서버리스 컴퓨팅(Serverless Computing): 차세대 클라우드 기술의 진화

서론

 IT 인프라는 빠르게 변화하고 있으며, 기업들은 더 낮은 비용과 높은 유연성을 제공하는 클라우드 솔루션을 찾고 있다. 기존에는 애플리케이션을 실행하기 위해 서버를 직접 관리하거나, 가상 서버(VM)를 사용하는 것이 일반적이었다. 하지만 최근 **서버리스 컴퓨팅(Serverless Computing)**이 클라우드 기술의 새로운 패러다임으로 자리 잡으면서 기업들의 인프라 운영 방식이 급격히 변화하고 있다.

 서버리스 컴퓨팅이란 개발자가 서버를 직접 관리하지 않아도 애플리케이션을 실행할 수 있는 클라우드 서비스 모델이다. AWS Lambda, Google Cloud Functions, Azure Functions 등과 같은 서비스가 대표적인 예다. 이 기술을 활용하면 개발자는 인프라 운영 부담 없이 코드 작성과 서비스 개발에 집중할 수 있다.

 그렇다면 서버리스 컴퓨팅이란 무엇이며, 기존 클라우드 서비스와 어떤 차이점이 있을까? 그리고 서버리스 아키텍처의 장점과 한계는 무엇이며, 실제로 어떤 산업에서 활용되고 있을까? 이번 글에서 자세히 알아보자.

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1. 서버리스 컴퓨팅(Serverless Computing)이란?

서버리스 컴퓨팅은 서버 인프라를 직접 운영하거나 관리할 필요 없이 애플리케이션을 배포하고 실행할 수 있는 클라우드 서비스 모델을 의미한다. 여기서 '서버리스(Serverless)'라는 용어는 물리적 서버가 존재하지 않는다는 의미가 아니라, 개발자가 서버 관리에 신경 쓸 필요 없다는 개념을 나타낸다.

기존 클라우드 서비스에서는 사용자가 직접 가상 서버(VM)나 컨테이너(Container)를 생성하고, 운영 체제(OS)와 네트워크를 설정해야 했다. 하지만 서버리스 환경에서는 클라우드 제공자가 모든 인프라를 자동으로 관리하며, 사용자는 필요한 코드만 배포하고 실행하면 된다.

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2. 서버리스 컴퓨팅과 기존 클라우드 서비스 비교

서버리스 컴퓨팅은 기존 클라우드 서비스(예: IaaS, PaaS)와 비교할 때 몇 가지 핵심적인 차이점이 있다.

비교 항목	기존 클라우드 (IaaS, PaaS)	서버리스 컴퓨팅
서버 관리	사용자가 직접 관리 (OS, 보안 패치 등)	클라우드 제공자가 자동 관리
확장성(Scalability)	수동 또는 자동 확장 가능	완전 자동 확장 (이벤트 기반)
비용 모델	사용한 인스턴스 시간만큼 과금	실행된 함수(Function) 시간만큼 과금
배포 방식	가상 머신(VM), 컨테이너	개별 함수(Function) 단위 배포
사용 사례	웹 애플리케이션, 데이터베이스, 마이크로서비스	이벤트 기반 서비스, 데이터 처리, AI 모델 실행

 

 기존 클라우드 모델(IaaS, PaaS)은 사용자가 인스턴스를 실행하는 동안 비용이 발생하지만, 서버리스 컴퓨팅은 코드가 실행되는 순간에만 비용이 부과되므로 비용 절감 효과가 크다.

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3. 서버리스 컴퓨팅의 주요 장점

 1) 인프라 관리 부담 감소

• 개발자는 서버 설정, 운영 체제 관리, 보안 패치 적용 등의 작업 없이 오직 코드 개발에만 집중할 수 있다.
• 운영 부담이 줄어들면서 서비스 개발 속도가 빨라지고, DevOps 팀의 부담이 감소한다.

 2) 비용 효율성 (Pay-as-you-go 모델)

• 서버가 실행된 시간만큼 비용이 부과되므로, 유휴 리소스 비용이 발생하지 않는다.
• 예를 들어, 기존 클라우드(VM)는 사용하지 않아도 서버를 유지하는 비용이 들지만, 서버리스는 요청이 없을 때 비용이 발생하지 않는다.

 3) 자동 확장(Auto Scaling)

• 트래픽이 증가하면 자동으로 인스턴스를 추가하고, 사용량이 줄어들면 자동으로 리소스를 줄인다.
• 예를 들어, 온라인 쇼핑몰에서 블랙 프라이데이와 같은 특정 이벤트 기간 동안 트래픽이 폭증할 때 서버리스 환경에서는 자동으로 확장되어 대응 가능하다.

 4) 빠른 배포 및 운영 가능

 

• 개발자는 작은 코드 블록(함수 단위)만 배포하면 되므로, 배포 속도가 매우 빠르고 유지보수가 용이하다.
• CI/CD(Continuous Integration & Deployment)와 결합하여 빠른 개발 및 업데이트가 가능하다.

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4. 서버리스 컴퓨팅의 단점 및 해결 과제

❌ 1) 콜드 스타트(Cold Start) 문제

• 서버리스 함수는 요청이 발생하면 인스턴스를 새로 생성하여 실행되는데, 이 과정에서 몇 초간의 지연(콜드 스타트)이 발생할 수 있다.
• 해결 방법: Pre-warming(미리 함수 실행), Provisioned Concurrency(사전 할당된 인스턴스 유지) 기능을 활용.

❌ 2) 실행 시간 제한

• 대부분의 서버리스 플랫폼(AWS Lambda, Google Cloud Functions 등)은 함수 실행 시간을 몇 분 이내로 제한한다.
• 해결 방법: 장기 실행 작업은 컨테이너 기반(Fargate)으로 배포하거나 분산 처리 아키텍처를 활용.

❌ 3) 특정 클라우드 서비스에 종속(Lock-in) 가능성

• 서버리스 플랫폼마다 구현 방식이 다르기 때문에, 특정 클라우드 제공자(AWS, Azure, Google Cloud)에 종속될 위험이 있다.
• 해결 방법: 멀티 클라우드 전략 또는 컨테이너 기반 서버리스(Knative, OpenFaaS) 활용.
  

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5. 서버리스 컴퓨팅의 활용 사례

① 웹 애플리케이션 및 API 개발

• 서버리스 API 게이트웨이(AWS API Gateway)를 활용하여 RESTful API를 쉽게 배포하고 확장할 수 있음.

② 실시간 데이터 처리 & 분석

• IoT 센서 데이터, 실시간 로그 분석, 이벤트 기반 데이터 스트리밍 처리에 활용됨.

③ AI & 머신러닝 모델 배포

• AI 모델을 서버리스 환경에서 배포하여, 사용자가 요청할 때만 실행되도록 설정 가능.

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6. 서버리스 컴퓨팅의 미래 전망

🔹 클라우드 네이티브 환경에서 서버리스의 점유율 증가
🔹 AI 및 IoT와 결합하여 더욱 강력한 데이터 처리 환경 제공
🔹 오픈소스 서버리스 기술(Knative, OpenFaaS)의 발전

전문가들은 서버리스 컴퓨팅이 클라우드 컴퓨팅의 핵심 기술 중 하나로 자리 잡을 것이라고 전망한다.

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결론

서버리스 컴퓨팅은 비용 절감, 자동 확장, 인프라 운영 부담 감소 등의 장점 덕분에 빠르게 성장하고 있다.
AWS Lambda, Google Cloud Functions, Azure Functions와 같은 서비스가 지속적으로 발전하면서, 서버리스는 현대 애플리케이션 개발의 필수 요소가 되고 있다.

앞으로 클라우드 시장에서 서버리스 컴퓨팅의 역할은 더욱 커질 것이며, AI, IoT와 결합하여 새로운 혁신을 만들어갈 가능성이 크다.