맞는 경우가 많습니다.


5) (강점) 보안팀이 좋아한다: Defender for Cloud는 멀티클라우드까지 본다

보안은 이제 “클라우드 하나”로 끝나지 않죠.
Microsoft Defender for Cloud는 CSPM(Cloud Security Posture Management)이 핵심 기능이며, 문서에서 Azure뿐 아니라 AWS와 GCP까지 보안 상태를 가시화하고 가이드를 제공한다고 설명합니다. (Microsoft Learn)

이 포인트가 중요한 이유:

  • “우리는 Azure 메인 + AWS 일부” 같은 회사가 정말 많고,
  • 보안팀은 결국 한 화면에서 리스크를 보고 싶어합니다.

6) (강점) 데이터 분석의 ‘끝판왕’은 Power BI인데, Azure는 Fabric으로 판을 깔아준다

Microsoft 생태계에서 데이터는 보통 이렇게 흘러갑니다.

(업무) Excel/Teams/업무시스템 → (분석) Power BI → (거버넌스) Purview/보안

Azure 쪽에서 그 흐름을 “한 플랫폼”으로 묶으려는 축이 Microsoft Fabric입니다.

  • Microsoft Fabric은 “모든 Fabric 워크로드가 OneLake 위에서 동작”하며, OneLake가 “통합 논리 데이터 레이크”라고 설명합니다. (Microsoft Learn)
  • Fabric에는 Copilot 기능이 포함되어 쿼리/파이프라인/코드 작성 등을 돕는다고 안내합니다. (Microsoft Learn)
  • OneLake는 “Fabric 테넌트에 자동으로 제공”되며, 조직 전체를 위한 단일 데이터 레이크라는 설명이 있습니다. (Microsoft Learn)

약간 현실적인 코멘트(중요)

Synapse를 쓰던 조직은 “Fabric으로 이동” 흐름을 실제로 마주칠 수 있습니다. Microsoft Learn에 Synapse에서 Fabric으로 데이터/파이프라인 마이그레이션 문서가 따로 존재합니다. (Microsoft Learn)
이건 강점이기도 하지만, 동시에 “제품 방향 변화에 따른 학습/이전 비용”이라는 약점 포인트로도 이어집니다(아래에서 다룹니다).


7) (강점) 개발 문화가 “.NET/Visual Studio/GitHub”라면, Azure는 이동 비용이 낮다

개발팀 입장에서 “클라우드 선택”은 결국 CI/CD와 배포 경험입니다.

  • Azure DevOps는 계획·코딩·빌드·테스트·배포까지의 통합 플랫폼으로 설명됩니다. (Microsoft Learn)
  • GitHub Actions로 Azure App Service에 배포하는 공식 가이드도 제공합니다(워크플로 예시 포함). (Microsoft Learn)
  • GitHub Actions for Azure는 다양한 언어/프레임워크 배포를 지원한다고 소개합니다. (Azure)

정리하면
Microsoft 개발 스택에 익숙한 팀은 “툴체인/권한/조직 계정/운영 모델”이 연결되어 있어서, 실제 도입 속도가 빨라지는 경우가 많습니다.


8) (강점) 생성형 AI는 “보안·데이터 정책”이 승부: Azure OpenAI/Foundry의 기업형 설계

Azure OpenAI는 단순히 모델을 제공하는 게 아니라, 기업용 데이터 경계를 강조합니다.

Microsoft Learn 문서(Foundry의 Azure Direct Models, Azure OpenAI 포함)에는 다음이 명확히 적혀 있습니다.

  • 고객의 프롬프트/응답/임베딩/학습 데이터는 다른 고객에게 공유되지 않음
  • OpenAI(또는 다른 모델 제공자)에게 제공되지 않음
  • 모델을 개선하는 데 사용되지 않음
  • 고객의 허락/지시 없이 생성형 파운데이션 모델 학습에 사용되지 않음 (Microsoft Learn)

또한 Azure OpenAI에 대한 보안 가이드는 Microsoft cloud security benchmark 기반으로 “보안 권고를 구현하기 위한 절차적 가이드” 형태로 제공됩니다. (Microsoft Learn)


Azure의 약점(= 도입 전에 반드시 감안할 점)

여기부터는 “까기”가 아니라, 실제 도입에서 자주 걸리는 함정입니다.


1) Microsoft 생태계가 약한 조직에겐 장점이 ‘비용’으로 바뀔 수 있다

Azure의 강점 대부분은 “연결”인데,
반대로 말하면 연결할 Microsoft 자산이 없으면 상대적으로 메리트가 줄 수 있습니다.

특히 Azure Hybrid Benefit 같은 비용 이점은 “자격 있는 온프레미스 라이선스”를 전제로 합니다. (Microsoft Learn)
라이선스 관리가 약하면 오히려 운영 복잡도만 늘어날 수 있어요.


2) 제품 방향/브랜딩 변화가 빠르다: Entra 리네임, Synapse→Fabric 흐름

  • Azure AD → Entra ID 리네임은 공식 문서로 확인됩니다. (Microsoft Learn)
  • 데이터 쪽에서도 Synapse에서 Fabric으로 “이주/마이그레이션” 문서가 따로 존재합니다. (Microsoft Learn)

이런 변화는 “최신 스택을 빨리 탈 수 있다”는 강점이지만,
조직 입장에서는 교육·표준 문서·운영 체계 업데이트 비용이 발생합니다.


3) 거버넌스를 제대로 하면 좋아지지만, 초반 세팅 난이도가 올라간다

Azure는 Landing Zone, Policy, 관리 범위(스코프) 등 운영 구조를 잘 잡으면 강해지는 타입입니다. (Microsoft Learn)
그런데 이 구조는 반대로 말하면:

  • 구독(Subscription) 구조
  • 관리 그룹/정책 범위
  • 비용 스코프(Billing/Subscription/Resource group 등)

…같은 개념을 초반에 이해해야 삽질이 줄어듭니다. Cost Management에서도 스코프(경계)의 중요성을 따로 설명합니다. (Microsoft Learn)


4) 하이브리드(Arc)는 “기술”이 아니라 “운영 체계” 프로젝트다

Arc는 확실히 강력하지만, “그냥 설치하면 끝”이 아니라:

  • 연결 방식(에이전트/에이전트리스)
  • 네트워크/보안 정책
  • 운영팀의 관제 프로세스

가 함께 바뀌어야 성과가 납니다. Arc 자체도 “Azure 밖 리소스를 Azure처럼 관리”하는 구조를 설명합니다. (Microsoft Azure)


실무 의사결정 체크리스트: “Azure가 맞는 팀” 10문 10답

아래 항목 중 6개 이상 Yes면 Azure는 진지하게 검토할 가치가 큽니다.

  1. 우리 조직의 로그인/SSO 중심이 Entra(구 Azure AD)인가? (Microsoft Learn)
  2. Conditional Access 같은 Zero Trust 정책을 운영(또는 도입) 중인가? (Microsoft Learn)
  3. Windows Server/SQL Server 비중이 높고, 라이선스 자산이 존재하는가? (Microsoft Learn)
  4. 온프레미스/지사 환경을 최소 1~2년 더 운영해야 하는가?(Arc 필요) (Microsoft Learn)
  5. 보안팀이 CSPM을 멀티클라우드로 통합하고 싶어 하는가? (Microsoft Learn)
  6. Power BI 중심의 분석 문화가 강한가?(Fabric 확장) (Microsoft Learn)
  7. “정책으로 표준화”가 가능한 조직인가?(Policy/Landing zone) (Microsoft Learn)
  8. GitHub Actions/Azure DevOps로 배포 파이프라인을 표준화할 생각이 있는가? (Microsoft Learn)
  9. 생성형 AI를 기업 데이터 경계 안에서 운영하고 싶은가? (Microsoft Learn)
  10. “도입 속도”보다 “운영 안정성/감사 가능성”을 더 중요하게 보는가? (Microsoft Learn)

FAQ

Q1. Azure AD와 Microsoft Entra ID는 다른 제품인가요?

Microsoft Learn 공식 문서에서 “Microsoft Entra ID가 Azure AD의 새 이름”이라고 명시합니다. 기능이 완전히 다른 제품이라기보다 “브랜딩/명칭 변경”에 가깝습니다. (Microsoft Learn)

Q2. Azure를 선택할 때 Microsoft 생태계에서 가장 큰 강점은 뭔가요?

대부분 조직에서 1순위는 ID(Entra ID)와 Conditional Access입니다. Conditional Access는 Microsoft가 Zero Trust 정책 엔진이라고 설명합니다. (Microsoft Learn)

Q3. 하이브리드 운영이 꼭 필요하면 Azure가 유리한가요?

Azure Arc는 Azure 밖(온프레미스/다른 클라우드/엣지) 리소스에 Azure의 관리·보안·거버넌스를 확장하는 접근을 공식 문서에서 설명합니다. 하이브리드가 “일시적”이 아니라 “상시”라면 Azure의 설계 철학과 잘 맞을 가능성이 큽니다. (Microsoft Learn)

Q4. Windows/SQL 서버가 많으면 Azure가 진짜 싸지나요?

Azure Hybrid Benefit은 자격 있는 온프레미스 라이선스를 활용해 Azure에서 Windows VM/SQL 비용을 낮출 수 있다고 문서에서 설명합니다. 다만 “자격 조건(라이선스/계약 형태)”을 충족해야 효과가 납니다. (Microsoft Learn)

Q5. Microsoft Fabric은 Azure 서비스인가요? Synapse랑은 무슨 관계죠?

Fabric은 Microsoft의 통합 분석 플랫폼으로, OneLake 위에서 모든 워크로드가 동작한다고 설명합니다. 그리고 Microsoft Learn에 Synapse에서 Fabric으로 마이그레이션 문서가 별도로 있는 걸 보면, 데이터 플랫폼 축이 Fabric 중심으로 재편되는 흐름을 읽을 수 있습니다. (Microsoft Learn)

Q6. Azure OpenAI는 내 데이터가 모델 학습에 쓰이나요?

Microsoft Learn 문서(Foundry의 Azure Direct Models, Azure OpenAI 포함)는 프롬프트/응답/임베딩/학습 데이터가 다른 고객이나 OpenAI에 제공되지 않으며, 고객의 허락/지시 없이 파운데이션 모델 학습에 사용되지 않는다고 명시합니다. (Microsoft Learn)


원하시면, 지금 회사가 (1) Microsoft 365/Entra 사용 여부, (2) 온프레미스 Windows/SQL 비중, (3) 데이터 분석이 Power BI 중심인지, (4) 하이브리드가 필수인지 4가지만 기준으로 해서
Azure 도입을 “최소 비용·최소 리스크”로 시작하는 1~3단계 도입 로드맵(landing zone → 보안/ID → 워크로드) 형태로 더 구체화해 드릴게요.

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