Serverless Architecture 시뮬레이터

Serverless 컴퓨팅이란?

Serverless 컴퓨팅은 서버를 프로비저닝하거나 관리하지 않고 코드를 실행합니다. 요청이 도착하면 클라우드 제공자가 컨테이너를 시작하고, 함수를 실행한 뒤, 유휴 상태가 되면 종료합니다. Cold Start는 새 컨테이너를 처음부터 초기화할 때(느림), Warm Start는 기존 컨테이너를 재사용할 때(즉시) 발생합니다. 실제 실행 시간에 대해서만 비용을 지불합니다.

왜 중요한가요? Serverless 아키텍처는 API부터 데이터 파이프라인까지 현대 애플리케이션을 구동합니다. AWS Lambda만 해도 매월 수조 건의 호출을 처리합니다. Cold Start, Concurrency 제한, 비용 최적화를 이해하는 것은 효율적인 클라우드 네이티브 시스템 구축에 필수적입니다.

📖 심층 분석

비유 1

자동차를 소유하는 것과 같은 기존 서버를 생각해 보십시오. 운전 여부에 관계없이 보험료, 연료비 및 유지 관리 비용을 지불합니다. 서버리스는 택시를 부르는 것과 같습니다. 요금만 지불하면 됩니다. 콜드 스타트는 택시가 도착하기를 기다리고 있습니다. 따뜻한 시작은 이미 문 밖에 주차되어 있을 때입니다.

비유 2

주문이 들어오면 마술처럼 요리사를 불러내고, 바쁜 시간이 끝나면 요리사를 집으로 보내는 레스토랑 주방을 상상해 보세요. Cold Start는 앞치마를 두르고 손을 씻는 시간입니다. 따뜻한 시작은 요리사가 이미 스토브에 있다는 것을 의미합니다. 프로비저닝된 동시성은 바쁜 저녁 식사를 위해 뼈대 있는 직원을 대기 상태로 유지하는 것과 같습니다.

🎯 시뮬레이터 팁

초보자

요청을 보내고 컨테이너가 작동하는 것을 관찰한 후(콜드 스타트) 재사용(웜 스타트)합니다.

중급자

Java와 Go 런타임을 비교하여 극적인 콜드 스타트 차이점을 확인하세요.

전문가

프로비저닝된 동시성 및 VPC 페널티를 설정하여 지연 시간과 비용 균형을 최적화합니다.

📚 용어집

FaaS

서비스로서의 기능(Functions as a Service) — 서버를 관리할 필요 없이 공급자가 이벤트에 대한 응답으로 코드를 실행하는 클라우드 실행 모델입니다. AWS Lambda, Google Cloud Functions 및 Azure Functions가 주요 플랫폼입니다.

Cold Start

새로운 함수 컨테이너를 처음부터 초기화해야 할 때의 지연 시간 패널티. 코드 다운로드, 런타임 시작 및 초기화 논리 실행이 포함됩니다. 일반적으로 대부분의 런타임에서는 100ms-2s이지만 VPC의 Java에서는 10s를 초과할 수 있습니다.

Warm Start

후속 호출을 위해 이미 초기화된 컨테이너를 재사용합니다. 웜 스타트는 초기화 단계를 완전히 건너뛰어 대기 시간을 함수 실행 시간(일반적으로 100ms 미만)으로 줄입니다.

Concurrency

동시에 실행되는 함수 인스턴스의 수입니다. 각 동시 실행에는 자체 컨테이너가 필요합니다. AWS Lambda 기본 계정 동시성은 1,000이며 수만 개까지 확장 가능합니다.

Provisioned Concurrency

대기 시간에 민감한 워크로드의 콜드 스타트를 제거하는 사전 초기화된 함수 인스턴스입니다. 프로비저닝된 용량의 사용 여부에 관계없이 지연 시간과 비용을 절충하여 비용을 지불합니다.

Reserved Concurrency

특정 기능에 할당된 동시성 풀을 보장하여 다른 기능이 계정 한도를 소비하는 경우에도 항상 용량을 확보할 수 있도록 합니다. 최대 한도 역할도 합니다.

Invocation

서버리스 기능의 단일 실행입니다. 기본 청구 단위는 요청당(백만 달러당 0.20달러) 더해 컴퓨팅 시간의 GB-초당(0.0000166667달러)을 지불하는 것입니다.

Execution Duration

함수 핸들러가 실행을 시작한 시점부터 반환되거나 시간 초과될 때까지의 시간입니다. 1ms 단위로 청구됩니다. AWS Lambda의 경우 최대값은 15분(900초)입니다.

Timeout

강제로 종료되기 전에 함수가 실행될 수 있는 최대 시간입니다. 너무 낮게 설정하면 잘못된 오류가 발생합니다. 너무 높으면 호출 중단에 돈이 낭비됩니다.

VPC Penalty

Virtual Private Cloud 내부의 리소스에 액세스하도록 Lambda 함수가 구성된 경우 추가 콜드 스타트 지연 시간(기존에는 6~10초, 현재는 Hyperplane ENI의 경우 ~1초)입니다.

Lambda Layer

함수가 참조할 수 있는 라이브러리, 런타임 확장 또는 구성의 재사용 가능한 패키지입니다. 각 계층은 콜드 스타트 시간을 추가하지만 기능 간 코드 공유를 가능하게 합니다.

Init Duration

핸들러 함수 외부에서 코드를 실행하는 데 소요된 시간(전역 범위 초기화) Lambda 로그에 별도로 보고됩니다. 과도한 초기화(ML 모델, DB 연결 풀 로드)는 콜드 스타트를 증가시킵니다.

🏆 핵심 인물

Tim Wagner (2014)

총괄 관리자로서 AWS Lambda 출시를 주도하여 FaaS 패러다임을 정의한 최초의 주요 상용 서버리스 컴퓨팅 플랫폼을 만들었습니다.

Werner Vogels (2014)

이벤트 중심 및 서버리스 아키텍처를 옹호하고 '서버가 없는 것보다 관리하기 쉬운 서버가 없다'는 철학을 대중화한 Amazon CTO

Kenton Varda (2017)

컨테이너 대신 V8 격리를 사용하여 Cloudflare Workers를 생성하여 밀리초 미만의 콜드 스타트를 달성하고 엣지 서버리스 컴퓨팅을 재정의했습니다.

Eric Jonas (2019)

서버리스 연구 주제를 정의하는 영향력 있는 '클라우드 프로그래밍 단순화: 서버리스 컴퓨팅에 대한 버클리의 견해' 논문을 공동 집필한 UC Berkeley 연구원

Guillermo Rauch (2015)

프런트엔드 프레임워크를 위한 서버리스 배포를 대중화하고 프런트엔드 개발자가 서버리스 기능에 액세스할 수 있도록 하는 Vercel 및 Next.js를 만들었습니다.

Joe Emison (2016)

엔터프라이즈급 서버리스 아키텍처를 시연하여 단순한 사용 사례를 넘어선 FaaS 실행 가능성을 입증한 초기 서버리스 전도사 겸 CTO

Ajay Nair (2019)

프로비저닝된 동시성, Lambda 확장 및 컨테이너 이미지 지원을 포함한 주요 기능을 추진한 AWS Lambda 제품 책임자

🎓 학습 자료

Cloud Programming Simplified: A Berkeley View on Serverless Computing [paper]
UC Berkeley(2019)에서 서버리스 컴퓨팅의 잠재력과 한계를 분석하는 정의적인 학술 조사입니다. 제한된 수명, I/O 병목 현상, 인바운드 연결 없음, 하드웨어 이질성 등 주요 과제를 식별합니다.
Serverless Computing: One Step Forward, Two Steps Back [paper]
UC Berkeley의 비판적 분석에서는 서버리스 제한(상태 비저장, 짧은 기간, 직접 주소 지정 없음)으로 인해 많은 데이터 중심 워크로드에 적합하지 않다고 주장합니다(CIDR 2019).
Pocket: Elastic Ephemeral Storage for Serverless Analytics [paper]
단기 분석 작업에 최적화된 자동 확장 분산 데이터 저장소를 통해 서버리스 스토리지 격차를 해결하는 Stanford 연구(OSDI 2018).
AWS Lambda Documentation [article]
실행 모델, 동시성 및 가격 책정 세부 정보를 포함하여 가장 널리 사용되는 서버리스 플랫폼에 대한 포괄적인 문서입니다.
Serverless Framework [article]
통합 구성으로 AWS, Azure, GCP 전반에 걸쳐 서버리스 애플리케이션을 구축하고 배포하기 위한 오픈 소스 도구 키트
Datadog State of Serverless [article]
서버리스 채택 동향, 콜드 스타트 벤치마크, 수백만 개의 Lambda 함수를 기반으로 한 런타임 인기에 대한 연간 업계 보고서

💬 학습자에게

서버리스 컴퓨팅은 몇 달 전에 서버를 프로비저닝하는 것부터 단 몇 초 만에 0개에서 수천 개의 인스턴스로 확장되는 기능을 작성하는 것까지 소프트웨어 구축 방식의 가장 큰 변화 중 하나를 나타냅니다. 이 시뮬레이터에서 볼 수 있는 콜드 스타트는 Netflix, Airbnb 및 수천 개의 스타트업의 엔지니어가 매일 최적화하는 것과 동일한 현상입니다. 비용, 대기 시간 및 동시성 사이의 균형을 이해하면 어떤 클라우드 공급자를 선택하든 관계없이 더 나은 설계자가 될 수 있습니다. 클라우드는 마법이 아닙니다. 훌륭하게 추상화된 다른 사람의 컴퓨터입니다.

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