Grafana k6로 Amazon EC2 비용 최적화하기

EC2는 700개가 넘는 인스턴스 타입을 제공하지만, 스펙표만으로는 실제 워크로드 성능을 가늠하기 어렵다. 여기서는 Grafana k6와 몬테카를로 시뮬레이션을 결합해 CPU 집약 부하를 직접 걸고, 8 vCPU급 2xlarge 7종의 x86_64와 arm64 인스턴스를 비교했다. 대상은 c5.2xlarge, c6i.2xlarge, c6g.2xlarge, c7i.2xlarge, c7g.2xlarge, c8i.2xlarge, c8g.2xlarge다.

테스트 앱은 Nginx, Gunicorn, Flask로 구성했다. Flask API에서는 50만 개의 난수를 이용해 원 안에 들어간 점의 비율로 π를 추정해, 반복 계산과 난수 생성이 많은 순수 CPU 부하를 만들었다.

부하는 k6의 stages로 단계적으로 올렸다.

• 3분 동안 VU 100까지 웜업
• 10분 동안 VU 400 유지
• 2분 동안 쿨다운

성공 기준은 http_req_duration의 p95 < 2000ms와 http_req_failed rate < 0.01로 잡아, 지연 시간과 실패율을 함께 통제했다. EC2는 User Data로 nginx, python3, pip, gunicorn, flask를 자동 설치하고 systemd로 서비스를 올렸으며, 결과는 CloudWatch의 CPUUtilization 지표로 확인했다. EC2 상세 모니터링을 켜 1분 단위 메트릭을 수집하는 대신, 메트릭당 약 $0.30/월의 추가 비용도 감수했다.

결과는 세대가 올라갈수록 같은 워크로드에서 CPU 사용률이 낮아지는 방향으로 정리됐다. 특히 Graviton 계열은 동급 x86 대비 가격이 유리했고, c6g는 c5보다 약 20% 저렴했으며 c7g는 c6i보다 약 15% 저렴하면서 약 10%의 성능 우위를 보였다. 최종적으로 c8i는 c5 대비 CPU 사용률이 100%에서 44.45%까지 떨어져, 실측 벤치마크와 AWS Pricing Calculator, Cost Explorer를 함께 보는 가격 대비 성능 판단이 중요하다고 강조했다.