서버리스 아키텍처는 클라우드 컴퓨팅의 미래라고 불렸습니다. 인프라 관리 걱정 없이 코드만 작성하면 된다는 약속은 개발자들에게 매력적이었습니다. 하지만 2024년, 한 기업의 선택이 이 통념에 도전장을 던졌습니다. 바로 API 키 관리 서비스를 제공하는 Unkey의 결정입니다.
Serverless에서 전통 서버로 회귀한 이유
Unkey는 초기에 Cloudflare Workers 기반의 서버리스 아키텍처를 선택했습니다. 스케일링 걱정 없이 글로벌 엣지 네트워크에서 즉시 실행되는 환경은 분명 매력적이었습니다. 그러나 실제 운영 과정에서 예상치 못한 장벽들을 마주했습니다.
결국 Unkey는 Go 기반의 상태 유지 서버로 완전히 전환했습니다. 그 결과는 놀라웠습니다. API 응답 속도가 무려 6배 빨라졌습니다. 단순한 성능 개선을 넘어, 아키텍처 자체가 대폭 단순화되었습니다.
Serverless의 무상태성, 현실의 장벽
이러한 변화의 핵심에는 서버리스 아키텍처의 근본적인 특성인 무상태성(Stateless) 문제가 있습니다. 서버리스 환경에서는 함수가 상태를 유지할 수 없도록 설계되어 있습니다. 이는 확장성 측면에서는 장점이지만, 특정 애플리케이션에서는 심각한 제약이 됩니다.
Unkey의 사례에서 나타난 구체적인 문제점들은 다음과 같습니다.
캐싱의 비효율성
서버리스 환경에서 캐싱은 매우 제한적입니다. 각 함수 인스턴스는 독립적으로 실행되므로, 이전 요청에서 생성한 캐시 데이터를 다음 요청에서 활용하기 어렵습니다. 이는 데이터베이스 쿼리 횟수 증가로 이어지고, 결과적으로 응답 지연과 비용 증가를 초래합니다.
연결 관리의 복잡성
데이터베이스 연결이나 외부 서비스와의 연결을 유지해야 하는 경우, 서버리스 환경에서는 매번 새로운 연결을 맺어야 합니다. “콜드 스타트(Cold Start)” 문제와 함께 이는 응답 시간을 크게 증가시킵니다.
상태 추적의 어려움
API 키 관리처럼 요청 간의 상태 추적이 필요한 업무의 경우, 서버리스 아키텍처는 근본적인 한계를 드러냅니다. 상태를 외부 저장소에만 의존할 수밖에 없으며, 이는 성능과 비용 면에서 비효율적입니다.
서버리스의 적절한 사용 사례
여기서 중요한 것은 서버리스 아키텍처가 나쁜 것이 아니라, 모든 상황에 적합하지 않다는 점입니다. 서버리스는 다음과 같은 특정 상황에서 탁월합니다.
- 이벤트 기반 처리: 예를 들어, 파일 업로드 시 이미지 처리, 데이터베이스 변경 시 알림 발송 같은 작업
- 주기적 배치 작업: 정해진 시간에 실행되고 곧 종료되는 작업
- API 프록시: 단순한 요청-응답 구조의 API 서비스
- 저트래픽 서비스: 트래픽이 예측 불가능하고 간헐적인 서비스
현장에서 배우는 교훈
Unkey의 사례는 기술 선택에 있어 중요한 교훈을 제시합니다.
첫째, 기술의 유행에 휘말리지 말 것입니다. 서버리스가 트렌드라고 해서 모든 프로젝트에 적용하는 것은 위험합니다.
둘째, 아키텍처 결정은 애플리케이션의 특성에 기반해야 합니다. API 키 관리처럼 빈번한 상태 조회와 캐싱이 필요한 서비스라면, 상태 유지 서버가 더 적합할 수 있습니다.
셋째, 운영 단계에서의 성능과 비용을 초기 설계 단계에서 충분히 검토해야 합니다. 서버리스로 시작했다가 나중에 전환하는 과정은 상당한 엔지니어링 비용을 초래합니다.
결론: 올바른 도구 선택의 중요성
2024년 현재, Serverless 기술은 충분히 성숙했습니다. 하지만 성숙함은 곧 만능함을 의미하지 않습니다. Unkey의 결정은 우리에게 묻습니다. 당신의 애플리케이션에 정말 필요한 것은 무엇인가?
혁신적인 기술도 중요하지만, 현실의 요구사항을 정확히 파악하고 그에 맞는 적절한 도구를 선택하는 것이 더욱 중요합니다. 때로는 오래된 기술이 새로운 기술보다 더 나은 선택일 수 있다는 것, 이것이 기술 리더들이 배워야 할 가장 중요한 교훈입니다.
AI와 만난 서버리스, 새로운 가능성의 문을 열다
2025년 10월은 클라우드 기술의 역사에서 특별한 의미를 갖는 달입니다. Amazon Bedrock과 CoreWeave가 거의 동시에 AI 분야에 혁신적인 서버리스 기술을 선보였기 때문입니다. Serverless 아키텍처가 단순히 개발자의 편의성을 제공하는 것을 넘어, 대규모 AI 모델 운영과 강화 학습의 새로운 패러다임을 구축하고 있습니다.
파운데이션 모델의 민주화, Amazon Bedrock의 서버리스 혁신
Amazon Bedrock에서 발표한 서버리스 파운데이션 모델 자동 활성화 기능은 AI 접근성의 새로운 장을 열었습니다. 이 기술은 Serverless 컴퓨팅의 핵심 철학인 ‘자동 확장과 비용 최적화’를 대규모 언어 모델(LLM)에 적용한 사례입니다.
기존의 방식에서 개발자들은 AI 모델을 운영하기 위해 복잡한 인프라 관리와 용량 계획에 신경 써야 했습니다. 하지만 Bedrock의 서버리스 접근 방식은 이러한 부담을 완전히 제거합니다. 개발자는 모델을 선택하고 쿼리를 보내기만 하면, 백그라운드에서 자동으로 리소스가 할당되고 최적화됩니다.
이것이 의미하는 바는 무엇일까요?
- 접근성 향상: 소규모 스타트업도 엔터프라이즈 수준의 AI 모델을 별도의 운영 비용 없이 활용 가능
- 비용 효율성: 사용한 만큼만 비용을 지불하는 Serverless의 특성이 AI 비용을 획기적으로 절감
- 확장성: 트래픽 급증에 자동으로 대응하는 탄력적인 인프라
AWS 생태계와의 완벽한 통합은 또 다른 강점입니다. Lambda, API Gateway 등 기존의 서버리스 서비스들과 조화롭게 작동하며, 개발자들이 이미 익숙한 환경에서 고급 AI 기능을 구현할 수 있게 해줍니다.
강화 학습의 새로운 지평, CoreWeave의 서버리스 솔루션
한편 CoreWeave의 서버리스 강화 학습(Reinforcement Learning, RL) 기능 출시는 AI 훈련 분야에 새로운 기준을 제시합니다. 강화 학습은 AI 에이전트가 환경과 상호작용하면서 학습하는 방식으로, 로봇 제어부터 게임 AI까지 다양한 분야에 활용됩니다.
강화 학습의 핵심 문제점은 계산 비용의 거대함입니다. 에이전트가 반복해서 시뮬레이션을 실행하면서 학습하는 과정에서 막대한 GPU 리소스가 소비됩니다. 여기서 Serverless 패러다임이 혁신적인 해결책을 제시합니다.
CoreWeave의 서버리스 강화 학습 플랫폼은 다음과 같은 특징을 갖충니다:
1. 동적 리소스 할당 Serverless 아키텍처를 활용해 학습 강도에 따라 필요한 만큼의 GPU를 자동으로 할당합니다. 학습이 진행 중일 때는 대규모 리소스를 확보했다가 유휴 시간에는 자동으로 축소됩니다.
2. 분산 학습 최적화 강화 학습은 여러 에이전트가 동시에 경험을 축적하는 구조입니다. 서버리스 환경에서 이를 효율적으로 조율함으로써 학습 속도를 크게 향상시킵니다.
3. 비용 효율적 실험 연구자들은 다양한 알고리즘과 하이퍼파라미터를 시도할 수 있고, 실패한 실험의 비용 손실을 최소화할 수 있습니다.
Serverless가 AI 산업을 바꾸는 방식
이 두 가지 혁신은 서로 다른 각도에서 같은 문제를 해결합니다: AI 운영의 복잡성 제거
추론(Inference) vs 훈련(Training)
- Amazon Bedrock: 사전 훈련된 모델의 추론 작업을 Serverless로 제공
- CoreWeave: 모델 훈련 과정 자체를 Serverless로 제공
이 둘이 함께 작동할 때, 전체 AI 파이프라인이 자동 확장, 자동 관리의 이점을 누립니다.
현실적 영향: 산업별 시나리오
금융 서비스 Bedrock의 서버리스 파운데이션 모델을 활용하여 실시간 사기 탐지 시스템을 구축할 수 있습니다. 고객 거래량이 변할 때마다 인프라를 수동으로 조정할 필요가 없습니다.
로봇공학 연구 CoreWeave의 서버리스 강화 학습으로 로봇 제어 알고리즘을 더욱 빠르고 저렴하게 개발할 수 있습니다. 수백만 번의 시뮬레이션이 필요한 경우에도 필요한 만큼만 비용을 지불합니다.
콘텐츠 생성 창작자들이 별도의 서버 구축 없이 맞춤형 생성형 AI를 활용하는 것이 가능해집니다.
서버리스 기술의 성숙도, 그리고 남은 과제
서버리스 기술이 이처럼 빠르게 AI 영역으로 확대되는 것은 클라우드 인프라의 성숙도를 반영합니다. 수 년 전만 해도 “중요한 작업은 서버리스로 할 수 없다”는 통념이 있었습니다. 하지만 콜드 스타트 시간 개선, 네트워킹 성능 향상, 상태 관리 기술의 발전으로 이러한 제약은 빠르게 사라지고 있습니다.
다만 주의할 점도 있습니다. 서버리스의 무상태 특성과 일관된 성능 요구 사이에는 여전히 긴장 관계가 존재합니다. 장시간 실행되는 훈련 작업이나 매우 낮은 지연시간이 필수적인 추론 작업의 경우, 선택적으로 관리형 서버 환경을 병행하는 것이 현명할 수 있습니다.
앞으로의 전망
2025년의 이 두 가지 발표는 단순한 기술 업데이트가 아닙니다. 이는 AI 개발의 민주화가 실질적으로 진행 중임을 보여주는 신호입니다. 복잡한 인프라 관리 없이도 세계 최고 수준의 AI 기능에 접근할 수 있는 시대가 도래했습니다.
Serverless 아키텍처와 AI의 결합은 앞으로도 계속 진화할 것입니다. 멀지 않은 미래에는 이것이 표준이 되어, 우리가 오늘 ‘혁신’이라고 부르는 것들이 일상의 개발 관행이 될 것입니다.
Amazon Bedrock: 서버리스 AI 생태계 통합과 접근성 혁신
파운데이션 모델 자동 활성화로 AI 개발 지형을 뒤흔든 Amazon Bedrock. AWS 생태계 안에서 서버리스 기술이 어떻게 AI 개발의 판도를 바꾸고 있을까요?
Serverless 기반 AI 플랫폼의 등장
2025년 10월 AWS가 발표한 Amazon Bedrock의 서버리스 파운데이션 모델 자동 활성화 기능은 클라우드 기반 AI 개발의 새로운 패러다임을 제시합니다. 이 기능은 기존의 복잡한 모델 설정 과정을 완전히 자동화하여, 개발자들이 인프라 관리 걱정 없이 AI 모델에 집중할 수 있도록 합니다.
Serverless 아키텍처의 핵심 가치는 ‘관리 불필요성’에 있습니다. Amazon Bedrock은 이 원칙을 AI 개발 영역으로 확장하여, 서버 프로비저닝, 스케일링, 모델 배포 등 모든 인프라 관련 작업을 AWS가 대신 처리합니다. 개발자는 단순히 API를 호출하는 것만으로 최신 파운데이션 모델에 접근할 수 있게 되었습니다.
AWS 생태계 내 통합의 강점
Amazon Bedrock의 진정한 혁신은 AWS 생태계와의 완벽한 통합에 있습니다. Lambda, API Gateway, DynamoDB 등 AWS의 주요 서비스들과 자연스럽게 연결되어, 서버리스 애플리케이션 개발의 끝판왕을 완성했습니다.
예를 들어, 기존에는 AI 기능을 애플리케이션에 통합하기 위해 별도의 모델 서버를 구축하고 관리해야 했습니다. 하지만 Bedrock을 활용하면 AWS Lambda 함수 내에서 직접 파운데이션 모델을 호출할 수 있고, API Gateway를 통해 REST 엔드포인트로 노출할 수 있으며, CloudWatch로 모니터링까지 할 수 있습니다.
이러한 통합은 기업들이 AI 기반 애플리케이션을 훨씬 빠르게 개발하고 배포하도록 가능하게 합니다.
개발자 접근성의 민주화
Amazon Bedrock의 서버리스 기반 접근 방식은 AI 개발의 진입장벽을 크게 낮춥니다. 기존에는 대규모 GPU 인프라를 직접 관리해야 하는 높은 기술적 진입장벽이 있었습니다. 하지만 Bedrock의 자동 활성화 기능은 이 모든 것을 추상화하여, 소규모 스타트업부터 대기업까지 동일한 수준의 AI 인프라에 접근할 수 있도록 합니다.
또한 종량제 요금 모델을 기반으로 한 Serverless 구조는 초기 투자 비용을 최소화합니다. 개발자들은 실제 사용한 만큼만 비용을 지불하면 되므로, 프로토타입 개발부터 상용 서비스까지 경제적으로 AI를 활용할 수 있습니다.
자동 활성화 기능의 기술적 의미
파운데이션 모델 자동 활성화는 단순해 보이지만 기술적으로는 상당히 정교한 시스템입니다. 이 기능은 사용자의 요청 패턴을 학습하여 필요한 모델을 미리 준비하고, 불필요한 모델은 자동으로 비활성화함으로써 비용을 최적화합니다.
Serverless의 탄력성이 AI 모델 관리에 적용된 것입니다. 트래픽 변동에 따라 자동으로 확장되고 축소되는 기능은, 예측 불가능한 AI 요청 패턴에 대응하는 데 완벽합니다.
엔터프라이즈 AI의 새로운 기준
Amazon Bedrock이 구축한 Serverless AI 플랫폼은 엔터프라이즈 환경에서의 AI 도입을 가속화합니다. 복잡한 인프라 구축 없이도 조직 전체가 일관되게 AI 기능을 활용할 수 있게 되었고, 보안과 규정 준수도 AWS의 엔터프라이즈급 관리 체계에 의해 자동으로 보장됩니다.
이는 단순한 기술 발전을 넘어, AI의 민주화와 대중화를 가속화하는 중요한 이정표입니다. Serverless 기술이 웹 애플리케이션 개발을 변화시킨 것처럼, Amazon Bedrock은 AI 개발의 미래를 재정의하고 있습니다.
CoreWeave 강화 학습: 전문 영역에서의 Serverless 혁신
AI 에이전트 훈련에 특화된 CoreWeave의 서버리스 강화 학습 서비스가 주목받는 이유는 무엇일까요? 전문성을 살린 서버리스 기술의 차별점은 어디에 있을까요? 2025년 10월에 발표된 CoreWeave의 혁신적인 솔루션은 기존의 범용 Serverless 아키텍처를 넘어 특정 분야의 특수한 요구사항에 최적화된 새로운 방향을 제시합니다.
Serverless 기술의 진화: 범용에서 특화로
전통적인 Serverless 컴퓨팅은 무상태 함수 실행과 자동 확장성을 중심으로 발전해왔습니다. 그러나 AI 에이전트 훈련과 같은 복잡한 머신러닝 작업은 단순한 Serverless 함수로는 충분하지 않습니다. CoreWeave는 이러한 한계를 인식하고, 강화 학습(Reinforcement Learning)에 특화된 Serverless 기반 솔루션을 개발했습니다.
강화 학습은 에이전트가 환경과 상호작용하며 최적의 정책을 학습하는 과정입니다. 이는 상태 유지, 메모리 관리, 실시간 연산 능력 등 기존 Serverless 아키텍처가 완벽하게 제공하지 못했던 특성들을 요구합니다. CoreWeave의 접근 방식은 Serverless의 탄력성과 확장성을 유지하면서도 강화 학습의 엄격한 요구사항을 충족시킵니다.
CoreWeave 강화 학습 서비스의 주요 특징
CoreWeave의 Serverless 강화 학습 플랫폼은 여러 차별화된 기능을 제공합니다. 첫째, 분산 훈련 환경에서 필요한 상태 관리 능력을 효율적으로 처리합니다. 이는 전통적인 Serverless의 무상태성 제약을 극복하면서도 확장성을 유지하는 중요한 혁신입니다.
둘째, 실시간 환경 시뮬레이션과 에이전트 상호작용을 지원합니다. 강화 학습은 많은 시행착오를 통해 진행되기 때문에, Serverless 기반의 고속 컴퓨팅 리소스 할당이 중요합니다. CoreWeave는 필요에 따라 리소스를 신속하게 프로비저닝하고 해제할 수 있는 능력을 제공합니다.
셋째, 비용 효율성을 극대화했습니다. Serverless 기술의 핵심 장점인 사용한 만큼만 비용을 지불하는 구조가 강화 학습 작업에 완벽하게 적용됩니다. 에이전트 훈련의 강도가 변함에 따라 자동으로 리소스가 조절되므로 불필요한 비용 낭비를 방지합니다.
AI 에이전트 훈련에 미치는 영향
CoreWeave의 Serverless 강화 학습 서비스는 AI 에이전트 훈련의 접근성을 크게 낮춥니다. 이전에는 충분한 인프라 투자가 필요했던 강화 학습 프로젝트도, 이제는 Serverless 플랫폼을 통해 필요에 따라 유연하게 리소스를 활용할 수 있습니다.
자율주행 시뮬레이션, 로봇 제어, 게임 AI, 자원 최적화 등 다양한 분야에서 강화 학습 기반 에이전트가 필요합니다. CoreWeave의 Serverless 솔루션은 이러한 모든 분야에서 빠르고 효율적인 모델 훈련을 가능하게 합니다.
Serverless 강화 학습의 기술적 우위
CoreWeave가 Serverless 기반의 강화 학습을 성공적으로 구현한 핵심 기술은 효율적인 분산 처리입니다. 강화 학습 알고리즘의 병렬화 가능한 특성을 활용하여, 여러 에이전트가 동시에 다양한 환경에서 훈련받을 수 있도록 설계했습니다.
또한 GPU와 같은 전문 하드웨어에 대한 동적 접근이 가능합니다. Serverless 아키텍처 내에서 GPU 리소스를 필요시에만 할당받을 수 있으므로, 연산 비용을 크게 절감할 수 있습니다. 이는 대규모 강화 학습 프로젝트의 경제성을 획기적으로 개선합니다.
시장의 반응과 미래 전망
CoreWeave의 Serverless 강화 학습 발표는 클라우드 기반 AI 훈련 시장에 새로운 가능성을 제시했습니다. 기업들은 더 이상 비싼 온-프레미스 인프라를 구축할 필요 없이, Serverless 플랫폼을 통해 고급 AI 모델을 훈련시킬 수 있습니다.
이는 스타트업부터 대기업까지 모든 규모의 조직이 강화 학습 기술에 접근할 수 있다는 의미입니다. Serverless 기술이 단순한 웹 애플리케이션 배포를 넘어 고급 머신러닝 작업까지 확대되고 있음을 보여주는 중요한 사례입니다.
앞으로 더 많은 기업과 연구 기관들이 CoreWeave의 Serverless 강화 학습 플랫폼을 통해 AI 에이전트 개발을 가속화할 것으로 예상됩니다. 전문 영역에 최적화된 Serverless 기술의 등장은 클라우드 컴퓨팅의 새로운 시대를 열고 있습니다.
Serverless의 미래: 현실적 한계와 무한한 확장성 사이에서
서버리스 기술은 클라우드 컴퓨팅의 미래라고 불렸습니다. 인프라 관리의 부담을 없애고, 비용을 절감하며, 개발 속도를 높인다는 약속으로 전 세계 개발자들의 마음을 사로잡았죠. 하지만 현실은 어떨까요? 오늘날 많은 기업들이 Serverless 아키텍처의 한계에 직면하고 있습니다. 동시에 AI 기술과의 결합을 통해 새로운 가능성이 열리고 있습니다. 서버리스의 현재 모습을 직시하고, 미래를 준비하기 위해 우리가 알아야 할 모든 것을 살펴보겠습니다.
Serverless의 현실적 한계: Unkey 사례를 통해 본 진실
Unkey는 API 키 관리 서비스로서 Cloudflare Workers 기반의 Serverless 아키텍처로 시작했습니다. 완벽해 보였던 이 선택은 시간이 지나면서 심각한 문제를 드러냈습니다. Unkey 팀이 Go 기반 상태 유지 서버로 마이그레이션한 결과는 놀라웠습니다. 응답 속도가 6배 빨라진 것입니다.
이것은 단순한 성능 개선을 넘어 Serverless 기술의 근본적인 한계를 드러내는 사건이었습니다.
Serverless 아키텍처가 직면한 주요 문제점들:
무상태성의 한계: Serverless 함수는 각 요청마다 독립적으로 실행되며, 함수 간 상태 공유가 어렵습니다. 캐싱 메커니즘이 제한적이고, 복잡한 상태 관리가 필요한 서비스에는 부적합합니다.
콜드 스타트 문제: 장시간 사용되지 않은 함수는 첫 호출 시 초기화 오버헤드를 겪습니다. 밀리초 단위의 응답이 중요한 서비스에서 이는 치명적일 수 있습니다.
캐싱 복잡성: 데이터 캐싱이 제대로 작동하지 않으면 매번 외부 데이터베이스에 접근해야 하며, 이는 비용 증가와 성능 저하로 이어집니다.
아키텍처 복잡성: 마이크로서비스 기반 Serverless 환경에서는 서비스 간 조율이 복잡해지고 디버깅이 어려워집니다.
새로운 지평을 여는 AI 기반 Serverless 혁신
흥미로운 점은 Serverless 기술이 쇠퇴하는 것이 아니라는 것입니다. 오히려 AI와의 결합을 통해 진화하고 있습니다. 2025년 10월에 발표된 최신 동향들은 Serverless의 미래가 얼마나 밝은지를 보여줍니다.
Amazon Bedrock의 서버리스 파운데이션 모델 자동 활성화
AWS는 Amazon Bedrock에서 서버리스 파운데이션 모델의 자동 활성화 기능을 출시했습니다. 이는 개발자가 대규모 AI 모델에 쉽게 접근할 수 있다는 의미입니다. 복잡한 모델 관리 없이 필요한 순간에 강력한 AI 능력을 활용할 수 있게 된 것이죠.
이 기능의 핵심 가치는:
- 접근성 향상: 모든 개발자가 엔터프라이즈급 AI 모델을 사용할 수 있게 됩니다.
- 비용 효율성: 필요한 만큼만 사용하고 비용을 지불합니다.
- AWS 생태계 통합: 기존 AWS 서비스와 seamless하게 연동됩니다.
CoreWeave의 서버리스 강화 학습 플랫폼
CoreWeave는 AI 에이전트 훈련을 위한 서버리스 강화 학습 기능을 출시했습니다. 이는 Serverless 기술이 단순한 API 서빙을 넘어 복잡한 머신러닝 워크플로우까지 처리할 수 있음을 증명합니다.
- AI 에이전트 최적화: 복잡한 훈련 작업을 Serverless 환경에서 효율적으로 처리합니다.
- 확장성: 필요에 따라 자동으로 스케일하여 리소스를 효율적으로 활용합니다.
- 전문화된 인프라: GPU 기반 컴퓨팅 리소스에 쉽게 접근할 수 있습니다.
서버리스의 미래: 현명한 선택의 시대
결국 Serverless의 미래는 “모든 것을 Serverless로”가 아니라 “맞는 곳에 맞춰 사용하는 것”입니다.
Serverless가 강점을 발휘하는 영역:
- 이벤트 기반 워크플로우: 트래픽이 불규칙하고 계산량이 변동하는 작업
- AI/ML 응용: 특히 추론(inference) 작업과 작은 규모의 훈련
- 마이크로서비스: 독립적이고 상태가 최소한인 서비스들
- 프로토타이핑과 MVP: 빠른 개발과 배포가 필요한 초기 단계
여전히 전통적 서버 아키텍처가 필요한 영역:
- 복잡한 상태 관리: 실시간 데이터 처리가 필요한 서비스
- 극저지연 요구: 밀리초 단위의 응답 시간이 필수인 서비스
- 높은 메모리 요구: 대용량 데이터셋을 메모리에 유지해야 하는 경우
- 장시간 실행 작업: 배경 처리 작업
준비해야 할 것들: 2025년 이후의 Serverless 전략
개발 조직과 기업들이 준비해야 할 전략들을 정리해보겠습니다.
기술 선택의 명확한 기준 수립
Serverless 도입 결정을 할 때, 성능 요구사항, 상태 관리 복잡성, 비용 예측 가능성 등을 종합적으로 평가해야 합니다. Unkey 사례처럼 성장하면서 아키텍처 변경이 필요할 수 있다는 점을 인식하세요.
AI 능력의 적극적 활용
Amazon Bedrock과 같은 서비스를 통해 Serverless 환경에서도 고도의 AI 능력을 활용할 수 있습니다. 이를 기업의 비즈니스 로직에 어떻게 통합할지 고민하는 것이 경쟁력이 됩니다.
하이브리드 아키텍처의 설계
완전히 Serverless로 가거나 완전히 피하기보다는, 서비스의 특성에 맞춰 Serverless와 전통적 인프라를 혼합하는 하이브리드 접근이 현실적입니다.
모니터링과 최적화 능력 강화
Serverless 환경에서는 비용과 성능이 직결됩니다. 정교한 모니터링 시스템과 지속적인 최적화가 필수입니다.
결론: Serverless는 진화 중
Serverless 기술은 죽지 않았습니다. 오히려 AI와의 만남을 통해 새로운 단계로 진입하고 있습니다. Unkey가 보여준 현실적 한계는 무서운 신호가 아니라, 우리가 더 똑똑하게 기술을 선택해야 한다는 신호입니다.
2025년 현재, 우리는 Serverless의 “모든 것”이 아닌 “최고”를 취하는 지혜가 필요합니다. 성능과 확장성 사이의 균형, 비용 효율성과 기술 부채 사이의 조율. 이러한 균형을 맞출 때 비로소 Serverless는 진정한 강점을 발휘할 것입니다. AI가 가져올 새로운 가능성을 활용하면서도, 기본에 충실한 아키텍처 선택을 하는 것이 성공의 열쇠가 될 것입니다.
