[Paper] 클라우드 기반 소매 POS 시스템의 비용‑성능 분석: Google Cloud Platform과 Microsoft Azure의 비교 연구

Source: arXiv - 2601.00530v1

(번역할 텍스트가 제공되지 않았습니다.)

개요

소매업체들은 POS(판매 시점) 소프트웨어를 클라우드로 이전하기 위해 경쟁하고 있지만, 올바른 공급자를 선택하는 일은 도박과도 같습니다. 이 백서에서 Ravi Teja Pagidoju는 실제 POS 워크로드를 기반으로 Google Cloud Platform(GCP)과 Microsoft Azure를 비교하는 재현 가능한 코드 기반 벤치마크를 제시합니다. 무료 티어 리소스와 오픈소스 도구를 활용함으로써, 소규모 상인과 개발자가 실제로 활용할 수 있는 구체적인 지연 시간, 처리량 및 비용 수치를 제공합니다.

주요 기여

• 오픈, 재현 가능한 벤치마킹 프레임워크 for POS workloads (all scripts and data are publicly available).
• Side‑by‑side performance comparison of GCP and Azure using identical API endpoints and traffic patterns.
• Cost‑performance analysis that translates raw resource usage into real‑world operational expenses despite the free‑tier environment.
• Architectural deep‑dive explaining why each cloud provider behaves the way it does for POS‑specific workloads.
• Practical decision‑making guide for retailers evaluating cloud‑based POS deployments.

방법론

1. 작업 부하 정의 – 저자는 전형적인 소매 POS 거래(제품 조회, 가격 계산, 재고 확인 및 영수증 생성)를 일련의 RESTful API 호출로 모델링했습니다.
2. 벤치마크 하네스 – locust와 requests를 기반으로 한 오픈소스 Python 스위트가 제어 가능한 동시 요청 스트림을 생성하여 응답 지연 시간, 성공률 및 처리량을 측정했습니다.
3. 배포 – 동일한 마이크로서비스 스택(Docker 컨테이너가 로드 밸런서 뒤에 배치된 형태)이 GCP의 Cloud Run(무료 티어)과 Azure의 Container Apps(무료 티어)에 프로비저닝되었습니다.
4. 메트릭 수집 – Cloud‑native 모니터링(Stackdriver, Azure Monitor)이 CPU, 메모리 및 네트워크 사용량을 캡처했으며, 벤치마크 스위트는 요청당 지연 시간을 기록했습니다.
5. 비용 추정 – 무료 티어 사용은 청구가 발생하지 않으므로, 저자는 관찰된 자원 소비량에 현재 공개 시급 요금을 곱해 “거래당 실질 비용”을 산출했습니다.
6. 재현성 – 모든 구성 파일, 스크립트 및 원시 CSV 출력은 버전 관리되고 논문의 부록에 참조되었습니다.

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결과 및 발견

• 속도 이점: GCP의 서버리스 서비스(Cloud Run)는 가벼운~중간 부하에서 콜드 스타트 시간이 빠르고 요청 라우팅이 더 적극적이어서 응답 시간이 눈에 띄게 짧았습니다.
• 비용 이점: Azure의 동일 컨테이너 서비스(사용량 기반 CPU‑seconds) 요금 모델은 시스템이 지속적으로 높은 볼륨으로 운영될 때 실질적인 비용을 크게 낮춰줍니다.
• 아키텍처 요인: 차이는 네트워크 스택 구현, 기본 요청 타임아웃, 각 플랫폼이 컨테이너를 자동 확장하는 방식( GCP는 요청당 동시성 사용, Azure는 보다 보수적으로 확장)에서 비롯되었습니다.

Practical Implications

• 소규모 소매업체는 초기 비용 없이 두 플랫폼 중 어느 쪽이든 POS 시스템을 프로토타입할 수 있지만, 초저지연(예: 매장 내 결제)이 우선이라면 GCP를 고려해야 합니다.
• 대용량 체인은 동시에 수십 개 매장을 운영하므로, 특히 워크로드가 안정적인 수준에 머무를 때 Azure를 선호하면 의미 있는 비용 절감 효과를 얻을 수 있습니다.
• 개발자는 벤더를 결정하기 전에 클라우드 간에 커스텀 POS 확장(예: 로열티 프로그램 API)을 테스트할 수 있는 준비된 벤치마킹 스위트를 활용할 수 있습니다.
• 운영 팀은 관찰된 트래픽 패턴을 기반으로 월별 클라우드 비용을 예측하는 비용 추정 기법을 적용해 “무료 티어” 실험을 신뢰할 수 있는 예산 도구로 전환할 수 있습니다.
• 벤더 협상: 구체적인 지연 시간 및 비용 수치를 확보함으로써 소매업체는 더 나은 SLA를 협상하거나 연구 결과에 맞는 특정 인스턴스 유형을 요청할 수 있습니다.

제한 사항 및 향후 작업

• 무료 티어 제약: 실험은 무료 티어의 리소스 한도에 제한되어 진행되었으며, 이는 더 큰 프로덕션 급 클러스터에서의 성능을 완전히 반영하지 못할 수 있습니다.
• 단일 지역 초점: 벤치마크는 북미 지역에서 수행되었으며, 지연 시간 및 가격은 전 세계적으로 차이가 있을 수 있습니다.
• 워크로드 범위: 본 연구는 비교적 단순한 POS 거래를 모델링했으며, 다중 매장 간 실시간 재고 동기화와 같은 복잡한 시나리오는 평가되지 않았습니다.
• 향후 방향으로는 다중 지역 배포 테스트, 다른 클라우드 제공업체(AWS, IBM Cloud) 통합, 결제 게이트웨이 및 제3자 서비스를 포함한 엔드‑투‑엔드 체크아웃 흐름을 다루는 벤치마크 확장이 제안됩니다.

저자

• Ravi Teja Pagidoju

논문 정보

• arXiv ID: 2601.00530v1
• 카테고리: cs.DC, cs.SE
• 출판일: 2026년 1월 2일
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