서버리스 컴퓨팅

서버리스 컴퓨팅의 핵심 동작 원리는 이벤트 기반 실행이다. 이는 코드가 특정 이벤트나 트리거에 의해 자동으로 실행되는 방식을 의미한다. 서버를 프로비저닝하거나 관리할 필요 없이, 개발자는 특정 조건이 충족될 때 실행될 함수나 코드 조각만을 작성한다. 이 코드는 일반적으로 스테이트리스하게 설계되어 각 실행이 독립적으로 처리된다.

트리거가 될 수 있는 이벤트의 종류는 매우 다양하다. 주요 예시는 다음과 같다.

이러한 아키텍처는 이벤트 주도 아키텍처와 자연스럽게 결합된다. 각 함수는 하나의 특정 작업을 수행하도록 설계되며, 시스템의 전체 흐름은 이벤트의 발생과 전파를 통해 연결된다. 예를 들어, 사용자가 파일을 업로드하면 스토리지 이벤트가 발생하고, 이 이벤트는 파일을 썸네일로 변환하는 함수를 트리거하며, 변환이 완료되면 또 다른 이벤트가 데이터베이스를 업데이트하는 함수를 실행시킬 수 있다.

이벤트 기반 실행 모델은 리소스 사용의 효율성을 극대화한다. 코드는 이벤트가 발생하는 동안만 실행되고, 그 외의 시간에는 어떠한 컴퓨팅 리소스도 소비하지 않는다[1]. 이는 전통적인 상시 실행 서버 모델과 대비되는 근본적인 차이점이다. 결과적으로 개발자는 인프라 관리보다 비즈니스 로직 구현에 집중할 수 있게 된다.

서버리스 컴퓨팅에서 자동 확장은 개발자가 명시적으로 용량을 프로비저닝하거나 관리하지 않아도, 애플리케이션의 수요 변화에 따라 컴퓨팅 리소스가 자동으로 조정되는 기능을 말한다. 이는 서버리스 컴퓨팅의 가장 근본적인 특성 중 하나이다. 클라우드 컴퓨팅의 전통적인 모델에서는 사용자가 필요에 따라 서버 인스턴스의 수를 수동으로 늘리거나 줄여야 했지만, 서버리스 환경에서는 이 모든 과정이 플랫폼에 의해 투명하게 처리된다.

자동 확장의 동작 방식은 일반적으로 이벤트 기반 실행과 긴밀하게 연결되어 있다. 함수가 트리거되는 각 이벤트(예: HTTP 요청, 파일 업로드, 메시지 큐 도착)는 하나의 실행 인스턴스를 생성한다. 수신되는 이벤트의 수가 증가하면 플랫폼은 동시에 더 많은 함수 인스턴스를 병렬로 생성하여 요청을 처리한다. 반대로 트래픽이 감소하면 활성 인스턴스 수가 자동으로 줄어들며, 트래픽이 전혀 없을 때는 리소스가 0으로 축소된다. 이 과정은 거의 실시간으로 이루어진다.

이러한 확장성은 거의 무제한에 가깝다. 주요 서버리스 플랫폼은 동시 실행 수에 있어 매우 높은 한도를 제공하며, 일반적인 애플리케이션의 요구를 초과하는 수준이다. 확장 정책이나 규칙을 설정할 필요 없이, 코드를 배포하는 것만으로도 이 탄력적인 확장 능력을 즉시 활용할 수 있다. 결과적으로 애플리케이션은 갑작스러운 트래픽 급증에도 대응할 수 있는 탄력성을 확보하며, 사용하지 않는 시간 동안의 리소스 낭비를 방지한다.

서버리스 컴퓨팅의 과금 모델은 전통적인 클라우드 컴퓨팅 서비스와 근본적으로 다릅니다. 사용자는 프로비저닝한 서버의 가동 시간이나 용량에 대해 지불하는 것이 아니라, 실제로 코드가 실행된 횟수와 실행 시간, 그리고 소비한 리소스(예: 메모리 할당량)에 대해서만 비용을 지불합니다. 이는 '사용한 만큼만 지불한다'는 종량제 모델의 정점을 보여줍니다.

과금은 일반적으로 함수의 실행 횟수와 실행 시간을 기준으로 계산됩니다. 예를 들어, 특정 함수가 100ms 동안 128MB의 메모리를 할당받아 하루에 100만 번 실행되었다면, 과금은 이 세 가지 요소(실행 횟수, 실행 시간, 메모리 크기)를 모두 곱한 값에 기반합니다. 대부분의 주요 공급자는 매월 일정 횟수의 무료 실행과 일정 시간의 무료 실행 시간을 제공하여 소규모 사용이나 테스트를 지원합니다.

이 모델은 비용 효율성을 극대화합니다. 애플리케이션에 트래픽이 전혀 없는 시간에는 실행 횟수가 0이므로 컴퓨팅 비용 역시 0원이 발생합니다. 반대로 갑작스러운 트래픽 급증 시에는 시스템이 자동으로 확장되어 요청을 처리하며, 이 증가된 사용량에 대해서만 비용이 청구됩니다. 이는 미리 최대 부하를 예측하여 과도한 용량을 프로비저닝하고 그 비용을 지불해야 하는 전통적인 방식과 대비됩니다.

하지만 이 모델은 예측 가능성이 떨어질 수 있습니다. 애플리케이션 사용 패턴이 불규칙하면 월별 비용 변동이 클 수 있으며, 코드 비효율성(예: 과도한 루프 또는 메모리 사용)이 직접적으로 비용 증가로 이어질 수 있습니다. 따라서 비용을 최적화하기 위해서는 함수의 실행 시간을 단축하고, 필요한 메모리를 적절히 설정하며, 불필요한 호출을 최소화하는 것이 중요합니다.

AWS Lambda는 아마존 웹 서비스가 제공하는 서버리스 컴퓨팅 플랫폼이다. 사용자는 서버를 프로비저닝하거나 관리할 필요 없이 코드를 실행할 수 있다. Lambda는 이벤트 기반 실행 모델을 채택하여, S3 버킷에 파일이 업로드되거나, API Gateway를 통해 HTTP 요청이 들어오거나, DynamoDB 테이블이 업데이트되는 등의 이벤트에 응답하여 코드를 실행한다.

Lambda 함수는 다양한 프로그래밍 언어로 작성할 수 있으며, 지원 언어로는 Node.js, Python, Java, Go, .NET Core, Ruby 등이 있다. 함수는 트리거에 의해 호출되면 실행 환경에서 실행되며, 실행 시간과 사용한 메모리 양에 따라 과금된다. 기본적으로 함수는 자동으로 확장되며, 동시에 수천 개의 인스턴스가 병렬로 실행될 수 있다.

주요 구성 요소와 특징은 다음과 같다.

Lambda는 마이크로서비스 아키텍처, 실시간 데이터 처리, 백엔드 API 구축 등 다양한 사용 사례에 적용된다. 함수의 최대 실행 시간은 15분으로 제한되어 있으며, 장시간 실행되는 작업에는 적합하지 않을 수 있다. 또한 함수가 일정 시간 호출되지 않으면 실행 환경이 비활성화되는 콜드 스타트 현상이 발생할 수 있다.

Azure Functions는 마이크로소프트의 클라우드 컴퓨팅 플랫폼인 Microsoft Azure에서 제공하는 서버리스 컴퓨팅 서비스이다. 코드를 함수 단위로 실행할 수 있도록 하며, 다양한 프로그래밍 언어와 트리거를 지원한다.

지원하는 주요 언어로는 C#, F#, JavaScript, Python, Java, PowerShell 등이 포함된다. 함수는 다양한 이벤트에 의해 트리거될 수 있으며, 대표적인 트리거 유형은 다음과 같다.

함수는 Azure Portal, Visual Studio, Visual Studio Code 또는 명령줄 도구를 통해 개발하고 배포할 수 있다. 실행 모델에는 소비 계획, 프리미엄 계획, 전용(App Service) 계획 등이 있어 워크로드에 맞게 유연하게 선택 가능하다. 특히 소비 계획은 전형적인 서버리스 모델로, 사용한 컴퓨팅 시간에 대해서만 비용이 청구된다. 또한 Azure Functions는 Azure DevOps 및 GitHub Actions와 같은 CI/CD 파이프라인과의 통합을 통해 지속적인 배포를 쉽게 구현할 수 있다.

Google Cloud Functions는 Google Cloud Platform에서 제공하는 서버리스 컴퓨팅 서비스이다. 이 서비스는 개발자가 서버를 프로비저닝하거나 관리할 필요 없이 코드를 실행할 수 있게 해준다. Google Cloud Functions는 이벤트 기반 실행 모델을 채택하여, Cloud Storage 버킷의 파일 업로드, Cloud Pub/Sub 토픽의 메시지, HTTP 요청 등 다양한 이벤트에 반응하여 함수를 트리거한다. 지원하는 런타임에는 Node.js, Python, Go, Java, .NET, Ruby, PHP 등이 포함된다.

이 서비스의 주요 특징은 다른 Google Cloud 서비스와의 긴밀한 통합에 있다. 예를 들어, Cloud Storage에 새 객체가 생성되거나 Firestore에 문서가 업데이트될 때 함수가 자동으로 실행될 수 있다. 또한 Cloud Build와의 통합을 통해 CI/CD 파이프라인을 구성하기 용이하다. Google Cloud Functions는 기본적으로 필요에 따라 자동으로 확장되며, 함수가 실행된 시간과 호출 횟수에 따라 과금되는 사용량 기반 과금 모델을 따른다.

Google Cloud Functions는 경량의 단일 목적 함수를 배포하는 데 적합하며, 실시간 데이터 처리, API 백엔드, 마이크로서비스 구성 요소 구현 등에 널리 사용된다. 서비스의 관리, 모니터링, 로깅은 Google Cloud Console, gcloud CLI, Cloud Monitoring 등을 통해 이루어진다.

마이크로서비스 아키텍처는 하나의 큰 애플리케이션을 여러 개의 작고 독립적인 서비스로 분해하는 소프트웨어 개발 스타일이다. 각 서비스는 특정 비즈니스 기능을 담당하며, 잘 정의된 API를 통해 서로 통신한다. 이러한 서비스는 독립적으로 배포, 확장, 업데이트될 수 있다.

서버리스 컴퓨팅은 마이크로서비스 아키텍처를 구현하는 데 이상적인 플랫폼을 제공한다. 각 마이크로서비스를 AWS Lambda나 Azure Functions와 같은 서버리스 함수로 구현할 수 있다. 이를 통해 개발자는 인프라 관리 없이 각 서비스의 비즈니스 로직에만 집중할 수 있다. 서비스 간 통신은 이벤트 주도 아키텍처 패턴을 통해 비동기적으로 이루어지는 경우가 많다.

서버리스 마이크로서비스의 주요 이점은 다음과 같다.

그러나 이 접근 방식은 서비스 간 통신이 네트워크 호출에 의존하므로 지연 시간이 증가할 수 있으며, 분산 시스템의 복잡성(예: 분산 트랜잭션 관리)을 고려해야 한다. 또한, 수많은 작은 함수를 관리하는 것이 새로운 운영 과제가 될 수 있다.

이벤트 주도 아키텍처(Event-Driven Architecture, EDA)는 시스템의 구성 요소 간 통신이 이벤트의 생산, 감지, 소비 및 반응을 중심으로 이루어지는 소프트웨어 아키텍처 패턴이다. 서버리스 컴퓨팅은 이 패턴과 매우 높은 친화성을 지니며, 이벤트가 발생할 때만 함수가 실행되는 실행 모델 덕분에 EDA를 구현하는 이상적인 플랫폼 역할을 한다.

이 아키텍처에서 이벤트는 시스템 내에서 발생한 상태의 변화나 중요한 사건을 나타낸다. 예를 들어, 파일이 객체 저장소에 업로드되거나, 데이터베이스 레코드가 갱신되거나, 메시지 큐에 새로운 항목이 도착하는 것이 이벤트가 된다. 서버리스 함수는 이러한 이벤트를 트리거로 삼아 실행된다. 이는 전통적인 폴링(polling) 방식보다 효율적이며, 시스템이 이벤트에 실시간으로 반응할 수 있게 한다.

EDA와 서버리스의 결합은 느슨한 결합과 확장성을 제공한다. 각 서버리스 함수는 특정 이벤트 유형을 처리하는 독립적인 마이크로서비스로 작동한다. 하나의 이벤트가 여러 함수를 순차적 또는 병렬적으로 실행하게 할 수도 있다. 이 패턴은 복잡한 비즈니스 워크플로우를 구성하는 데 적합하다.

이러한 구조 덕분에 개발자는 인프라 관리보다 비즈니스 로직 구현에 집중할 수 있으며, 시스템은 이벤트 발생량에 따라 자동으로 확장된다. 결과적으로 이벤트 주도 아키텍처는 서버리스의 핵심 강점인 탄력성과 효율성을 최대한 활용할 수 있는 설계 패러다임이 된다.

API 게이트웨이는 서버리스 컴퓨팅 아키텍처에서 클라이언트 요청을 서버리스 함수로 라우팅하는 핵심 구성 요소이다. 이는 단일 진입점을 제공하여 여러 함수를 하나의 API로 통합하고, 인증, 속도 제한, 로깅과 같은 공통 작업을 중앙에서 처리한다.

서버리스 함수는 일반적으로 HTTP 요청을 직접 수신하지 않으며, API 게이트웨이를 통해 트리거된다. 게이트웨이는 들어오는 요청을 수신하고, 사전 정의된 규칙에 따라 특정 함수(예: AWS Lambda)를 실행한다. 이 통합은 마이크로서비스 기반의 백엔드를 단순화된 API 인터페이스 뒤에 효과적으로 숨긴다. 주요 통합 패턴은 다음과 같다.

이러한 통합은 개발자가 인프라 관리보다 비즈니스 로직에 집중할 수 있게 하며, 보안 정책과 사용량 계획을 API 수준에서 일관되게 적용할 수 있다. 결과적으로, API 게이트웨이는 서버리스 애플리케이션의 진입점이자 관리 계층으로 작동하여 확장성과 유지 보수성을 높인다.

서버리스 컴퓨팅의 가장 큰 장점은 인프라 관리와 관련된 운영 부담이 크게 줄어든다는 점이다. 개발자는 가상 머신, 컨테이너, 물리적 서버의 프로비저닝, 패치 관리, 운영 체제 유지보수, 용량 계획과 같은 작업을 직접 수행할 필요가 없다. 이러한 인프라 관리 책임은 클라우드 서비스 공급자로 이전되어, 개발팀은 애플리케이션 코드와 비즈니스 로직 개발에 집중할 수 있다.

이로 인해 개발 생산성이 향상되고 출시 주기가 단축된다. 서버리스 플랫폼은 기본적으로 고가용성과 내결함성을 제공하므로, 이러한 특성을 위해 별도의 아키텍처를 설계하거나 복잡한 구성 작업을 할 필요가 없다. 또한, 자동 확장 기능이 내장되어 있어 트래픽 증가에 따른 수동적인 모니터링과 조정 작업이 필요 없다.

운영 오버헤드 감소는 특히 소규모 팀이나 빠른 시장 출시가 중요한 스타트업에게 유리하다. 인프라 전문 인력에 대한 의존도를 낮추고, 제한된 리소스로 핵심 비즈니스 가치를 구현하는 데 더 많은 시간을 투자할 수 있게 한다.

서버리스 컴퓨팅의 비용 효율성은 전통적인 클라우드 컴퓨팅 모델과 비교하여 두드러진 특징이다. 이 모델은 사용자가 실제로 소비한 컴퓨팅 리소스에 대해서만 비용을 지불하는 사용량 기반 과금 방식을 채택한다. 이는 서버를 프로비저닝하고 유지 관리하는 데 드는 선불 비용이나 유휴 상태의 서버에 대한 지속적인 비용이 발생하지 않음을 의미한다. 애플리케이션의 코드가 실행되는 시간(일반적으로 100밀리초 단위)과 실행 중에 소비하는 메모리 양을 기준으로 요금이 청구된다.

비용 구조를 구체적으로 살펴보면, 주요 클라우드 서비스 공급자들은 다음과 같은 기준으로 과금한다.

이 모델은 특히 트래픽 패턴이 불규칙하거나 예측하기 어려운 애플리케이션에 큰 경제적 이점을 제공한다. 사용량이 적은 시간대나 개발/테스트 환경에서는 비용이 거의 발생하지 않으며, 트래픽이 급증할 때도 자동으로 확장되어 필요한 만큼의 리소스에 대해서만 비용이 청구된다. 결과적으로 용량 계획의 실패로 인한 리소스 과다 프로비저닝이나 과소 프로비저닝으로 인한 성능 저하에 따른 기회 비용을 모두 줄일 수 있다.

또한, 운영 오버헤드 감소로 인한 간접적인 비용 절감 효과도 중요하다. 서버 운영 체제 패치, 보안 업데이트, 인프라 모니터링 및 확장성 관리와 같은 작업이 플랫폼 공급자에게 이관되므로, 개발 팀은 비즈니스 로직 구현에 더 집중할 수 있다. 이는 인프라 관리에 필요한 인력과 시간을 절약하여 총 소유 비용을 낮추는 데 기여한다.

서버리스 컴퓨팅의 확장성은 애플리케이션이 수신하는 트래픽이나 이벤트 양에 따라 자동으로, 그리고 즉각적으로 컴퓨팅 리소스를 조정하는 능력을 의미한다. 이는 개발자가 인프라 용량을 사전에 프로비저닝하거나 관리할 필요 없이, 코드 실행 단위(예: 함수)가 필요에 따라 병렬로 수천 개까지 생성되고 종료될 수 있게 한다. 이러한 탄력적인 확장은 수직적(Scale-up)이 아닌 수평적(Scale-out) 방식으로 이루어진다[3].

확장성은 완전히 자동화되어 있으며, 거의 무한대에 가깝다고 평가된다. 예를 들어, AWS Lambda는 초당 수천 건의 함수 호출을 처리하도록 확장할 수 있다. 이 과정은 사용자 개입 없이 클라우드 플랫폼에 의해 관리된다. 트래픽이 급증하면 플랫폼은 더 많은 함수 인스턴스를 실행하여 부하를 분산시키고, 트래픽이 감소하면 사용되지 않는 인스턴스를 빠르게 정리한다.

이러한 확장 모델은 예측하기 어려운 변동성이 큰 워크로드에 특히 적합하다. 주문 처리, 미디어 변환, 실시간 데이터 스트림 처리와 같이 갑작스러운 요청 폭주가 발생할 수 있는 사용 사례에서 서버리스는 필요한 만큼만 리소스를 사용하고 최대 수요를 효율적으로 처리할 수 있게 한다. 다만, 함수 인스턴스가 처음 시작될 때 발생하는 콜드 스타트 지연은 극단적으로 빠른 확장 요구 사항이 있는 경우 고려해야 할 요소이다.

콜드 스타트는 서버리스 컴퓨팅 환경에서 함수가 호출될 때, 실행 환경이 초기화되는 데 필요한 지연 시간을 의미한다. 이는 함수가 일정 시간 동안 호출되지 않아 실행 환경이 종료된 후, 새로운 요청이 들어올 때 발생한다. 서버리스 플랫폼은 비용 절감과 리소스 효율성을 위해 유휴 상태의 실행 환경을 정리하기 때문에 불가피한 현상이다. 콜드 스타트는 함수의 초기 실행 시간을 결정짓는 주요 요소로 작용한다.

콜드 스타트 지연 시간은 사용하는 프로그래밍 언어, 함수 코드의 크기 및 복잡성, 연결된 종속성 라이브러리의 수, 그리고 클라우드 벤더의 특정 구현 방식에 따라 크게 달라진다. 일반적으로 자바나 C#과 같이 가상 머신 기반의 언어는 런타임 초기화에 시간이 더 소요되어 콜드 스타트가 길어지는 경향이 있다. 반면, Node.js나 Python과 같은 인터프리터 언어는 상대적으로 빠른 시작 시간을 보인다.

콜드 스타트를 완전히 제거하는 것은 어렵지만, 완화하기 위한 여러 전략이 존재한다. 일반적인 방법은 함수를 정기적으로 호출하여 실행 환경을 '따뜻하게' 유지하는 워밍 기법이다. 또한, 함수 코드를 최소화하고 불필요한 종속성을 줄이며, 벤더가 제공하는 프로비저닝된 동시성[5] 같은 기능을 활용할 수 있다. 애플리케이션 설계 단계에서 짧은 실행 시간을 요구하는 실시간 트랜잭션보다는 배치 처리나 비동기 작업에 서버리스 함수를 우선 배치하는 것도 고려사항이다.

벤더 종속성은 특정 클라우드 공급자의 서비스, API, 런타임 환경, 배포 및 관리 도구에 애플리케이션이 깊이 의존하게 되는 상태를 의미한다. 서버리스 컴퓨팅은 추상화된 플랫폼을 제공하지만, 그 이면에는 공급자별로 상이한 구현 방식과 서비스 생태계가 존재한다. 개발자는 AWS Lambda, Azure Functions, Google Cloud Functions 등의 특정 플랫폼에 맞춰 코드를 작성하고, 해당 플랫폼의 트리거 서비스(예: Amazon S3, Azure Blob Storage) 및 관리 콘솔에 애플리케이션 로직을 결합하게 된다.

이로 인해 몇 가지 주요 문제가 발생할 수 있다. 첫째, 플랫폼 간 이식성이 낮아진다. 한 공급자의 서버리스 함수를 다른 공급자 환경으로 마이그레이션하려면 상당한 코드 수정과 재구성이 필요하다. 둘째, 비용 구조와 성능 특성이 벤더마다 다르므로, 변경 시 예상치 못한 비용 증가나 성능 저하가 발생할 수 있다. 셋째, 특정 벤더의 서비스 중단, 정책 변경, 가격 인상에 애플리케이션이 취약해진다.

이러한 종속성을 완화하기 위한 접근법으로 서버리스 프레임워크(예: Serverless Framework, AWS SAM)나 멀티클라우드 지원 도구를 사용하여 배포를 추상화하는 방법이 있다. 또한, 핵심 비즈니스 로직을 벤더 중립적인 방식으로 설계하고, 벤더 특화 코드를 별도의 계층으로 격리하는 아키텍처 패턴(예: 어댑터 패턴)을 적용하기도 한다. 그러나 이러한 노력에도 불구하고, 완전한 벤더 중립성을 달성하는 것은 현실적으로 어려운 경우가 많다.

서버리스 환경에서의 디버깅과 모니터링은 전통적인 서버 기반 애플리케이션과는 다른 접근 방식을 요구한다. 개발자는 코드가 실행되는 인프라에 대한 직접적인 제어권이 없으며, 함수는 짧은 시간 동안만 실행되고 종료되는 이벤트 기반 실행 모델을 따른다. 이로 인해 로그 수집, 실행 추적, 성능 병목 현상 식별이 더 복잡해질 수 있다.

주요 모니터링 요소는 함수 호출 횟수, 실행 시간, 오류율, 콜드 스타트 빈도 등을 포함한다. 각 클라우드 벤더는 자체 모니터링 도구를 제공한다. 예를 들어, AWS Lambda는 Amazon CloudWatch와 통합되어 지표와 로그를 제공하며, Azure Functions는 Application Insights를, Google Cloud Functions는 Cloud Monitoring과 Cloud Logging을 활용한다. 이러한 플랫폼 도구는 기본적인 가시성을 제공하지만, 종종 타사 APM(애플리케이션 성능 관리) 도구를 추가로 도입하여 분산 추적과 상세한 성능 분석을 수행한다.

디버깅의 주요 난제는 로컬 환경과 프로덕션 환경의 차이, 특히 콜드 스타트 시의 동작 차이를 재현하기 어렵다는 점이다. 로컬 테스트를 위한 에뮬레이터나 도구를 사용하는 것이 일반적이다. 또한, 함수가 상태를 유지하지 않기 때문에, 오류 발생 시의 컨텍스트 정보를 충분히 로그에 기록하는 것이 중요하다. 구조화된 로깅을 적용하고, 모든 예외를 적절히 처리하여 상세한 오류 메시지를 출력하도록 코드를 작성하는 것이 필수적이다.

효과적인 모니터링을 위해 다음 항목들을 중점적으로 점검하는 것이 좋다.

서버리스 컴퓨팅은 데이터 처리와 데이터 변환 작업에 매우 적합한 모델이다. 이는 주로 이벤트 기반 실행과 자동 확장 특성 덕분이다. 예를 들어, 클라우드 스토리지에 새로운 파일이 업로드되거나 데이터베이스에 레코드가 삽입되는 이벤트를 트리거로 삼아, 미리 정의된 함수(AWS Lambda, Azure Functions 등)를 즉시 실행하여 데이터를 처리할 수 있다. 이러한 방식은 전통적인 상시 실행 서버를 프로비저닝하고 관리할 필요 없이, 이벤트 발생 시에만 컴퓨팅 리소스가 소비되도록 한다.

주요 처리 및 변환 유형은 다음과 같다.

일반적인 사용 사례로는 이미지 또는 동영상 리사이징, 로그 파일 분석 및 집계, CSV에서 JSON 형식으로의 데이터 변환, 그리고 다양한 소스의 데이터를 정규화하여 단일 저장소로 통합하는 작업 등이 포함된다. 서버리스 함수는 이러한 작업을 작은 단위로 분리하여 실행하고, 처리 완료 후 자동으로 종료되므로 리소스 사용이 매우 효율적이다.

이 접근 방식의 장점은 명확하다. 인프라 관리 부담이 없고, 처리할 데이터의 양에 따라 자동으로 수평 확장되며, 실제 처리 시간에 대해서만 비용을 지불한다. 그러나 장시간 실행되는 배치 작업의 경우 함수 실행 제한 시간에 주의해야 하며, 콜드 스타트로 인한 초기 지연은 실시간 처리가 중요한 스트림 작업에서 고려 대상이 될 수 있다.

서버리스 컴퓨팅은 이벤트 기반 실행 모델을 통해 실시간 파일 처리에 매우 적합한 환경을 제공한다. 사용자가 파일을 업로드하거나 시스템에 새 파일이 생성되면, 이는 특정 이벤트를 트리거한다. 예를 들어, 객체 스토리지 서비스에 이미지 파일이 업로드되면, 이벤트가 즉시 AWS Lambda나 Azure Functions 같은 서버리스 함수를 실행시킨다. 이 함수는 업로드된 파일을 자동으로 처리하기 시작한다.

주요 처리 작업으로는 파일 형식 변환, 크기 조정, 메타데이터 추출, 내용 검증 등이 포함된다. 구체적으로, 사용자가 업로드한 고해상도 이미지를 웹 표시용 썸네일로 자동 변환하거나, 업로드된 동영상 파일을 다양한 포맷으로 트랜스코딩하는 작업이 대표적이다. 또한 로그 파일이나 센서 데이터 파일이 배치로 수집될 때마다 실시간으로 필터링, 집계, 분석하여 결과를 다른 데이터베이스나 대시보드에 저장하는 용도로도 널리 사용된다.

이러한 아키텍처의 장점은 완전한 자동화와 탄력적인 확장성에 있다. 파일 업로드 빈도가 갑자기 증가하더라도 서버리스 플랫폼은 필요한 만큼 함수 인스턴스를 자동으로 생성하여 병렬로 처리한다. 반대로 처리할 파일이 없을 때는 실행 인스턴스가 존재하지 않아 리소스가 전혀 소비되지 않는다. 이는 전통적인 상시 실행되는 파일 처리 서버와 비교했을 때 뚜렷한 비용 효율성을 가져온다.

이 패턴을 구현할 때는 함수의 실행 시간 제한과 메모리 할당량을 처리할 파일의 크기와 복잡성에 맞게 설정해야 한다. 매우 큰 파일을 처리해야 하는 경우에는 파일을 청크 단위로 나누거나, 처리 파이프라인의 첫 단계로 활용하는 설계가 일반적이다[6].

서버리스 컴퓨팅은 웹 애플리케이션의 백엔드 로직을 구축하고 실행하기 위한 효율적인 방식을 제공한다. 전통적인 웹 서버를 프로비저닝하거나 관리할 필요 없이, 개발자는 개별 함수 단위로 비즈니스 로직(예: 사용자 인증, 데이터베이스 쿼리, API 응답 생성)을 작성하고 배포한다. 이러한 함수는 API 게이트웨이를 통해 HTTP 요청을 트리거로 하여 실행된다. 이는 백엔드 인프라에 대한 관리 책임이 클라우드 공급자에게 이전됨을 의미하며, 개발팀은 애플리케이션 코드 자체에 더 집중할 수 있다.

주요 구성 요소는 API 게이트웨이와 함수(Function)이다. API 게이트웨이는 모든 클라이언트 요청의 단일 진입점 역할을 하며, 요청을 적절한 서버리스 함수로 라우팅하고 응답을 반환한다. 함수는 특정 엔드포인트(예: /users 또는 /orders)와 연결된 독립적인 코드 조각이다. 이 아키텍처는 마이크로서비스 패턴과 자연스럽게 부합하며, 각 기능을 작고 독립적인 서비스로 분해하여 개발, 배포, 확장을 용이하게 한다.

서버리스 백엔드의 일반적인 사용 패턴은 다음과 같다.

이 접근 방식의 주요 이점은 탁월한 확장성과 비용 효율성이다. 애플리케이션 트래픽이 급증하더라도 플랫폼이 자동으로 함수 인스턴스를 추가하여 확장하며, 트래픽이 없을 때는 비용이 발생하지 않는다. 그러나 콜드 스타트로 인한 응답 지연 가능성, 함수 실행 시간과 메모리 제한, 그리고 분산 환경에서의 모니터링과 디버깅의 복잡성은 고려해야 할 중요한 과제이다.