AWS Lambda는 프로덕션 AI 에이전트에 사라졌다 (왜 2026년에는 Kubernetes가 필요할까)

발행: 2일 전 (2025년 12월 13일 오후 11:47 GMT+9)

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원문: Dev.to

Source: Dev.to

콜드 스타트가 에이전트 성능을 죽인다

AI 에이전트는 무상태 함수가 아니라, 턴마다 컨텍스트를 유지하는 상태ful 대화이다.

Lambda:
- 에이전트 시작 → 콜드 스타트 (의존성 로드에 10–15 초)
- 사용자는 에이전트가 생각하기 전까지 기다려야 함
- 각 새로운 호출마다 또 다른 콜드 스타트가 발생할 수 있음
- 좋은 UX를 위해서는 < 100 ms 지연이 필요하지만, Lambda는 초 단위 지연을 제공함
Kubernetes:
- 파드가 지속적으로 워밍 상태 유지
- 에이전트가 밀리초 단위로 응답
- 대화가 자연스럽게 진행되고, 지연이 느리지 않음

이 지연 문제는 사소한 불편이 아니라 UX를 깨뜨리는 심각한 문제이다.

에이전트는 대화 기록, 의사결정 로그, 컨텍스트를 위한 메모리가 필요하다.

Lambda 제한 사항:
- 영구 메모리가 없음 (DynamoDB, S3 등에 직접 써야 함)
- 요청 간 상태 공유 불가
- 모든 호출이 새로 시작되므로, 무상태 함수 위에 상태 머신을 직접 구축해야 함
Kubernetes 장점:
- 인‑메모리 상태, 영구 볼륨, 공유 캐시를 기본 제공
- 에이전트가 컨텍스트를 “기억”할 수 있음

Lambda의 “호출당 요금” 모델은 에이전트에게 비용이 많이 든다.

호출 패턴:
- 한 메시지 = 1 호출
- 스트리밍 응답 = 다중 호출
- LLM 타임아웃 재시도 = 최대 10배 호출 증가
- 상태 조회 = 추가 호출
예시:
- 하나의 대화가 50회 이상의 호출을 트리거할 수 있다.
- 사용자 100명 → 하루 약 500 K 호출.
- 1 M 호출당 $0.20이라면, DynamoDB, API Gateway, 데이터 전송 비용까지 합치면 비용이 크게 늘어난다.
Kubernetes:
- 예약된 용량으로 고정되고 예측 가능한 비용
- 호출당 과금으로 인한 깜짝 청구서가 없음

Lambda 자동 스케일링은 요청 기반이며, 최대 15분까지 스케일업이 필요할 수 있다. 이는 더 똑똑한 스케일링이 필요한 AI 에이전트에 적합하지 않다.

원하는 스케일링 신호:

Kubernetes는 이러한 스케일링 정책을 구현할 수 있지만, Lambda는 할 수 없다.

Kubernetes (DIY지만 완전 제어)
- 에이전트를 상태ful 워크로드로 배포
- 완전한 가시성 및 비용 제어
- 다중 에이전트 오케스트레이션 지원
관리형 에이전트 플랫폼 (Modal, Anyscale 등)
- 에이전트에 최적화된 환경을 즉시 제공
- 운영 오버헤드 감소
- 성숙한 팀에게는 Kubernetes보다 비용이 더 높을 수 있음

Lambda? 프로덕션 에이전트에는 더 이상 사용할 수 없다.

Lambda는 무상태 함수를 위해 설계됐지만, AI 에이전트는 상태ful하고 장시간 실행되며 지연에 민감한 워크로드다. 에이전트를 Lambda에 억지로 올리는 것은 데이터베이스를 서버리스 함수에 올리는 것과 같으며, 기술적으로는 가능하지만 실용적이지 않다.

2026년에는 DevOps 팀이 AI 에이전트를 구축할 때 Kubernetes(또는 특화된 관리형 플랫폼)로 이동할 것이다. Lambda에 집착하는 팀은 느리고, 비용이 많이 들며, 신뢰성이 떨어지는 성능을 겪게 될 것이다.

지금 바로 전환하라.