Lambda 구성, 메모리를 올리면 시간이 줄어드는 이유

메모리 설정이 처리 능력과 함께 움직입니다

함수의 메모리 값은 쓸 수 있는 메모리 양만 정하는 값이 아니라, 함께 배정되는 계산 능력도 같이 올리는 값입니다. 그래서 메모리를 올리면 같은 작업의 실행 시간이 줄어드는 경우가 생깁니다. 여기서 요금 계산이 흥미로워집니다. 호출 과금은 메모리 크기와 실행 시간의 곱으로 계산되므로, 메모리를 2배로 올렸을 때 실행 시간이 절반 아래로 줄면 총액은 오히려 줄어듭니다. 반대로 실행 시간이 거의 변하지 않는 작업이라면 메모리를 올린 만큼 금액이 그대로 늘어납니다. 그래서 설정 작업은 추측이 아니라 두 값을 재는 일입니다.

메모리를 단계별로 바꿔 시간을 기록합니다

측정 절차는 단순합니다. 1단계로 대표 입력 3종을 정합니다. 가장 작은 입력, 평균 입력, 가장 큰 입력입니다. 2단계로 메모리 값을 네 단계로 바꾸며 각 입력을 여러 번 실행하고 실행 시간을 기록합니다. 3단계로 메모리와 시간의 곱을 계산해 표로 만듭니다. 4단계로 곱이 가장 작은 설정을 고릅니다. 주의할 점은 첫 실행을 평균에 넣지 않는 것입니다. 공백 뒤 첫 호출은 준비 과정이 포함돼 느리므로, 따로 기록해 최악의 응답 시간으로만 씁니다. 또 외부 응답 대기가 지배하는 작업은 메모리를 올려도 시간이 줄지 않으므로 이 측정에서 바로 드러납니다.

곱으로 계산해 최종 금액을 비교합니다

학습용 가정으로 계산합니다. 가정값은 월 호출 500,000건이고, 메모리 512메가바이트에서 평균 실행 시간이 0.9초, 1,024메가바이트에서 0.4초라고 두겠습니다. 요금은 메모리 1기가바이트가 1초 실행될 때 1.2원이라고 가정합니다. 512메가바이트는 0.5기가바이트 곱하기 0.9초로 호출당 0.45 단위이고 1.2원을 곱해 0.54원, 500,000건이면 270,000원입니다. 1,024메가바이트는 1 곱하기 0.4로 0.4 단위, 0.48원, 합계 240,000원입니다. 중간 계산값인 차액은 월 30,000원 절감입니다. 최종 금액에는 제한 시간 초과로 실패해 재시도되는 호출을 더해야 하므로 실패율을 함께 기록합니다.

제한 시간과 동시 실행 수를 함께 정합니다

결론을 뒤집는 조건은 두 가지입니다. 첫째, 제한 시간을 넉넉하게 잡으면 실패가 늦게 드러나고 그동안의 실행 시간이 모두 요금이 됩니다. 외부 응답이 멈췄을 때 30초를 기다리는 설정이면 실패 호출마다 30초가 과금됩니다. 그래서 제한 시간은 정상 처리 시간의 몇 배 수준으로 좁게 잡고, 재시도 정책을 따로 둡니다. 둘째, 동시 실행 수입니다. 상한을 두지 않으면 급증 시 뒤쪽 시스템이 먼저 무너지고, 너무 낮게 두면 요청이 거부됩니다. 그래서 데이터베이스 연결 상한에서 거꾸로 계산해 동시 실행 상한을 정하고, 거부된 요청을 큐로 받아 다시 처리하는 경로를 둡니다.

클라우드 비교 실행 전 점검표

• 대표 입력 3종으로 메모리 단계별 실행 시간을 측정했다
• 메모리와 시간의 곱으로 설정을 골랐다
• 첫 호출 시간을 평균에서 분리해 기록했다
• 제한 시간을 좁히고 동시 실행 상한을 연결 수에서 역산했다