2025 서버리스 비용을 폭풍 절감하는 비법은!???

 

 

서 버 리 스 비 용 이 급 증 하 는 이 유 는 ?

관 리 되 지 않 는 호 출 횟 수 어 떻 게 점 검 해 ?

냉 메 모 리 현 상 이 라 는 것 은 ?

메 모 리 크 기 조 절 만 으 로 얼 마 나 절 감 할 수 있 을 까 ?

동 시 성 제 한 값 왜 최 대 로 두 면 안 될 까 ?

K M S·V P C 부 가 요 금 줄 이 는 방 법 은 ?

장 기 가 동 함 수 와 타 이 머 트 리 거 최 적 화 해 ?

로 그 삭 감 정 책 일 정 형 배 포 가 효 율 적 일 까 ?

관 측 성 도 구 투 자 가 오 히 려 절 감 된 다 ?

서 비 스 혼 합 패 턴 이 코 스 트 헤 지 에 도 움 될 까 ?

리 저 넌 시 리 유 즈 기 법 은 무 엇 일 까 ?

컨 커 런 시 대 금 벤 더 가 격 차 이 활 용 해 ?

결 제 및 가 격 알 림 실 전 도 움 될 까 ?

실 행 로 그 실 시 간 압 축 효 과 얼 마 나 ?

라 스 트 콜 전 략 이 화 제 된 이 유 는 ?

20 25 실 전 케 이 스 로 본 수 억 원 절 감 포 인 트 는 ?

서 버 리 스 비 용 이 급 증 하 는 이 유 는 ?

2025년 현재 서버리스 이용률이 75%를 넘어섰어.

사용량이 폭증하면서 호출·저장·네트워크가 합쳐진 복합 요금 구조가 한꺼번에 늘어나는 게 문제야.

특히 평균적으로 클라우드 예산의 32%가 ‘클라우드 웨이스트’로 사라진다는 조사 결과가 있어.

비용이 눈덩이처럼 불어나는 주범은 과다 프로비저닝, 미세 과금 누락, 그리고 팀 간 불투명한 자원 공유야.

이런 구조를 그대로 두면 아무리 작은 함수라도 연말에 청구서가 폭탄이 되는 걸 피하기 어려워.

관 리 되 지 않 는 호 출 횟 수 어 떻 게 점 검 해 ?

가장 간단한 방법은 ‘단위 비용 지표’야.

호출 1회당 원가를 뽑아서 서비스·팀·고객별로 태그를 달아보면

로드 테스트 때 발생한 귀신 같은 호출도 금방 드러나.

최근엔 실행 시각·고객 ID·환경 정보를 자동으로 붙여 주는 태그 오토메이션 도구가 많아.

이를 도입한 한 전자상거래 플랫폼은 하루 평균 2억 건의 불필요 호출을 제거하고

월 1억 2 천 만 원 이상을 줄였어.

냉 메 모 리 현 상 이 라 는 것 은 ?

함수가 일정 시간 이상 놀면 런타임이 언로드되고 다시 띄울 때 ‘콜드 스타트’가 생겨.

문제는 이때 메모리가 다시 올라가면서 과금이 두 번 일어나듯 생겨나는 추가 요금이야.

최신 통계를 보면 서버리스 호출의 9%가 콜드 스타트로

평균 응답이 400 ms 이상 길어졌고 매월 총 7%의 비용이 이 구간에서 추가 발생했어.

해결책은 주기적 워밍 업이나 동시성 예약이야.

단, 예약 값은 최소 단위로 잡아야 불필요한 상시 과금이 덜해.

메 모 리 크 기 조 절 만 으 로 얼 마 나 절 감 할 수 있 을 까 ?

AWS Lambda 기준으로 메모리를 2배 줄였더니

동시에 CPU도 같이 줄어드는 바람에 처리 시간이 1.3배로 늘었어.

그래도 호출 빈도가 낮은 배치형 함수라면 총 비용은 30% 가까이 절감됐지.

반대로 실시간 API는 128 MB를 256 MB로 키워 응답 시간을 절반으로 줄이고

호출 회수당 과금 창구도 반 토막 내서 결과적으로 12% 절약했어.

핵심은 ‘메모리=연산량’이 아니라 ‘메모리×실행시간=비용’이라는 점이야.

동 시 성 제 한 값 왜 최 대 로 두 면 안 될 까 ?

동시성을 무한대로 열어두면 스파이크 트래픽에 대응은 쉽지만

반납 지연으로 ‘유령 컨커런시’가 남아 청구 금액이 놀라울 정도로 커져.

1000으로 잡혀 있던 예약값을 300으로 낮춘 한 스타트업은

피크 시간 외에 유휴 동시성 700을 없애서 한 달에 9%를 세이브했어.

예약값은 최대 요청 처리량이 아니라 ‘분당 평균×피크 계수’로

계산해야 안정성과 비용을 함께 잡을 수 있어.

K M S·V P C 부 가 요 금 줄 이 는 방 법 은 ?

데이터 보안을 위해 KMS 암호화나 전용 VPC 엔드포인트를 쓰면 호출 1회마다 추가 과금이 붙어.

정적 파일 같은 비밀 값은 환경 변수로 주입하고

민감한 키는 호출 집약도를 고려해 별도 전용 함수를 만들어야 해.

이렇게 계층화하면 KMS 호출이 전체 트래픽의 5%만 차지해도 암호화 관련 비용은 70% 이상 줄어들어.

네트워크도 마찬가지야.

내부 통신을 VPC Endpoint → Private Link로 바꾼 모빌리티 기업은

데이터 이동 비용을 월 4천 만 원 절감했어.

장 기 가 동 함 수 와 타 이 머 트 리 거 최 적 화 해 ?

10분짜리 전송 Batch를 서버리스로 돌리면 실행 시간 안쪽은 싸지만

최대 실행 한도가 15분이라 불안정해져.

최신 패턴은 Step Functions의 SQS·EventBridge 조합으로 재시도와 부분 실패를 분리해 처리하는 거야.

이렇게 바꾼 뒤 일단위 배치 비용을 1/5로 줄인 금융사는 연 2억 원 가까이 절약했어.

타이머 트리거도 크론 잡 대신 서버리스 Scheduler + 함수 조합으로 옮겨 1년 누적 40% 절감 효과를 확인했어.

로 그 삭 감 정 책 일 정 형 배 포 가 효 율 적 일 까 ?

로그는 디버그 → 인포 → 워닝 → 에러 4단계로 가중치를 나눠

단계별 보존 주기를 달리해야 해.

실제로 로그 레벨을 하루 단위로 자동 롤다운한 SaaS 기업은 CloudWatch 비용이 월 25% 감소했어.

또 스테이징·개발 환경은 S3 Glacier로 바로 아카이브시키면 연 7백 만 원가량을 추가로 아꼈지.

핵심은 ‘필요할 때만 살아 있는 로그’를 유지하는 거야.

관 측 성 도 구 투 자 가 오 히 려 절 감 된 다 ?

맞아. 3개 이상 툴을 쓰는 조직이 59%인데

이중 80%는 가시성 부족이 비용 낭비로 이어진다고 답했어.

서버리스 전용 APM 하나로 통합하면 월 툴 라이선스가 20% 오르지만

불필요 호출과 미태깅 리소스 추적이 빨라져서 실제 청구서는 18% 내려갔어.

결과적으로 ROI가 플러스야.

서 비 스 혼 합 패 턴 이 코 스 트 헤 지 에 도 움 될 까 ?

서버리스만으로 구성한 서비스가 100%라면 트래픽이 폭주할 때 예측 불가능한 요금이 위험해.

그래서 ‘서버리스 + 컨테이너’ 혼합이 대세야.

컨테이너로 장시간 작업을 흡수하고 서버리스는 짧은 이벤트만 처리하면

요금 스파이크가 최대 60%까지 완화돼.

특히 이미지 인코딩 같이 CPU 집약 작업은 Graviton 기반 Fargate로 넘기면 추가 40% 절감도 가능해.

리 저 넌 시 리 유 즈 기 법 은 무 엇 일 까 ?

‘리저넌시 리유즈’는 동일 함수의 입력을 캐시하고

동일 결과를 반환할 때 함수 실행을 건너뛰는 패턴이야.

메모리 키·쿼리 파라미터·버전 해시를 키로 써서 TTL 15분 정도만 줘도 짧은 기간 중복 호출이 40%는 줄어.

실시간 푸시 앱이 이 방식으로 월 2억 건 중 8천 만 건을 회피해 비용 12%를 바로 아꼈어.

컨 커 런 시 대 금 벤 더 가 격 차 이 활 용 해 ?

벤더마다 무료 호출·GB-초·동시성 가격이 달라.

예를 들어 1억 GB-초 기준으로 AWS Lambda가 100 만 원

Azure Functions가 약 80 만 원, GCP Cloud Run이 75 만 원까지 내려가.

조직별로 트래픽 패턴을 나눠 볼 때

인바운드 API는 AWS, 대용량 이벤트는 GCP로 보내서

연 10억 원 규모 워크로드에서 총 3%를 더 낮춘 사례도 나왔어.

결 제 및 가 격 알 림 실 전 도 움 될 까 ?

경보 임계값을 ‘비용 편차 5%’로 잡았더니 실검지율이 과도하게 높아 노이즈만 늘었어.

대신 ‘지난 3일 평균 대비 15% 이상’으로 조정했더니

알람 건수가 70% 줄어들면서 실무자가 바로 액션 가능한 항목만 남았어.

보안처럼 ‘한동안 없었던 리소스 생성’도 조합하면 이상 비용 발생 시점을 1시간 내로 좁힐 수 있지.

실 행 로 그 실 시 간 압 축 효 과 얼 마 나 ?

서버리스 로그는 텍스트 1줄마다 소수점 이하 ms 도 찍히니 gzip 레벨 6 정도만 줘도 80% 이상 줄어.

한 콘텐츠 스트리밍 서비스는 월 2.1 테라바이트 로그를 실시간 압축으로 460 기가바이트로 줄여서

S3 저장 단가를 월 1천 2백 만 원 아꼈어.

단, 압축은 함수 내부가 아니라 Firehose·Kinesis Delivery Stream처럼

외부에서 처리해야 호출 시간이 늘어나지 않아.

라 스 트 콜 전 략 이 화 제 된 이 유 는 ?

‘Last Call’은 Lambda Termination Hook을 이용해 함수 종료 직전에

캐시·통계·모니터링 전송을 몰아주는 방식이야.

실제 exe 타임은 그대로 두고 정산 상 빌링을 늘리지 않는 게 핵심이지.

올 5월 한 게임사는 Last Call로 1억 회 호출에서 55 억 원 매출 로그를 실시간 수집하면서도

실행시간은 평균 5 ms만 상승해 비용 변화 1% 미만으로 유지했어.

20 25 실 전 케 이 스 로 본 수 억 원 절 감 포 인 트 는 ?

• 코카콜라: 전사 레거시 API 60%를 Lambda로 옮겨 연 65% 비용을 절감

글로벌 사업부 합산 약 38억 원 이상을 세이브했어.

• GoDaddy: Graviton 기반 서버리스·컨테이너 혼합으로 컴퓨팅 비용 40%↓

성능 20%↑라는 복합 성과를 기록했지.

• 국내 커머스 플랫폼 A사: 태그 기반 코스트 맵을 도입해 사용량 모호 영역을 5%대로 낮추고

6개월 만에 월 7억 원 이상을 줄였어.

• 핀테크 B사: Step Functions + SQS로 배치 파이프라인을 재설계해 연 2억 5천 만 원 절감

배포 시간도 50% 단축했어.

이렇게 조직 규모를 막론하고 ‘세부 단위 가시성·리소스 적재·혼합 패턴’ 3대 축을 잡으면

연 매출 100억 원 안팎 기업이라도 수 억 원 절감은 충분히 노려볼 만해.