클라우드 환경이 보편화된 지금, 많은 기업과 개발팀은 인프라 관리 부담을 줄이기 위해 서버리스(Serverless) 아키텍처를 선택하고 있습니다. 특히 함수 기반 서비스(Function as a Service, FaaS)는 이벤트 중심으로 동작하여, 사용한 만큼만 비용을 지불하는 효율적인 구조로 각광받고 있습니다.
하지만 “서버리스는 싸다”는 인식만 믿고 무분별하게 사용하면, 오히려 예상보다 높은 청구서를 마주하게 되는 경우도 적지 않습니다.
이 글에서는 서버리스 비용을 최적화하는 구체적인 전략과, 실제로 실패한 사례에서 배울 수 있는 교훈을 함께 정리했습니다.
서버리스(FaaS)의 기본 개념과 비용 구조
서버리스는 사용자가 서버를 직접 관리하지 않고도 코드를 실행할 수 있도록 지원하는 클라우드 실행 모델입니다.
AWS Lambda, Google Cloud Functions, Azure Functions 등이 대표적인 서비스입니다.
FaaS는 기본적으로 아래 세 가지 기준으로 과금이 이루어집니다.
| 항목 | 설명 | 비용 영향 요소 |
| 요청 횟수(Requests) | 함수가 호출된 횟수 | 트래픽, 이벤트 빈도 |
| 실행 시간(Duration) | 함수가 실제로 실행된 시간(ms 단위) | 코드 최적화, 메모리 설정 |
| 메모리 할당량(Memory Allocation) | 함수 실행 시 할당된 메모리 크기 | 메모리 용량, 병렬 실행 수 |
즉, 단순히 “서버를 안 쓴다”가 아니라 **“코드가 실행되는 모든 순간에 과금이 발생한다”**는 점이 핵심입니다.
따라서 서버리스 환경에서는 리소스 사용 효율, 호출 패턴, 함수 구조 등을 세밀하게 관리해야 비용을 안정적으로 유지할 수 있습니다.
서버리스 비용 최적화를 위한 핵심 전략
1️⃣ 실행 시간 단축을 위한 코드 최적화
함수의 실행 시간은 비용에 직접적인 영향을 미칩니다.
특히 Node.js, Python, Go 등 인터프리터 기반 언어의 경우 불필요한 초기화나 외부 API 호출로 실행 시간이 늘어나기 쉽습니다.
- 콜드 스타트(Cold Start) 최소화:
함수가 처음 실행될 때 발생하는 초기 로딩 시간을 줄이기 위해, 필수 모듈만 로드하고 불필요한 라이브러리를 제거합니다. - 비동기 처리 적극 활용:
API 호출이나 데이터베이스 접근을 비동기로 처리하면 실행 시간을 크게 줄일 수 있습니다. - 데이터 캐싱:
매번 DB를 조회하는 대신, Redis나 Cloud Cache 같은 메모리 캐시를 활용해 반복 호출 비용을 줄입니다.
2️⃣ 메모리 설정의 균형 잡기
서버리스 함수는 메모리 용량에 따라 CPU 자원도 함께 할당됩니다.
일반적으로 더 많은 메모리를 할당하면 실행 속도는 빨라지지만, 과도한 메모리 설정은 비용 낭비로 이어질 수 있습니다.
💡 팁:
- 처음에는 적정 수준(예: 256MB)으로 설정하고, 실행 시간을 기준으로 조정합니다.
- 실제로 512MB에서 1초 걸리던 함수가 1024MB로 늘리면 0.5초로 줄어드는 경우도 있습니다.
그러나 실행 시간이 줄더라도 단가가 높아지면 총 비용이 더 커질 수 있습니다.
결국 목표는 **“가장 짧은 시간 동안 가장 적은 비용으로 실행되는 메모리 조합”**을 찾는 것입니다.
3️⃣ 함수 호출 빈도 관리
서버리스 비용은 호출 횟수에 따라 선형적으로 증가합니다.
따라서 호출이 많을수록 캐시·배치·스케줄링을 통해 호출 횟수를 줄이는 것이 핵심입니다.
- 주기적 호출 최소화:
주기적으로 실행되는 크론(Cron) 함수를 그대로 두면, 불필요한 호출이 쌓입니다.
데이터 변경 이벤트 기반 트리거로 대체하면 효율적입니다. - 배치 처리:
여러 요청을 모아 한 번에 처리하면 호출 횟수를 줄일 수 있습니다. 예를 들어, 100건의 요청을 1건의 함수 호출로 묶는 식입니다. - 사용자 이벤트 기반 트리거:
실시간 트리거보다 필요 시점에만 실행되는 이벤트 기반 구성을 고려합니다.
4️⃣ 스토리지 및 외부 API 호출 관리
서버리스 함수 내에서 외부 데이터베이스나 API를 자주 호출하면, 실행 시간과 네트워크 비용이 동시에 증가합니다.
이를 방지하기 위해 다음 전략을 적용할 수 있습니다.
- 결과 캐싱:
API 응답 결과를 일정 시간 캐싱하면 반복 호출 비용이 줄어듭니다. - 비동기 큐 활용:
AWS SQS, GCP Pub/Sub 같은 메시지 큐를 이용하면 호출 간격을 조절하며 안정적으로 요청을 분산시킬 수 있습니다. - 함수 간 데이터 전달 최소화:
불필요한 데이터 전달은 함수 실행 시간과 I/O 비용을 모두 증가시킵니다.
필요한 정보만 간결하게 전달하는 것이 중요합니다.
5️⃣ 모니터링과 알림 설정
서버리스 환경에서는 개별 함수의 실행 로그를 확인하지 않으면 비용이 어디서 발생하는지 알기 어렵습니다.
이를 위해 모니터링 도구를 적극 활용해야 합니다.
- 비용 알림 설정:
클라우드 콘솔의 예산 경보를 통해 월간 사용량이 특정 한도를 초과할 때 알림을 받도록 합니다. - 함수별 비용 분류:
서비스 단위로 태그(Tag)를 부여하여, 어떤 함수가 가장 많은 비용을 유발하는지 시각화합니다. - 성능 로그 분석:
실행 시간, 오류율, 호출 빈도를 주기적으로 분석하면 비효율적인 함수 구조를 빠르게 개선할 수 있습니다.
서버리스 비용 최적화 실패 사례
서버리스 구조가 무조건 효율적이라는 믿음 아래 발생한 실제 실패 사례들을 살펴보면, 공통된 교훈을 얻을 수 있습니다.
❌ 사례 1. 콜드 스타트를 방치한 대규모 서비스
어떤 기업은 Node.js 기반 서버리스로 트래픽이 많은 웹 서비스를 운영했습니다.
콜드 스타트로 인한 지연이 늘어나자, 이를 방지하기 위해 함수를 지속적으로 호출해 예열 상태를 유지했습니다.
결과적으로 실제 사용자 트래픽보다 유지 호출(keep-alive) 비용이 훨씬 더 높아졌습니다.
👉 교훈:
콜드 스타트를 완전히 없애기보다, 함수를 분리하고 중요 서비스만 예열하는 전략이 필요합니다.
❌ 사례 2. 과도한 병렬 실행으로 인한 비용 폭증
한 분석 시스템은 수천 개의 이벤트를 동시에 처리하기 위해 병렬 호출을 적용했습니다.
초기에는 빠른 처리로 성능이 향상되었지만, 동시 실행 제한(concurrency limit) 을 고려하지 않아
짧은 시간 동안 과금 단가가 폭발적으로 증가했습니다.
👉 교훈:
병렬 처리는 속도는 높이지만, 실시간 호출량 제한과 비용 구조를 함께 고려해야 합니다.
❌ 사례 3. 함수 재사용 구조 미비
여러 서비스가 동일한 로직을 중복 구현한 결과, 호출 횟수와 유지보수 비용이 동시에 늘어난 사례도 있습니다.
특히 인증·로깅·에러 처리 로직을 각 함수마다 따로 작성하면서, 실행 횟수에 비례한 비용 낭비가 발생했습니다.
👉 교훈:
공통 모듈은 단일 함수로 통합하거나 미들웨어 구조로 공통화하여 호출 수를 줄이는 것이 중요합니다.
실무에서 적용 가능한 최적화 체크리스트
| 항목 | 점검 포인트 | 상태 |
| 코드 최적화 | 불필요한 외부 호출 제거, 모듈 최소화 | ☐ |
| 메모리 조정 | 실행 시간 대비 비용 최적화 테스트 완료 | ☐ |
| 호출 관리 | 이벤트 기반 트리거로 변경 여부 확인 | ☐ |
| 캐싱 전략 | 데이터 및 API 응답 캐싱 구현 | ☐ |
| 모니터링 | 예산 경보 및 실행 로그 분석 시스템 구축 | ☐ |
이 체크리스트를 정기적으로 검토하면, 불필요한 과금을 미리 차단할 수 있습니다.
결론
서버리스(FaaS)는 확장성과 편의성 측면에서 매우 강력한 아키텍처입니다. 하지만 “자동으로 비용이 최적화된다”는 오해는 금물입니다.
실행 시간, 메모리 설정, 호출 빈도, 외부 API 접근, 모니터링 체계 등 세부적인 관리 없이는 오히려 고비용 구조로 변질될 수 있습니다.
효율적인 서버리스 운영의 핵심은 “지속적인 관찰과 미세 조정”입니다. 적절한 메모리 조합, 호출 제어, 캐싱 전략, 그리고 실시간 비용 모니터링만 잘 구성해도 전체 클라우드 비용을 최대 40% 이상 절감할 수 있습니다.
서버리스는 관리가 필요 없는 구조가 아니라, 지능적으로 관리할수록 강력해지는 아키텍처입니다. 지금 운영 중인 FaaS 환경을 점검하고, 작은 최적화부터 실천해보세요. 그 한 걸음이 효율적인 클라우드 비용 절감의 시작이 될 것입니다.