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AWS 과금 구조, 비용 관리 기능, 비용 최적화 방법

by jranke 2025. 3. 11.

AWS는 강력한 클라우드 인프라를 제공하지만, 적절한 비용 관리를 하지 않으면 예상보다 높은 청구서를 받을 수 있습니다. 특히 IT 관리자는 AWS의 과금 구조를 이해하고, 비용 관련 기능을 활용하며, 효과적인 최적화 전략을 적용하여 불필요한 지출을 줄이는 것이 필수적입니다.

AWS Cost Explorer
AWS Cost Explorer [출처: AWS]

AWS 과금 구조

AWS의 과금 방식은 사용한 만큼만 비용을 지불하는 종량제(Pay-as-you-go) 모델을 기반으로 합니다. 하지만 서비스마다 다른 과금 구조를 가지고 있기 때문에 세부적인 이해가 필요합니다.

주요 AWS 서비스별 과금 구조

  • 컴퓨팅 (EC2, Lambda, Fargate)
    • EC2: 온디맨드, 예약 인스턴스, 스팟 인스턴스 등으로 과금
    • Lambda: 요청 수와 실행 시간(GB-초 단위) 기준 과금
    • Fargate: 컨테이너 실행 시간 및 할당된 vCPU/메모리 기준 과금
  • 스토리지 (S3, EBS, Glacier)
    • S3: 저장 용량 + 요청 횟수 + 데이터 전송 비용 과금
    • EBS: 할당된 스토리지 크기 및 IOPS 기준 과금
    • Glacier: 장기 보관 스토리지로, 데이터 복원 시 추가 비용 발생
  • 네트워크 (VPC, CloudFront, 데이터 전송)
    • AWS 내 동일 리전 간 데이터 전송은 무료
    • VPC 내 다른 가용영역(AZ) 간 데이터 전송은 비용 발생
    • 인터넷으로 나가는 데이터(Outbound)는 GB 단위 과금
  • 데이터베이스 (RDS, DynamoDB, Redshift)
    • RDS: 인스턴스 유형 + 스토리지 + 백업 비용 과금
    • DynamoDB: 요청 수, 저장 용량, 프로비저닝 된 읽기/쓰기 용량 기준 과금
    • Redshift: 노드 유형 및 스토리지 사용량 기준 과금

 

 

비용 관리 기능

AWS는 비용을 측정하고 분석해서 관리할 수 있는 여러 기능들을 제공합니다. 각각의 기능은 AWS 콘솔과 API를 통해서 사용이 가능합니다. 

1) AWS Cost Explorer (비용 시각화 및 분석)

  • AWS 사용 비용 및 리소스 사용량을 시각적으로 분석하여 추세 파악 가능
  • 지난 12개월 동안의 비용 및 사용량 데이터를 기반으로 미래 비용 예측 가능
  • 서비스별 비용 분석 기능을 제공하여 특정 서비스가 차지하는 비용 확인 가능
  • EC2, S3, Lambda 등 개별 서비스별 비용을 세분화하여 분석 가능
  • 특정 태그(Tag)별 비용 필터링을 통해 프로젝트, 부서, 환경(개발/운영) 단위별 비용 분석 가능
  • 예약 인스턴스(RI) 및 Savings Plans의 적용 효과를 분석하여 비용 절감 가능

2) AWS Budgets (예산 설정 및 초과 알림)

  • 사용자가 설정한 월별, 분기별 또는 연간 예산 한도를 기반으로 비용 초과 시 알림 제공
  • 비용, 사용량, 예약 인스턴스(RI), Savings Plans의 활용률 등에 대한 경고 알림 제공
  • 특정 서비스 또는 계정에 대한 비용 예산을 개별적으로 설정 가능
  • 예산 초과 예상 시 이메일 및 AWS SNS(Notification Service)로 자동 알림 발송
  • 비용 예산을 기반으로 특정 팀이나 부서의 AWS 리소스 사용을 통제 가능
  • AWS Cost Explorer와 연동하여 실시간 비용 분석 및 예측 지원

3) AWS Cost Anomaly Detection (비용 이상 탐지)

  • AI 및 머신러닝 기반 이상 비용 발생 감지 기능 제공
  • 특정 서비스에서 예상치 못한 급격한 비용 증가 발생 시 즉시 경고 발송
  • 사용자 정의 기준(예: 특정 서비스, 태그, 계정, OU 등)에 따라 이상 감지 모델 생성 가능
  • 이상 비용 탐지 시 이메일 및 AWS SNS를 통해 즉시 알림 제공
  • 비용 이상 발생의 원인을 분석하고, AWS Cost Explorer와 연계하여 심층 분석 가능

4) AWS Trusted Advisor (비용 최적화 및 보안 권장 사항 제공)

  • 미사용 및 저사용(Underutilized) 리소스를 감지하여 비용 최적화 제안 제공
  • 예약 인스턴스(RI) 및 Savings Plans 최적화 권장 사항 제공하여 비용 절감 가능
  • 불필요한 EC2 인스턴스, EBS 볼륨, Elastic IP, 로드 밸런서 등을 식별하여 삭제 권장
  • 비용 최적화뿐만 아니라 보안, 성능, 안정성, 서비스 제한(Service Limits) 등에 대한 권장 사항 제공
  • AWS Organizations와 연동하여 전체 계정의 비용 및 보안 최적화 상태 모니터링 가능

 

 

비용 최적화 방법

AWS 클라우드 사용 시, 계정마다 사용하는 리소스의 비용을 추적하고 최적화가 필요합니다. 

1) 리소스의 비용 최적화 방법

  • 미사용 리소스 정리
    • 사용하지 않는 EC2, RDS, EBS 볼륨 확인 후 정리
    • AWS Cost Explorer 또는 Trusted Advisor를 활용하여 미사용 리소스 분석
  • 컴퓨팅 비용 최적화 (EC2, Lambda, Fargate)
    • 예약 인스턴스(Reserved Instances, RI) 활용: 장기 사용 시 최대 72% 절감
    • 스팟 인스턴스(Spot Instances) 사용: 일시적 작업에 활용하여 비용 절감
    • EC2 Auto Scaling 활용: 수요 변화에 따라 자동 확장 및 축소
  • 스토리지 비용 절감 (S3, EBS, Glacier)
    • S3 Intelligent-Tiering 사용: 자주 사용하지 않는 데이터를 자동으로 저렴한 스토리지 클래스로 이동
    • S3 Lifecycle Policy 설정: 일정 기간 이후 불필요한 데이터 삭제 또는 Glacier로 이동
  • 데이터베이스 비용 최적화 (RDS, DynamoDB, Redshift)
    • Aurora Serverless 사용: 사용량에 따라 자동 확장되므로 비용 절감 가능
    • RDS 리소스 크기 조정: 사용량에 따라 적절한 인스턴스 크기 선택

2) 비용 절감 사례

스타트업 A사의 AWS 비용 절감 사례

  • 문제: S3 비용 급증 → Cost Explorer 분석 결과, 불필요한 파일 요청 증가 확인
  • 해결책: S3 Intelligent-Tiering 및 캐싱 적용 → 비용 40% 절감

대기업 B사의 EC2 최적화 사례

  • 문제: EC2 인스턴스 과도한 사용 → 예약 인스턴스 미사용
  • 해결책: Reserved Instances 및 Auto Scaling 그룹 적용 → 연간 50% 비용 절감

SaaS 기업 C사의 Lambda 최적화 사례

  • 문제: Lambda 과도한 실행 시간 → 메모리 설정 비효율적
  • 해결책: 코드 최적화 및 실행 시간 조정 → 비용 60% 감소