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앞선 글에서 Serverless의 개념과 필요성을 살펴보았습니다. 이번에는 실무 관점에서 대표적인 Serverless 플랫폼인 AWS Lambda, GCP Cloud Functions, Azure Functions를 구체적으로 비교해보겠습니다. 각 서비스는 비슷한 기본 구조를 갖추고 있지만, 사용성, 통합성, 세부 기능 면에서 차이가 존재합니다. 따라서 단순히 가격이나 속도만 비교하는 것이 아니라, 서비스 아키텍처, 팀 기술 스택, 운영 전략 등을 고려하여 신중히 선택해야 합니다.
AWS Lambda는 Serverless의 대명사로 불릴 만큼 시장에서 가장 널리 사용되는 플랫폼입니다. 2014년 출시 이후 Serverless 개념을 대중화하며 강력한 생태계를 구축해왔습니다. Lambda는 AWS S3, DynamoDB, SNS, API Gateway 등 다양한 AWS 서비스와 긴밀하게 연동되며, Node.js, Python, Java, Go, C#, Ruby 등 여러 언어를 지원합니다.
Lambda는 높은 확장성, 글로벌 리전 커버리지, 다양한 이벤트 트리거 지원을 제공합니다. 특히 VPC 통합, 환경 변수 설정, 프로비저닝 콘커런시(Provisioned Concurrency)를 통한 콜드 스타트 완화 등 실전 운영에 필요한 기능들이 매우 충실하게 제공됩니다.
그러나 초기 설정이 복잡할 수 있으며, IAM 권한 관리가 세밀하게 요구됩니다. 특히 복잡한 보안 정책이 필요한 경우 Lambda 접근 제어는 주의 깊게 설계해야 합니다. 또한, 콜드 스타트 문제는 여전히 실시간 응답이 중요한 워크로드에서 주의해야 할 요소입니다.
GCP Cloud Functions는 Google Cloud Platform의 Serverless 컴퓨팅 서비스로, Google Storage, Pub/Sub, Firestore와 같은 데이터 중심 서비스와 자연스럽게 연동됩니다.
설정과 배포가 매우 간편하며, Firebase와의 통합이 뛰어나 모바일 앱 및 웹 백엔드 개발에 강점을 가집니다. 지원하는 언어는 Node.js, Python, Go이며, 최근에는 Java, Ruby, PHP도 베타 지원하고 있어 선택 폭이 넓어지고 있습니다.
Cloud Functions는 초 단위로 과금되며, 사용량이 없을 때 비용이 발생하지 않는 구조입니다. 다만, VPC 연결 및 네트워크 구성은 AWS Lambda에 비해 단순하여 복잡한 네트워크 아키텍처를 구축하려는 경우 한계가 있을 수 있습니다.
Azure Functions는 Microsoft Azure가 제공하는 Serverless 플랫폼입니다. 다양한 언어(.NET, C#, Java, Python, JavaScript 등)를 지원하며, Visual Studio 및 기타 Azure 서비스와의 통합성이 매우 뛰어납니다.
Azure Functions의 핵심 강점은 다양한 트리거와 바인딩 지원입니다. HTTP 요청, Timer, Blob Storage, Cosmos DB 등 다양한 데이터 소스와 손쉽게 연동할 수 있으며, Durable Functions를 통해 복잡한 상태 관리 워크플로우를 구성할 수도 있습니다.
Windows와 Linux 환경 모두 지원하며, 엔터프라이즈급 시스템 통합이 필요한 경우 뛰어난 확장성과 안정성을 제공합니다. 다만, 초기 설정이 복잡할 수 있고 러닝 커브가 존재해 초심자에게는 다소 어려울 수 있습니다.
Serverless 플랫폼을 선택할 때는 단순한 기능 비교를 넘어 서비스 아키텍처 전체를 고려해야 합니다. 워크로드 특성, 기존 시스템 연동, 팀의 기술 스택, 향후 확장성까지 다방면으로 검토해야 합니다.
또한 리전 확장성, 장애 복구 전략, 보안 체계 구축 계획도 함께 고려하여 장기적 관점에서 선택해야 합니다.
Serverless 플랫폼 선택은 단순한 가격과 속도 경쟁이 아니라, 전체 서비스 운영 전략과 밀접한 결정입니다. 각 플랫폼은 고유한 강점과 한계를 가지고 있으며, 이를 명확히 이해하고 프로젝트의 요구사항에 맞춰 신중하게 선택하는 것이 성공적인 서비스 구축의 핵심입니다.
다음 글에서는 "Serverless 아키텍처 설계 핵심 구성 요소"를 주제로, 다양한 Serverless 서비스를 어떻게 조합하고 최적화할 수 있을지 심층적으로 살펴보겠습니다.