2020.06.17

“푼돈인 줄 알았는데” 기업 클라우드 요금제의 7가지 어두운 비밀

Peter Wayner | InfoWorld
클라우드 머신 가격표보다 더 매혹적인 것이 있을까? 기억하는 사람도 별로 없겠지만 사탕 하나에 10원 하던 시절도 있었는데, 클라우드 채택 기업은 이제 그 사탕보다 더 싼 가격으로 클라우드를 쓰고 있다.
 
구글의 N1 스탠다드 머신 가격은 시간당 0.0475달러다. 하지만 더 중요한 작업에 선점되는 경우를 감수할 수만 있다면 일괄 처리 작업에서는 시간당 0.0100달러에 사용할 수 있다. 돈이 넉넉한 기업을 위한 시간당 0.015달러짜리 고성능 CPU 버전도 있는데, 그마저 2센트가 채 되지 않는다!
 
애저가 제공하는 아카이브 스토리지 티어의 데이터 저장 요금은 기가바이트당 월 0.00099달러에 불과하다. 그러나 가장 놀라운 가격은 아마존이다. 람다 펑션(Lambda Function)을 지원하는 128MB 메모리를 0.0000002083달러에 제공한다.
 
이렇게 낮은 금액 앞에선 경계심이 풀리고 만다. 의료보험과 부동산 임대료는 예산을 단번에 뒤흔들 수 있지만 클라우드는 색종이 조각처럼 자잘한 돈을 던지는 재미가 있다. 실제로 많은 클라우드 서비스의 가격이 색종이 조각 하나보다 저렴하다.
 
그러나 월말에 날아든 클라우드 청구서의 비용은 누구도 예상치 못할 만큼 높다. 아주 작은 금액이었는데 어쩌다 이렇게 빨리 불어난 것일까?
 
클라우드 업체들이 푼돈을 큰 청구서로 부풀리는 7가지 어두운 비밀을 살펴보자.
 
ⓒ Christopher Alzati
 

숨은 ‘부가’ 비용

인지하지 못하는 부가 비용의 비중이 가장 클 때도 있다. 아마존의 S3 글레이셔(Glacier)에는 장기 백업용 ‘딥 아카이브’ 티어가 있다. 딥 아카이브 가격은 기가바이트당 0.00099달러로, 테라바이트당 월 1달러 정도에 불과하다. 이만큼의 비용만 들이면 간편한 아마존 서비스를 이용해서 백업 테이프나 온갖 성가신 것에서 벗어날 수 있다.
 
그러나 예를 들어 딥 아카이브에 저장된 데이터를 봐야 할 일이 생겼다고 가정해 보자. 가격표의 두 번째 탭을 클릭해서 들어가면 데이터를 불러오는 비용이 기가바이트당 0.02달러임을 볼 수 있다. 데이터를 보는 비용이 한달 동안 데이터를 저장하는 비용보다 20배 더 비싸다. 음식점에 비유하자면 스테이크에 2달러를 청구하면서 은식기류 사용 요금으로 40달러를 청구하는 격이다. 
 
애초에 이 상품은 일상적인 데이터 탐색과 끝없는 보고서 생성이 아닌, 장기 보관에 적합하도록 설계되었으므로 가격 모델이 부당하다고 할 수 있다. 빈번한 액세스를 원한다면 일반 S3 티어를 이용하면 된다. 그러나 아카이브 스토리지를 통한 비용 절감에 목표를 둔다면 부차적인 비용을 파악해 미리 계획해야 한다.
 

위치가 중요

클라우드 업체는 데이터센터 위치가 빽빽하게 표시된 세계 지도를 눈앞에 흔들면서 가장 안심되는 곳에 자유롭게 워크로드를 두라고 한다. 그러나 지역에 따라 가격이 달라질 수 있다. 아마존은 미국 오하이오에서는 기가바이트당 0.00099달러를 청구하지만 북부 캘리포니아에서는 기가바이트당 0.002달러를 받는다. 따뜻한 기후 때문일까? 해변이 가까워서? 아니면 높은 부동산 비용 때문일까?
 
중국 클라우드 업체인 알리바바는 전 세계 곳곳의 자사 데이터센터로 개발자를 끌어들이려고 노력하는 중이다. 로우엔드 인스턴스 가격은 중국 외부에서는 월 2.5달러부터 시작하지만 홍콩에서는 월 7달러, 중국 본토 내에서는 월 15달러로 뛴다.
 
선택하기 전에 가격을 잘 살펴보는 단계는 각자의 몫이다. 단순히 더 편리할 것 같아서, 또는 점검 출장지로 적합해 보인다는 이유로 데이터센터 위치를 선택해서는 안 된다.
 

데이터 전송 비용

가격표를 면밀히 확인하고 가잠 저렴한 데이터센터로 워크로드를 옮기려고 할 때 문제는 클라우드 업체가 데이터 이동에 대해서도 비용을 청구한다는 점이다. 가장 저렴한 컴퓨팅 및 스토리지 비용을 찾아 이곳저곳으로 옮기다 보면 데이터 이동 비용이 저장이나 액세스 비용보다 더 커질 수 있다.
 
네트워크 데이터 전송에 대한 비용은 예상 외로 높다. 가끔 전송하는 1GB 정도의 데이터로는 별 차이가 없지만, 자주 업데이트되는 데이터베이스를 지진이나 허리케인이 발생할지도 모른다는 생각에 한 국가에서 다른 국가로, 매 밀리초마다 복제하는 것은 큰 실수다.
 

바퀴벌레 모텔

“바퀴벌레가 체크인합니다. 하지만 체크아웃은 할 수 없습니다”라는 유명한 바퀴벌레 덫 광고 문구가 있다. 데이터 이그레스(egress) 비용을 보면 아마 그 광고가 생각날 것이다. 클라우드 업체는 보통 클라우드로 데이터를 가져올 때는 비용을 청구하지 않는다. 손님이 가게 안으로 들어왔다고 해서 비용을 청구하는 상점은 없는 것과 마찬가지다. 그러나 데이터를 들고 나가려고 하면 막대한 이그레스 비용을 마주하게 된다.

이런 상황은 규모에 관계없이 콘텐츠가 갑자기 인기를 끌 때 어느 기업에서나 발생할 수 있다. 갑자기 많은 사람이 서버에 있는 밈이나 동영상을 보고싶어 하고, 웹 서버가 충실히 모든 요청에 대응하는 사이 이그레스 계량기 수치는 점점 더 빠르게 올라간다.
 

매몰 비용 오류

늘 그렇듯 현재의 머신이나 구성으로 작업을 수행하기가 어려워지면 크기만 늘리면 해결된다. 비용도 시간당 단 몇 센트만 더 추가될 뿐이다. 이미 시간당 몇 달러를 지불하는 중이니 거기에 잔돈이 좀 추가된다고 해서 회사가 파산하지는 않는다. 게다가 클릭 한 번이면 편리하게 클라우드 업체가 즉시 나서서 해결해준다.
 
카지노가 손님의 지갑을 터는 방법도 똑같다. 바로 ‘이미 이만큼 썼는데, 조금 더 쓴다고 뭐가 달라지지 않는다’는 생각이다. 회계 전문가는 매몰 비용 오류(잘못 투자한 이후에도 계속 돈을 쏟아 붓는 것)가 도박사, 관리자, 그리고 어린아이를 제외한 사실상 모든 이에게 문제가 된다는 사실을 잘 안다. 이미 들어간 돈은 돌아오지 않는다. 그러나 새로운 지출은 통제할 수 있다.

소프트웨어 개발은 조금 다르다. 한 기능이 얼마만큼의 메모리나 CPU를 사용할지 확신할 수 없을 때가 많아서다. 경우에 따라서는 머신의 성능을 단계적으로 올린다. 난제는 이 과정에서 예산을 주시하면서 비용을 통제하는 것이다. 생각없이 여기저기 CPU와 메모리를 추가하다 보면 월말에 막대한 비용 청구서를 받아 들게 된다.
 

오버헤드

클라우드 머신은 그 자체로는 ‘머신’이 아니라, N개 부분으로 나뉜 큰 물리적 머신의 한 조각이다. 이 조각은 단독으로는 부하를 처리할 정도로 성능이 높지 않기 때문에 쿠버네티스 같은 도구로 N개의 조각을 함께 작업하도록 한다.

여기서 의문이 생긴다. 대형 시스템을 기껏 N개로 나눠 놓고, 다시 결합하는 이유가 뭘까? 처음부터 대형 머신 하나로 큰 부하를 처리하면 되지 않을까? 클라우드 전도사는 이렇게 무례한 질문을 던지는 사람은 클라우드의 이점을 보지 못하는 자라고 말할 것이다. 운영체제의 추가 계층과 추가 복사본을 통해 가외성과 유연성을 얻을 수 있고, 감사할 정도로 모든 인스턴트가 섬세하게 조율되어 부팅과 종료를 할 수 있는 것이라고 말이다.

그러나 쿠버네티스를 통한 간편 복구는 엉성한 프로그래밍을 유도한다. 노드 하나가 실패하는 것쯤 문제도 아니다. 쿠버네티스가 인스턴스를 교체해주므로 팟(pod)은 계속 실행되기 때문이다. 결국 중간에 끼어드는 성가신 과정 없이 깨끗한 새 머신으로 시작할 수 있음에 감사하면서 부가적인 계층을 유지하는 온갖 오버헤드에 약간의 비용을 더 지불한다. 
 

클라우드의 무한성

클라우드 컴퓨팅에서 까다로운 문제는 어떠한 요구도 처리할 수 있는 무한한 듯한 확장 기능도 결국 예산 측면에서 지뢰밭이라는 것이다. 각 사용자의 평균 이그레스가 10기가바이트가 될까, 20기가바이트가 될까? 각 서버에 필요한 RAM이 2기가바이트일까, 4기가바이트일까? 프로젝트를 막 시작한 단계에서는 전혀 파악할 수 없다.
 
프로젝트를 위해 정해진 수량의 서버를 구매하는 과거의 방식은 수요 증가에 대처하기가 어려울 수 있지만, 적어도 예산이 폭증하는 일은 없다. 무거운 부하로 서버의 냉각 팬이 쉴 틈 없이 고속으로 작동하고 사용자가 느린 응답 속도에 불평할 수 있지만, 충격을 받은 회계 팀의 전화를 받는 일은 없다.

하지만 클라우드에서는 오직 추측만 가능할 뿐, 누구도 정확한 요금을 파악할 수 없다. 사용자가 모여들기 시작하면 무슨 일이 벌어질지 모른다. 초기 비용이 낮기 때문에 아무도 눈치채지 못하지만 계량기가 돌아가는 속도가 점점 더 빨라지면 경영진이 예의주시하기 시작한다. 가장 근본적인 문제는 은행 잔고가 클라우드처럼 확장되지 않는다는 것이다. editor@itworld.co.kr 


2020.06.17

“푼돈인 줄 알았는데” 기업 클라우드 요금제의 7가지 어두운 비밀

Peter Wayner | InfoWorld
클라우드 머신 가격표보다 더 매혹적인 것이 있을까? 기억하는 사람도 별로 없겠지만 사탕 하나에 10원 하던 시절도 있었는데, 클라우드 채택 기업은 이제 그 사탕보다 더 싼 가격으로 클라우드를 쓰고 있다.
 
구글의 N1 스탠다드 머신 가격은 시간당 0.0475달러다. 하지만 더 중요한 작업에 선점되는 경우를 감수할 수만 있다면 일괄 처리 작업에서는 시간당 0.0100달러에 사용할 수 있다. 돈이 넉넉한 기업을 위한 시간당 0.015달러짜리 고성능 CPU 버전도 있는데, 그마저 2센트가 채 되지 않는다!
 
애저가 제공하는 아카이브 스토리지 티어의 데이터 저장 요금은 기가바이트당 월 0.00099달러에 불과하다. 그러나 가장 놀라운 가격은 아마존이다. 람다 펑션(Lambda Function)을 지원하는 128MB 메모리를 0.0000002083달러에 제공한다.
 
이렇게 낮은 금액 앞에선 경계심이 풀리고 만다. 의료보험과 부동산 임대료는 예산을 단번에 뒤흔들 수 있지만 클라우드는 색종이 조각처럼 자잘한 돈을 던지는 재미가 있다. 실제로 많은 클라우드 서비스의 가격이 색종이 조각 하나보다 저렴하다.
 
그러나 월말에 날아든 클라우드 청구서의 비용은 누구도 예상치 못할 만큼 높다. 아주 작은 금액이었는데 어쩌다 이렇게 빨리 불어난 것일까?
 
클라우드 업체들이 푼돈을 큰 청구서로 부풀리는 7가지 어두운 비밀을 살펴보자.
 
ⓒ Christopher Alzati
 

숨은 ‘부가’ 비용

인지하지 못하는 부가 비용의 비중이 가장 클 때도 있다. 아마존의 S3 글레이셔(Glacier)에는 장기 백업용 ‘딥 아카이브’ 티어가 있다. 딥 아카이브 가격은 기가바이트당 0.00099달러로, 테라바이트당 월 1달러 정도에 불과하다. 이만큼의 비용만 들이면 간편한 아마존 서비스를 이용해서 백업 테이프나 온갖 성가신 것에서 벗어날 수 있다.
 
그러나 예를 들어 딥 아카이브에 저장된 데이터를 봐야 할 일이 생겼다고 가정해 보자. 가격표의 두 번째 탭을 클릭해서 들어가면 데이터를 불러오는 비용이 기가바이트당 0.02달러임을 볼 수 있다. 데이터를 보는 비용이 한달 동안 데이터를 저장하는 비용보다 20배 더 비싸다. 음식점에 비유하자면 스테이크에 2달러를 청구하면서 은식기류 사용 요금으로 40달러를 청구하는 격이다. 
 
애초에 이 상품은 일상적인 데이터 탐색과 끝없는 보고서 생성이 아닌, 장기 보관에 적합하도록 설계되었으므로 가격 모델이 부당하다고 할 수 있다. 빈번한 액세스를 원한다면 일반 S3 티어를 이용하면 된다. 그러나 아카이브 스토리지를 통한 비용 절감에 목표를 둔다면 부차적인 비용을 파악해 미리 계획해야 한다.
 

위치가 중요

클라우드 업체는 데이터센터 위치가 빽빽하게 표시된 세계 지도를 눈앞에 흔들면서 가장 안심되는 곳에 자유롭게 워크로드를 두라고 한다. 그러나 지역에 따라 가격이 달라질 수 있다. 아마존은 미국 오하이오에서는 기가바이트당 0.00099달러를 청구하지만 북부 캘리포니아에서는 기가바이트당 0.002달러를 받는다. 따뜻한 기후 때문일까? 해변이 가까워서? 아니면 높은 부동산 비용 때문일까?
 
중국 클라우드 업체인 알리바바는 전 세계 곳곳의 자사 데이터센터로 개발자를 끌어들이려고 노력하는 중이다. 로우엔드 인스턴스 가격은 중국 외부에서는 월 2.5달러부터 시작하지만 홍콩에서는 월 7달러, 중국 본토 내에서는 월 15달러로 뛴다.
 
선택하기 전에 가격을 잘 살펴보는 단계는 각자의 몫이다. 단순히 더 편리할 것 같아서, 또는 점검 출장지로 적합해 보인다는 이유로 데이터센터 위치를 선택해서는 안 된다.
 

데이터 전송 비용

가격표를 면밀히 확인하고 가잠 저렴한 데이터센터로 워크로드를 옮기려고 할 때 문제는 클라우드 업체가 데이터 이동에 대해서도 비용을 청구한다는 점이다. 가장 저렴한 컴퓨팅 및 스토리지 비용을 찾아 이곳저곳으로 옮기다 보면 데이터 이동 비용이 저장이나 액세스 비용보다 더 커질 수 있다.
 
네트워크 데이터 전송에 대한 비용은 예상 외로 높다. 가끔 전송하는 1GB 정도의 데이터로는 별 차이가 없지만, 자주 업데이트되는 데이터베이스를 지진이나 허리케인이 발생할지도 모른다는 생각에 한 국가에서 다른 국가로, 매 밀리초마다 복제하는 것은 큰 실수다.
 

바퀴벌레 모텔

“바퀴벌레가 체크인합니다. 하지만 체크아웃은 할 수 없습니다”라는 유명한 바퀴벌레 덫 광고 문구가 있다. 데이터 이그레스(egress) 비용을 보면 아마 그 광고가 생각날 것이다. 클라우드 업체는 보통 클라우드로 데이터를 가져올 때는 비용을 청구하지 않는다. 손님이 가게 안으로 들어왔다고 해서 비용을 청구하는 상점은 없는 것과 마찬가지다. 그러나 데이터를 들고 나가려고 하면 막대한 이그레스 비용을 마주하게 된다.

이런 상황은 규모에 관계없이 콘텐츠가 갑자기 인기를 끌 때 어느 기업에서나 발생할 수 있다. 갑자기 많은 사람이 서버에 있는 밈이나 동영상을 보고싶어 하고, 웹 서버가 충실히 모든 요청에 대응하는 사이 이그레스 계량기 수치는 점점 더 빠르게 올라간다.
 

매몰 비용 오류

늘 그렇듯 현재의 머신이나 구성으로 작업을 수행하기가 어려워지면 크기만 늘리면 해결된다. 비용도 시간당 단 몇 센트만 더 추가될 뿐이다. 이미 시간당 몇 달러를 지불하는 중이니 거기에 잔돈이 좀 추가된다고 해서 회사가 파산하지는 않는다. 게다가 클릭 한 번이면 편리하게 클라우드 업체가 즉시 나서서 해결해준다.
 
카지노가 손님의 지갑을 터는 방법도 똑같다. 바로 ‘이미 이만큼 썼는데, 조금 더 쓴다고 뭐가 달라지지 않는다’는 생각이다. 회계 전문가는 매몰 비용 오류(잘못 투자한 이후에도 계속 돈을 쏟아 붓는 것)가 도박사, 관리자, 그리고 어린아이를 제외한 사실상 모든 이에게 문제가 된다는 사실을 잘 안다. 이미 들어간 돈은 돌아오지 않는다. 그러나 새로운 지출은 통제할 수 있다.

소프트웨어 개발은 조금 다르다. 한 기능이 얼마만큼의 메모리나 CPU를 사용할지 확신할 수 없을 때가 많아서다. 경우에 따라서는 머신의 성능을 단계적으로 올린다. 난제는 이 과정에서 예산을 주시하면서 비용을 통제하는 것이다. 생각없이 여기저기 CPU와 메모리를 추가하다 보면 월말에 막대한 비용 청구서를 받아 들게 된다.
 

오버헤드

클라우드 머신은 그 자체로는 ‘머신’이 아니라, N개 부분으로 나뉜 큰 물리적 머신의 한 조각이다. 이 조각은 단독으로는 부하를 처리할 정도로 성능이 높지 않기 때문에 쿠버네티스 같은 도구로 N개의 조각을 함께 작업하도록 한다.

여기서 의문이 생긴다. 대형 시스템을 기껏 N개로 나눠 놓고, 다시 결합하는 이유가 뭘까? 처음부터 대형 머신 하나로 큰 부하를 처리하면 되지 않을까? 클라우드 전도사는 이렇게 무례한 질문을 던지는 사람은 클라우드의 이점을 보지 못하는 자라고 말할 것이다. 운영체제의 추가 계층과 추가 복사본을 통해 가외성과 유연성을 얻을 수 있고, 감사할 정도로 모든 인스턴트가 섬세하게 조율되어 부팅과 종료를 할 수 있는 것이라고 말이다.

그러나 쿠버네티스를 통한 간편 복구는 엉성한 프로그래밍을 유도한다. 노드 하나가 실패하는 것쯤 문제도 아니다. 쿠버네티스가 인스턴스를 교체해주므로 팟(pod)은 계속 실행되기 때문이다. 결국 중간에 끼어드는 성가신 과정 없이 깨끗한 새 머신으로 시작할 수 있음에 감사하면서 부가적인 계층을 유지하는 온갖 오버헤드에 약간의 비용을 더 지불한다. 
 

클라우드의 무한성

클라우드 컴퓨팅에서 까다로운 문제는 어떠한 요구도 처리할 수 있는 무한한 듯한 확장 기능도 결국 예산 측면에서 지뢰밭이라는 것이다. 각 사용자의 평균 이그레스가 10기가바이트가 될까, 20기가바이트가 될까? 각 서버에 필요한 RAM이 2기가바이트일까, 4기가바이트일까? 프로젝트를 막 시작한 단계에서는 전혀 파악할 수 없다.
 
프로젝트를 위해 정해진 수량의 서버를 구매하는 과거의 방식은 수요 증가에 대처하기가 어려울 수 있지만, 적어도 예산이 폭증하는 일은 없다. 무거운 부하로 서버의 냉각 팬이 쉴 틈 없이 고속으로 작동하고 사용자가 느린 응답 속도에 불평할 수 있지만, 충격을 받은 회계 팀의 전화를 받는 일은 없다.

하지만 클라우드에서는 오직 추측만 가능할 뿐, 누구도 정확한 요금을 파악할 수 없다. 사용자가 모여들기 시작하면 무슨 일이 벌어질지 모른다. 초기 비용이 낮기 때문에 아무도 눈치채지 못하지만 계량기가 돌아가는 속도가 점점 더 빨라지면 경영진이 예의주시하기 시작한다. 가장 근본적인 문제는 은행 잔고가 클라우드처럼 확장되지 않는다는 것이다. editor@itworld.co.kr 


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