EC2 인스턴스 유형: M, C, R, T, 어떤 패밀리를 선택해야 할까?
AWS EC2 인스턴스 유형(범용, 컴퓨팅, 메모리, 스토리지 최적화)의 특징과 사용 사례를 비교하고, 워크로드별 최적의 인스턴스 선택 기준을 제시합니다.
관련 시험 도메인
- Domain 3: Design High-Performing Architectures
- Domain 4: Design Cost-Optimized Architectures
핵심 요약: EC2 인스턴스 유형 선택
결론부터 말하면: 처음에는 **M 시리즈(범용)**로 시작하세요. CPU 집약적이면 C 시리즈, 메모리 집약적이면 R 시리즈, 버스트 성능이 필요하면 T 시리즈를 선택합니다.
한눈에 보는 비교
| 패밀리 | 유형 | 특징 | 대표 사용 사례 |
|---|---|---|---|
| M | 범용 | 균형 잡힌 CPU/메모리 | 웹 서버, 비즈니스 앱 |
| T | 버스트 범용 | 기본 성능 + 버스트 | 개발/테스트, 소규모 웹 |
| C | 컴퓨팅 최적화 | 높은 CPU 성능 | 배치 처리, HPC, 게임 서버 |
| R | 메모리 최적화 | 대용량 메모리 | 인메모리 DB, 캐시 |
| I/D | 스토리지 최적화 | 고속 스토리지 | NoSQL, 데이터 웨어하우스 |
| P/G | 가속 컴퓨팅 | GPU/가속기 | ML/DL, 그래픽 렌더링 |
시험 팁
시험 핵심: 워크로드 특성(CPU/메모리/스토리지/GPU)에 따라 적합한 패밀리를 선택하세요. "배치 처리" → C, "인메모리 DB" → R, "ML 훈련" → P/G
EC2 인스턴스 명명 규칙
인스턴스 유형 이름을 이해하면 적절한 선택이 쉬워집니다.
m7i.2xlarge
│││ │
││└──┴── 크기 (vCPU/메모리 결정)
│└────── 세대 (높을수록 최신, 가성비 좋음)
└─────── 패밀리 (용도 결정)
추가 속성 예시:
m7i = Intel 프로세서
m7a = AMD 프로세서
m7g = Graviton (ARM) 프로세서
m7gd = Graviton + NVMe SSD
m7in = Intel + 고성능 네트워크
크기별 리소스 배수
| 크기 | vCPU 배수 | 메모리 배수 |
|---|---|---|
| nano | 1 | - |
| micro | 1 | - |
| small | 1 | 1x |
| medium | 1 | 2x |
| large | 2 | 1x |
| xlarge | 4 | 2x |
| 2xlarge | 8 | 4x |
| 4xlarge | 16 | 8x |
시험 팁
세대 선택 팁: 가급적 **최신 세대(7세대 이상)**를 선택하세요. 최신 세대는 동일 비용에서 더 나은 성능을 제공합니다.
범용 인스턴스 (M, T 시리즈)
M 시리즈: 고정 성능 범용
균형 잡힌 컴퓨팅, 메모리, 네트워킹을 제공하는 가장 일반적인 인스턴스입니다.
M 시리즈 특성
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│ 균형 잡힌 리소스 배분 │
│ │
│ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ │
│ │ vCPU │ │ 메모리 │ │ 네트워크 │ │
│ │ ████ │ │ ████ │ │ ████ │ │
│ │ ████ │ │ ████ │ │ ████ │ │
│ └─────────┘ └─────────┘ └─────────┘ │
│ │
│ • 워크로드 특성이 불확실할 때 시작점으로 적합 │
│ • 다른 패밀리로 전환하기 전 기준점 │
└─────────────────────────────────────────────────────┘
| 시리즈 | 프로세서 | 특징 |
|---|---|---|
| M7i | Intel Sapphire Rapids | 최신 Intel, 고성능 |
| M7a | AMD EPYC | 비용 효율적 |
| M7g | AWS Graviton3 | 최고 가성비 |
M 시리즈 적합한 워크로드:
- 웹 애플리케이션 서버
- 비즈니스 애플리케이션
- 소규모~중규모 데이터베이스
- 개발 및 테스트 환경
- 백엔드 서버
T 시리즈: 버스트 가능 범용
기본 성능 + 버스트 기능을 제공하는 비용 효율적인 인스턴스입니다.
T 시리즈 버스트 모델
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│ │
│ CPU 사용률 │
│ ▲ │
│ 100%│ ████ │
│ │ ████ █ ██ │
│ 기준│────────────────────────────────── │
│ (예:20%) │
│ └──────────────────────────────────▶ 시간 │
│ │
│ CPU 크레딧 │
│ ▲ │
│ │ ████████ │
│ │ ██ ██████ │
│ └──────────────────────────────────▶ 시간 │
│ │
│ • 사용량이 적을 때 크레딧 축적 │
│ • 버스트 필요 시 크레딧 소비 │
│ • 크레딧 소진 시 기준 성능으로 제한 │
└─────────────────────────────────────────────────────┘
| 시리즈 | 프로세서 | 특징 |
|---|---|---|
| T3 | Intel | 가장 일반적 |
| T3a | AMD | T3 대비 10% 저렴 |
| T4g | Graviton2 | T3 대비 40% 가성비 향상 |
T 시리즈 적합한 워크로드:
- 개발 및 테스트 환경
- 소규모 웹사이트
- 마이크로서비스
- 코드 리포지토리
- 낮은 트래픽의 애플리케이션
시험 팁
T vs M 선택 기준: CPU 사용률이 항상 높다면 M 시리즈, 간헐적으로 높다면 T 시리즈가 비용 효율적입니다. T 시리즈의 버스트 크레딧이 자주 소진되면 M 시리즈로 전환하세요.
컴퓨팅 최적화 인스턴스 (C 시리즈)
고성능 프로세서를 제공하는 CPU 집약적 워크로드용 인스턴스입니다.
C 시리즈 특성
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│ CPU 중심 리소스 배분 │
│ │
│ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ │
│ │ vCPU │ │ 메모리 │ │ 네트워크 │ │
│ │ ████ │ │ ██ │ │ ████ │ │
│ │ ████ │ │ ██ │ │ ████ │ │
│ │ ████ │ │ │ │ │ │
│ │ ████ │ │ │ │ │ │
│ └─────────┘ └─────────┘ └─────────┘ │
│ │
│ • vCPU당 메모리 비율이 M 시리즈보다 낮음 │
│ • 최고 수준의 CPU 성능 제공 │
└─────────────────────────────────────────────────────┘
| 시리즈 | 프로세서 | 특징 |
|---|---|---|
| C7i | Intel Sapphire Rapids | 최신 Intel |
| C7a | AMD EPYC | AVX-512 지원 |
| C7g | Graviton3 | 최고 가성비 |
| C7gn | Graviton3 + 고속 네트워크 | 최대 200Gbps |
C 시리즈 적합한 워크로드:
- 배치 처리
- 미디어 트랜스코딩
- 고성능 웹 서버
- 고성능 컴퓨팅 (HPC)
- 과학 모델링
- 게임 전용 서버
- 광고 서버 엔진
- 기계 학습 추론
메모리 최적화 인스턴스 (R, X, Z 시리즈)
대용량 메모리를 제공하는 메모리 집약적 워크로드용 인스턴스입니다.
R/X 시리즈 특성
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│ 메모리 중심 리소스 배분 │
│ │
│ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ │
│ │ vCPU │ │ 메모리 │ │ 네트워크 │ │
│ │ ██ │ │ ████ │ │ ███ │ │
│ │ ██ │ │ ████ │ │ ███ │ │
│ │ │ │ ████ │ │ │ │
│ │ │ │ ████ │ │ │ │
│ └─────────┘ └─────────┘ └─────────┘ │
│ │
│ • R: large에서 16 GiB (M 시리즈는 8 GiB) │
│ • X: 더 큰 메모리 (최대 4 TiB) │
│ • Z: 고주파수 CPU + 대용량 메모리 │
└─────────────────────────────────────────────────────┘
| 시리즈 | 특징 | 최대 메모리 |
|---|---|---|
| R7i | Intel, 범용 메모리 최적화 | 1,024 GiB |
| R7g | Graviton3, 가성비 | 512 GiB |
| X2idn | 초대용량 메모리 | 2,048 GiB |
| X2iedn | 초대용량 + NVMe | 4,096 GiB |
| z1d | 고주파수 CPU + 메모리 | 384 GiB |
R/X/Z 시리즈 적합한 워크로드:
- 인메모리 데이터베이스 (SAP HANA, Redis)
- 인메모리 캐시 (ElastiCache)
- 실시간 빅데이터 분석
- 대규모 엔터프라이즈 애플리케이션
- 고성능 관계형 데이터베이스
시험 팁
SAP HANA: R 또는 X 시리즈 + io2 EBS 조합이 일반적입니다. 초대용량 메모리가 필요하면 X 시리즈(최대 4 TiB)를 선택하세요.
스토리지 최적화 인스턴스 (I, D 시리즈)
고속 로컬 스토리지를 제공하는 스토리지 집약적 워크로드용 인스턴스입니다.
| 시리즈 | 특징 | 사용 사례 |
|---|---|---|
| I4i | NVMe SSD, 고 IOPS | NoSQL DB, OLTP |
| I4g | Graviton2 + NVMe | 비용 효율적 NoSQL |
| D3 | HDD, 고밀도 스토리지 | 데이터 웨어하우스 |
| D3en | 초대용량 HDD | 빅데이터 분석 |
I/D 시리즈 적합한 워크로드:
- NoSQL 데이터베이스 (Cassandra, MongoDB)
- 데이터 웨어하우징
- 분산 파일 시스템 (HDFS)
- Elasticsearch, 로그 분석
가속 컴퓨팅 인스턴스 (P, G, Inf, Trn 시리즈)
GPU, AI 가속기를 제공하는 특수 워크로드용 인스턴스입니다.
| 시리즈 | 가속기 | 사용 사례 |
|---|---|---|
| P5 | NVIDIA H100 | 대규모 ML/DL 훈련 |
| P4d | NVIDIA A100 | ML/DL 훈련 |
| G5 | NVIDIA A10G | 그래픽 렌더링, ML 추론 |
| G6 | NVIDIA L4 | 비용 효율적 그래픽 |
| Inf2 | AWS Inferentia2 | ML 추론 특화 |
| Trn1 | AWS Trainium | DL 훈련 특화 |
가속 컴퓨팅 적합한 워크로드:
- 딥러닝 모델 훈련 (P 시리즈)
- 기계 학습 추론 (Inf 시리즈)
- 3D 그래픽 렌더링 (G 시리즈)
- 비디오 트랜스코딩
- 게임 스트리밍
프로세서별 비교: Intel vs AMD vs Graviton
프로세서 선택 가이드
| 프로세서 | 장점 | 단점 | 권장 상황 |
|---|---|---|---|
| Intel (i) | 광범위한 호환성, 안정성 | 상대적으로 비쌈 | 기존 앱 마이그레이션 |
| AMD (a) | Intel 대비 ~10% 저렴 | 일부 앱 호환성 확인 필요 | 비용 최적화 |
| Graviton (g) | 최대 40% 가성비 향상 | ARM 아키텍처 호환성 | 신규 워크로드, 컨테이너 |
Graviton 선택 시 고려사항
Graviton 적합:
✅ 컨테이너 기반 애플리케이션
✅ 오픈소스 소프트웨어
✅ Java, Python, Node.js 애플리케이션
✅ 웹 서버 (NGINX, Apache)
✅ 데이터베이스 (MySQL, PostgreSQL)
Graviton 확인 필요:
⚠️ 특정 Windows 전용 애플리케이션
⚠️ x86 전용 바이너리
⚠️ 특수 하드웨어 드라이버
시험 팁
Graviton 시험 포인트: "비용 최적화"와 "가성비"가 키워드라면 Graviton(g 접미사) 인스턴스를 고려하세요. 단, x86 호환성이 명시되면 Intel 또는 AMD를 선택합니다.
인스턴스 유형 선택 가이드
의사결정 플로우차트
워크로드 특성은?
│
├── CPU 집약적 ──▶ C 시리즈
│
├── 메모리 집약적 ──▶ R/X 시리즈
│
├── 스토리지 집약적 ──▶ I/D 시리즈
│
├── GPU/ML 필요 ──▶ P/G/Inf/Trn 시리즈
│
└── 균형 필요 ──▶ CPU 사용률 패턴은?
│
├── 항상 높음 ──▶ M 시리즈
│
└── 간헐적 ──▶ T 시리즈
워크로드별 권장 인스턴스
| 워크로드 | 권장 패밀리 | 권장 시리즈 |
|---|---|---|
| 웹 서버 | 범용 | M7i, M7g, T3 |
| API 서버 | 범용 | M7i, M7g |
| 배치 처리 | 컴퓨팅 | C7i, C7g |
| 미디어 인코딩 | 컴퓨팅 | C7i, C6i |
| 인메모리 캐시 | 메모리 | R7i, R7g |
| SAP HANA | 메모리 | X2idn, R7iz |
| NoSQL DB | 스토리지 | I4i, I4g |
| ML 훈련 | 가속 | P5, P4d, Trn1 |
| ML 추론 | 가속 | Inf2, G5 |
| 개발/테스트 | 버스트 | T3, T4g |
비용 최적화
인스턴스 비용 절감 전략
-
적절한 패밀리 선택
- 워크로드에 맞지 않는 오버스펙 피하기
- 범용에서 시작 → 필요 시 전환
-
Graviton 활용
- 호환되는 워크로드는 Graviton으로 최대 40% 절감
-
최신 세대 사용
- 동일 비용에서 더 나은 성능
- 예: M6i → M7i (15% 성능 향상)
-
구매 옵션 조합
- 안정적 워크로드: Reserved Instances
- 유연한 워크로드: Savings Plans
- 인터럽트 가능: Spot Instances
SAA-C03 시험 출제 포인트
자주 나오는 문제 유형
-
워크로드별 인스턴스 선택
- "배치 처리, CPU 집약적" → C 시리즈
- "인메모리 데이터베이스" → R 시리즈
- "대규모 ML 훈련" → P 시리즈
-
T 시리즈 버스트 크레딧
- "CPU 크레딧 소진" → M 시리즈로 전환 또는 Unlimited 모드
-
비용 최적화
- "가성비, 비용 절감" → Graviton (g 접미사)
- "예측 가능한 워크로드" → Reserved/Savings Plans
-
SAP HANA 인스턴스
- 대용량 메모리 필요 → X 시리즈 또는 R 시리즈
시험 팁
시험 문제 예시: "회사는 대용량 데이터 세트를 메모리에서 처리하는 실시간 분석 애플리케이션을 운영합니다. 어떤 EC2 인스턴스 유형을 선택해야 합니까?"
→ 정답: R 시리즈 (메모리 최적화) - 인메모리 분석에 최적
핵심 암기 포인트
| 키워드 | 연상 |
|---|---|
| 균형, 범용 | M 시리즈 |
| 버스트, 가변 CPU | T 시리즈 |
| CPU 집약적, 배치 | C 시리즈 |
| 메모리 집약적, 인메모리 DB | R 시리즈 |
| 초대용량 메모리, SAP | X 시리즈 |
| 고속 스토리지, NoSQL | I 시리즈 |
| ML 훈련, GPU | P 시리즈 |
| ML 추론 | Inf 시리즈 |
| 가성비, ARM | Graviton (g) |
FAQ
Q1: M 시리즈와 T 시리즈 중 어떤 것을 선택해야 하나요?
A: CPU 사용률 패턴에 따라 선택하세요:
- M 시리즈: CPU 사용률이 지속적으로 높은 경우 (예: 24시간 운영 서버)
- T 시리즈: CPU 사용률이 간헐적으로 높은 경우 (예: 개발 서버, 소규모 웹)
Q2: Graviton 인스턴스를 사용해도 되나요?
A: 대부분의 Linux 기반 오픈소스 워크로드는 Graviton과 호환됩니다. 특히 컨테이너, Java, Python 애플리케이션은 큰 수정 없이 실행 가능합니다. 단, x86 전용 바이너리는 확인이 필요합니다.
Q3: 인스턴스 유형을 변경할 수 있나요?
A: 네, EC2 인스턴스는 중지 후 유형을 변경할 수 있습니다. 단, 같은 하이퍼바이저(Nitro/Xen) 내에서 변경하는 것이 일반적입니다.
Q4: 어떤 세대를 선택해야 하나요?
A: 가급적 **최신 세대(7세대 이상)**를 선택하세요. 최신 세대는 동일 비용에서 더 나은 성능과 기능을 제공합니다.
Q5: 스토리지 최적화(I/D)와 EBS io2 중 어떤 것을 선택해야 하나요?
A:
- I/D 시리즈: 초고속 로컬 스토리지 필요, 데이터 영속성이 덜 중요한 경우
- EBS io2: 데이터 영속성 필요, 스냅샷/복제 필요한 경우
마무리
EC2 인스턴스 유형 선택의 핵심은 워크로드 특성 파악입니다:
- 시작점: M 시리즈 (범용)에서 시작
- 최적화: 모니터링 후 적절한 패밀리로 전환
- 비용 절감: Graviton 활용, 최신 세대 선택
SAA-C03 시험에서는 워크로드 키워드와 인스턴스 패밀리 매칭이 자주 출제됩니다. "배치 처리" → C, "인메모리" → R, "ML 훈련" → P를 기억하세요.