AWS EC2 인스턴스 타입 6종 정리 — 컴퓨팅 서비스 입문 (Cloud Practitioner)
오늘 D-32, AWS CP 응시까지 32일. Module 2를 학습. AWS CP에서 가장 핵심이라고 평가받는 모듈. EC2·Lambda·Auto Scaling·ELB·ECS·Fargate가 한 모듈에 다 묶여 있다.
오늘 공부 기록
- AWS Skill Builder Module 2 (컴퓨팅 서비스): 약 90분
- Module 2/13 = 누적 15.4%
1. EC2 인스턴스 패밀리 6 종 — 처음 마주친 분류
오늘 가장 머리에 박힌 한 표. EC2가 단일 서비스가 아니라 6 종 패밀리로 갈린다는 게 의외였다.
| 패밀리 | 접두 | 최적 워크로드 |
|---|---|---|
| 범용 (General Purpose) | T·M | 일반 웹·앱·개발 |
| 컴퓨팅 최적화 (Compute Optimized) | C | 고성능 컴퓨팅·게임 서버·과학 계산 |
| 메모리 최적화 (Memory Optimized) | R·X | 대형 DB·메모리 캐시·실시간 분석 |
| 스토리지 최적화 (Storage Optimized) | I·D·H | NoSQL·데이터 웨어하우스·로그 |
| 가속 컴퓨팅 (Accelerated) | P·G·F | AI/ML·그래픽 렌더링·딥러닝 |
| HPC 최적화 | HPC | 고성능 클러스터 컴퓨팅 |
접두 한 글자가 워크로드를 결정한다. T = 범용 burst, M = 범용 표준, C = 컴퓨팅, R = 메모리, P = GPU 딥러닝. 시험 빈출이라는 게 책 옆 메모에 적혀 있었다.
박사 5년·회사 10년 동안 본인이 직접 EC2 인스턴스를 띄워본 적이 한 번도 없었다는 게 좀 헛헛했다. 측정 데이터 분석은 사내 워크스테이션 또는 분석실 서버를 썼고, 클라우드 인프라는 IT 팀이 관리했다. 박사 학위가 인접 영역의 무지를 가린다는 사실이 IPAT 시리즈에서 IP 영역이었고, 오늘 AWS 시리즈에서 클라우드 인프라 영역으로 옮겨갔다.
2. EC2 결제 5 모델 — 비용·유연성 trade-off
| 모델 | 특징 | 할인율 (대략) |
|---|---|---|
| On-Demand | 쓰는 만큼 시간당 결제, 약정 X | 0% (정가) |
| Reserved Instance (RI) | 1년 또는 3년 약정 | 40~72% |
| Savings Plan | 1년 또는 3년, 약정만 컴퓨팅 사용량 | 최대 72% |
| Spot Instance | AWS 여유 용량 입찰, 언제든 중단 가능 | 최대 90% |
| Dedicated Host | 물리 서버 단독 사용 | 가장 비쌈 (기업 라이선스용) |
핵심 함정 한 줄. Reserved vs Savings Plan은 비슷해 보이는데, Reserved는 "특정 인스턴스 패밀리" 약정, Savings Plan은 "컴퓨팅 사용량" 약정이다. Savings Plan이 더 유연하다.
Spot Instance가 가장 흥미로웠다. 최대 90% 할인인데 AWS가 언제든 회수할 수 있다. 학습용·배치 작업·내결함성 워크로드에만 쓴다. 시험에 단골이라는 게 메모에 있었다.
3. Lambda vs EC2 — 서버리스의 본질
Module 2에서 EC2 다음 단원이 Lambda였다. 한 줄로 박혔다. "EC2 = 서버를 빌린다. Lambda = 함수를 빌린다."
- EC2: 가상 서버 (Virtual Machine) — OS·런타임·앱 다 관리
- Lambda: 서버리스 함수 — 코드만 업로드, 서버는 AWS 관리
Lambda의 결정적 특징 3개:
- 요청 시 실행, 끝나면 종료 (Idle 시 비용 0)
- 최대 실행 시간 15분 (장시간 작업 부적합)
- 이벤트 기반 (S3 업로드·API 호출 등 트리거)
실무 관점에서 보면 Lambda는 "운영 부담 0"의 매력이 강한데, 시험 관점에서는 "15분 제한"이라는 함정이 단골이다. 장시간 처리가 필요하면 EC2 또는 Fargate.
4. ECS·EKS·Fargate — 컨테이너 3 옵션
| 서비스 | 관리 대상 | 적합 워크로드 |
|---|---|---|
| ECS (Elastic Container Service) | AWS 자체 컨테이너 오케스트레이션 | AWS 종속 OK·간단한 컨테이너 |
| EKS (Elastic Kubernetes Service) | Kubernetes 관리형 | K8s 표준·멀티 클라우드 호환 |
| Fargate | 서버리스 컨테이너 (ECS·EKS 함께 사용) | EC2 관리 부담 0 |
Fargate가 ECS·EKS와 어떻게 묶이는지 처음에는 헷갈렸다. Fargate는 별도 서비스가 아니라 ECS 또는 EKS의 "실행 모드" 옵션이다. EC2 모드 = 서버 관리 / Fargate 모드 = 서버리스. 시험 함정 단골.
5. Auto Scaling + ELB — 자동화 2 축
Module 2의 마지막 핵심 한 쌍. Auto Scaling + Elastic Load Balancing.
- Auto Scaling: 트래픽 따라 EC2 인스턴스 ↑↓ 자동 조절
- ELB: 트래픽 분산 (Application·Network·Gateway Load Balancer 3 종)
두 서비스가 짝을 이루어 작동한다. Auto Scaling이 인스턴스 수를 조절하고, ELB가 그 인스턴스들에 트래픽을 균등 분배한다. 시험에서는 "고가용성 시나리오"라는 키워드가 나오면 거의 두 서비스가 답에 들어간다.
ELB 3 종 함정:
- ALB (Application LB): HTTP/HTTPS, Layer 7
- NLB (Network LB): TCP/UDP, Layer 4, 고성능
- GWLB (Gateway LB): 방화벽·IDS 등 네트워크 어플라이언스용
6. 자가 회상 5문제 (D-32 시점)
- EC2 인스턴스 패밀리 6 종 + 접두 한 글자 매칭?
- EC2 결제 5 모델 + 비용·유연성 trade-off?
- Lambda 결정적 제한 3개 (시간·메모리·트리거)?
- ECS·EKS·Fargate 차이 + Fargate 실행 모드?
- Auto Scaling + ELB 짝 + ALB·NLB·GWLB 3 종 용도?
오늘 자가진단으로 풀어봤더니 5문제 중 3 정답·2 헷갈림. 패밀리 6 종 + 결제 5 모델은 통과, ELB 3 종은 ALB·NLB까지만 익숙하고 GWLB는 처음 보는 개념이라 못 박았다. 빈출이라고 메모에 적힌 만큼 D-31에 재회상 예정.
7. 진척률 매트릭스 (D-32 갱신)
| 지표 | 값 |
|---|---|
| 코스 진척 | Module 2/13 = 15.4% |
| 남은 모듈 | 11개 (Module 3~13) |
| 응시까지 | D-32 (32일) |
| 필요 페이스 | 11 modules / 32일 = 2.9일/module |
| 여유 | 충분 (W4 6/15~6/21 코스 완주 + W5 모의고사 plan) |
8. 마무리 + 내일 (D-31, 5/28)
내일은 Module 3 컴퓨팅 서비스 살펴보기 진입 예정. Module 2와 일부 중첩되는 영역인데, 실제 use case 시나리오 중심으로 박는 모듈이라 시험 응용 문제 대비에 더 가깝다.
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