AWS Graviton: AWS에서 워크로드의 가격‑성능을 개선하는 방법
Source: Dev.to
소개
클라우드 비용을 절감하려면 일반적으로 복잡한 이니셔티브가 필요합니다: 자원 최적화, 아키텍처 재설계, 라이선스 검토 또는 FinOps 실천 적용 등.
하지만 많은 조직이 간과하는 최적화 방법이 있습니다: 기존 x86 인스턴스에서 AWS Graviton 기반 인스턴스로 워크로드를 마이그레이션하는 것.
AWS Graviton은 Amazon이 설계한 ARM64 프로세서군으로, 클라우드 네이티브 워크로드를 실행할 때 비용·성능·전력 소비 비율이 뛰어납니다.
이 글에서는 AWS Graviton이 무엇인지, 언제 사용하면 좋은지, 실제로 프로덕션에서 사용 중인 기업들이 얻은 결과를 살펴봅니다.
많은 조직이 여전히 Intel 또는 AMD 프로세서 위에서 애플리케이션을 실행하는 이유는 “그냥 그랬다”는 관행 때문입니다. 하지만 현대 애플리케이션 대부분은 x86 고유 기능을 필요로 하지 않습니다:
- REST API
- 마이크로서비스
- Kubernetes
- Docker
- Node.js
- Java
- Python
- Go
- PostgreSQL
- Redis
이러한 시나리오에서 기존 인스턴스를 계속 사용하면 비슷한 성능에 더 많은 비용을 지불하게 됩니다.
AWS Graviton은 Amazon Web Services가 클라우드 전용으로 설계한 ARM 프로세서군입니다. 전통적인 데이터센터용 범용 프로세서와 달리, Graviton은 AWS 내에서 가장 흔히 사용되는 워크로드에 최적화되었습니다.
세대별 특징
| 세대 | 연도 | 특징 |
|---|---|---|
| Graviton | 2018 | 첫 번째 세대 |
| Graviton2 | 2020 | 성능 향상 및 비용 절감 |
| Graviton3 | 2022 | 고성능 컴퓨팅 및 머신러닝 최적화 |
| Graviton4 | 2024 | 코어 수·메모리·성능 증가 |
Graviton 인스턴스는 동등한 x86 인스턴스보다 일반적으로 저렴합니다. 많은 경우 직접적인 절감율은 10 % ~ 25 % 수준입니다. AWS는 Graviton을 주로 가격‑성능 비율이 개선된 점을 강조합니다. 이는 투자한 1 달러당 더 많은 처리 능력을 얻는다는 의미입니다.
ARM 프로세서는 에너지 효율이 뛰어나 전력 소비와 탄소 발자국을 낮추는 데도 기여합니다. Graviton은 다음 서비스와 네이티브하게 연동됩니다:
- Docker
- Kubernetes (EKS)
- ECS
- Lambda
- Node.js
- Java
- Python
- Go
- .NET
- PostgreSQL
- MySQL
- Redis
일반 목적 인스턴스 비교 (동등 사양)
| 항목 | x86 (M7i) | ARM (M7g) |
|---|---|---|
| vCPU | 2 | 2 |
| 메모리 | 8 GB | 8 GB |
| 시간당 가격 | $0.096 USD | $0.077 USD |
| 차이 | — | 약 20 % 저렴 |
EKS 클러스터 (20노드) 비용 비교
| 항목 | x86 | Graviton |
|---|---|---|
| 월 비용 | $1,402 USD | $1,124 USD |
| 월 절감액 | — | $278 USD |
| 연 절감액 | — | $3,336 USD |
주의: AWS는 “가격‑성능 비율이 최대 40 % 개선”이라고 홍보하지만, 이는 비용이 40 % 감소한다는 의미는 아닙니다. 비용 절감(10 % ~ 25 %)과 성능 향상이 복합적으로 작용한 결과입니다.
벤치마크 사례
AWS는 Amazon RDS PostgreSQL에 대해 Graviton4와 이전 세대를 비교하는 벤치마크를 수행했습니다.
| 지표 | Graviton4 vs Graviton3 | Graviton4 vs Graviton2 |
|---|---|---|
| 초당 쿼리 수 | +23 % | +41 % |
| 달러당 쿼리 수 | +23 % | +34 % |
| 지연 시간 | -19 % | -29 % |
출처: https://aws.amazon.com/blogs/database/leveling-up-amazon-rds-with-aws-graviton4-benchmarks/
실제 고객 사례
-
Vertica 기반 분석 인프라를 Graviton 인스턴스로 전환
- 비용 15 % 절감
- 쿼리 성능 40 %+ 향상
- 복잡한 대시보드 30 %+ 향상
- 작업 성공률 30 %+ 향상
- 출처: https://aws.amazon.com/solutions/case-studies/salesforce-graviton-case-study/
-
PostgreSQL 및 API를 T3a → T4g 마이그레이션
- 성능 28 % 향상
- 인스턴스당 비용 10 % 절감
- 출처: https://aws.amazon.com/ec2/graviton/customers/
-
Java, Go, Ruby 워크로드 대부분을 마이그레이션
- 가격‑성능 비율 최대 40 % 개선
- 단일 엔지니어가 몇 개월 만에 완료
- 출처: https://aws.amazon.com/ec2/graviton/customers/
-
분산 데이터베이스 Kamke 마이그레이션
- 가격‑성능 비율 40 % 개선
- 출처: https://aws.amazon.com/ec2/graviton/customers/
-
마이크로서비스·스토리지 집약형 워크로드를 Graviton4로 전환
- Java 마이크로서비스 성능 15 % 향상
- 스토리지 집약형 워크로드 30 % 향상
- 필요 코어 수 20 % 감소
- 출처: <https://aws.amazon.com/solutions/case-studies/sprinklr-case-study