안녕하세요, AI 서비스 & 솔루션 프로바이더 베스핀글로벌입니다.
AWS re:Invent 2025의 [DAT312]을 확인해보시기 바랍니다.

1. 비용 관리의 필요성과 개요

1.1 Amazon RDS 의 비용

• 모든 RDS 클러스터는 컴퓨팅과 스토리지 비용이 포함되며, 대부분의 클러스터에는 백업과 데이터 전환, IOPS 에 대한 비용이 청구됩니다.
• 특정 비즈니스와 데이터 베이스의 기능에 따라서 청구되는 비용이 달라지는 추가 비용 차원이 존재합니다.  
• 모든 고객사는 효율적인 비용 관리와 적합한 인스턴스 유형을 적용하는데에 어려움을 겪습니다.

2. 서버의 필요에 따른 인스턴스 유형 선정

2.1 Family Type 별 인스턴스 유형 선정 방법

• T Family Type : 소규모 및 가변적인 부하 작업에 적합한 버스트형 인스턴스 클래스
• M Family Type : CPU 집약적 작업을 위한 일반 용도의 인스턴스 클래스
• R Family Type : 메모리 집약적 애플리케이션을 위한 메모리 최적화형 인스턴스 클래스
• Graviton 4 Type : ARM CPU 아키텍처를 기반으로 하는 Graviton 인스턴스 클래스이자, AWS에서 실행되는 많은 워크로드에 적합한 효율적인 인스턴스 

3. AWS RDS 효율적인 비용 관리 고객 예시 (Compute)

[예시1] CloudWatch Database Insights 를 활용한 SQL 최적화
• Database Insights 에서는 다중 인스턴스의 Health 와 CPU Utilization, TOP DB Load Utilization 등 전체 인스턴스의 지표를 제공합니다. 

• Database Insights의 Database Insight 탭은 특정 인스턴스의 CPU Utilization, TOP Query, DB Load 등 상세 지표를 제공하고, 특정 시간대에 대한 분석 화면 추가 제공됩니다. 



• 제공된 지표를 바탕으로 문제가 있는 SQL을 식별하고, 올바른 인스턴스 유형으로 조정하여, 46% 의 비용 절감과 평균 CPU 사용량 70% 이하 감소했습니다. 

[예시2] WorkLoad 분산으로 인한 비용 절감
• Read Replica를 추가하여 Vertical Scaling 보다 효율적인 비용 감소가 이루어졌습니다. 
• 각각의 Read Replica는 총 15개까지 확장이 가능하며, 별도의 인스턴스 유형으로 변경 가능합니다. 



• Read Replica 를 통해 쿼리의 부담을 덜어줍니다. 
• 핵심 어플리케이션을 방해하지 않고, 프로덕션 어플리케이션의 성능을 일관되게 유지합니다. 
• 프로덕션 어플리케이션의 핵심 API 50% 이상 개선되었습니다. 

4. AWS RDS 효율적인 비용 관리 고객 예시 (Storage)

4.1 Amazon RDS Storage 기본 Option

• GP2 : 볼륨에 더 많은 스토리지를 할당할 수록 1:3의 비율로 IOPS 는 더 높아지는 구조입니다.
• GP3 : 유연성이 확대된 스토리지 저장소 크기에 관계 없이 IOPS 처리량을 할당합니다.
• I/O 1 : 미선 크리티컬 어플리케이션에서 사용되는 필수 구조입니다. 
• I/O 2 :  I/O 1과 동일한 비용을 청구하며, RDS 에서 유일하게 밀리초 미만의 Latency Time을 제공하는 구조, I/O 1 에 비하여 향상된 내구성과 효율을 자랑합니다. 

[예시1] EBS 급증으로 인한 I/O Latency 증가 
• 수요가 높을 때 발생하는 병목 현상으로, 부하가 걸린 상황에서 지속적인 성능을 보장해야 합니다.
• I/O 2 로의 Storage Type을 변경하여 성능을 개선시키고, Latency 를 단축합니다. 

[예시2] Read Replica 에서 실행되는 Slow Queries 
• Join, Group By, Order By 를 사용하는 Queries 에서의 성능 저하 진행합니다. 
EBSD 대신 인스턴스 타입 마지막에 D가 붙은 Local NVME SSD를 사용하여 복잡한 Queries를 처리하여, RDS Optimized Reads 진행합니다. (ex. R8gd, M8gd)
• 더 많은 비용이 들 수 있는 더 큰 인스턴트로의 Scale-Up이 아닌 EBS Volume 부족으로 인한 문제를 해결하는데 효율적인 NVME SSD 사용 권장합니다.



• 인스턴스 타입을 변경하여, Scale-Up 보다 더 효율적인 비용 관리가 가능하고, 2배 이상 성능이 개선되었습니다. 

5. AWS RDS 효율적인 비용 관리 고객 예시 (Backup)

5.1 Amazon Aurora Backup 옵션

• 자동 백업 : 일일 EPS 스냅과 5분마다 S3에 전송되는 트랜잭션 로그 포함
• 데이터 베이스 스냅샷 백업 : 만료되지 않는 언제든지 찍을 수 있는 장기 백업 옵션

백업을 사용하게 되면, 사용자가 원하는 시점의 복구가 가능하며, 이는 35일 이내로 가능합니다. 

[예시1] RDS의 높은 백업 비용 
• 대부분의 고객은 많은 양의 Backup으로 과도한 요금이 발생하고 있습니다.
• AWS 자체 Bacup이 아닌 자주 액세스 되는 데이터의 경우 기본 S3 스토리지에 액세스하여, 비용을 효율적으로 관리 가능합니다.
• 장기 데이터의 경우에는 AWS Glacier를 사용하여 비용을 관리합니다.



• 이 접근 방식을 활용하여, 백업 비용의 30%를 절감 가능합니다. 

6. AWS Aurora 효율적인 비용 관리 고객 예시 (Storage) 

•  Aurora Storage는, 가용성 영역당 2개의 사본을 만들어, 데이터 저장, 균형 조정, 복구를 담당하고 데이터 베이스의 부하를 분산 시켜줍니다.
• Aurora 는 다른 옵션과는 달리 사전에 스토리지와 I/O 를 프로비저닝 할 필요 없이, 필요에 따라 확장하거나 축소할 수 있는 장점을 가지고 있습니다.
• Replica는 모두 동일한 Storage를 공유하고 사용합니다. 

[예시1] 최적화 된 Aurora 의 Scale Up으로 I/O 절감 및 캐싱 향상
•  Aurora Instance를 Scale Up 하여 불필요한 I/O Cost를 줄이고 유연한 확장성과 최적화 돤 I/O 로 23%의 비용 절감을 달성하고, 비용을 예측할 수 있는 측면이 추가됩니다.

[예시2] 최적화 된 Aurora Read Replica 사용
•  Read Latency 증가로 인한 성능 저하가 발생됩니다. 
•  Buffer Pool, Cache 증가로 인한 I/O 발생으로 인스턴스 유형의 변경이 필요한 경우에 RDS와 동일하게 Read Replica를 추가합니다.
•  단, RDS와는 다르게 동일한 물리적 저장소에 액세스 할 수 있으며, Replica 를 제거하더라도 동일한 물리적 저장소에 데이터가 저장됩니다. 
•  성능 요구 사항을 충족할 때, NVMD 인스턴스 유형을 사용하는 것이 비용 관리에 보다 효율적입니다.



•  최적화 된 Read Replica를 사용하여 비용을 90% 까지 절감할 수 있습니다. 

[예시3] 개발 환경에서의 테스트 비용 절감
•  ETL 작업은 시간이 많이 소요되고, 비용도 많이 청구됨 또한, 환경 역시 밤새도록 방치되는 경우가 잦아 비용적 낭비 측면이 존재합니다. 
•  Amazon Aurora fase clones를 사용하여, 가상으로 스토리지를 복사하고 전체 데이터가 아닌 특정 포인트만 복사하여 복제본을 저장하는 방식으로 비용 절감이 가능합니다. 

7. AWS Aurora 효율적인 비용 관리 고객 예시 (Compute) 

•  On-Demand 와 실제 사용량에 맞춰 확장되는 Serverless를 사용하여 비용 조절 가능합니다.
• Full Volume이 아닌 Clones를 사용하여 Storage Size의 비용을 90% 까지 감소 가능합니다.
• Serverless 의 경우, Scale Down 0 까지 축소가 가능하며 밤새 유후 상태인 경우 지불 하지 않습니다.

8. AWS Aurora 효율적인 비용 관리 고객 예시 (Backup) 

• Aurora의 증분 백업은 특정 시점으로 복원하는 데 필요한 저장 용량을 기준으로 요금이 부과됩니다. 1일의 보존 기간을 가질 경우 무료로 보존이 가능하며, 35일 이상의 장기간 백업이 필요한 경우에는 RDS 의 스냅샷 백업과 다르지 않습니다.
• 논리적 백업 최적화와 보존 기간 최적화, 사용하지 않는 파티션을 삭제하는 등 볼륨 공간을 효율적으로 관리하면 비용 관리에 유리합니다. 

8. 마무리