AWS S3 비용 절감의 핵심, 스토리지 클래스 제대로 알기 ~ Dev.

클라우드 컴퓨팅 시대에 데이터는 비즈니스의 가장 중요한 자산 중 하나로 자리 잡았습니다. 방대한 양의 데이터를 안정적으로 저장하고 필요할 때 빠르게 접근하는 능력은 기업의 경쟁력을 좌우합니다. Amazon Web Services(AWS)의 Simple Storage Service(S3)는 이러한 요구를 충족시키는 대표적인 객체 스토리지 서비스로, 업계 표준으로 불릴 만큼 막강한 영향력을 자랑합니다. S3는 단순한 데이터 저장소를 넘어, 데이터 레이크 구축, 정적 웹사이트 호스팅, 백업 및 재해 복구, 빅데이터 분석 등 클라우드 아키텍처의 핵심 구성 요소로 활용됩니다.

S3의 강력함은 '객체(Object)'라는 단순하지만 유연한 데이터 모델에서 비롯됩니다. 기존의 파일 시스템이 계층적인 폴더 구조를 가지는 것과 달리, S3는 데이터를 파일 자체와 그에 대한 설명(메타데이터)이 결합된 '객체' 단위로 다룹니다. 각 객체는 고유한 키(Key)를 통해 식별되며, '버킷(Bucket)'이라는 최상위 컨테이너에 평평한 구조로 저장됩니다. 이러한 구조는 수십억 개 이상의 객체를 저장하더라도 성능 저하 없이 확장할 수 있는 기반을 제공하며, 비정형 데이터 관리에 특히 효율적입니다.

하지만 S3를 효과적으로 사용하기 위해 반드시 이해해야 할 핵심 개념이 바로 '스토리지 클래스(Storage Class)'입니다. 모든 데이터가 동일한 가치와 접근 빈도를 갖지는 않습니다. 실시간으로 서비스되어야 하는 이미지 파일과, 법규 준수를 위해 10년간 보관해야 하는 금융 기록은 완전히 다른 방식으로 관리되어야 합니다. AWS는 이러한 다양한 데이터의 수명 주기와 접근 패턴에 맞춰 비용과 성능을 최적화할 수 있도록 여러 스토리지 클래스를 제공합니다. 잘못된 스토리지 클래스 선택은 불필요한 비용 낭비로 이어지거나, 정작 데이터가 필요할 때 신속하게 접근하지 못하는 서비스 장애의 원인이 될 수도 있습니다.

이 글에서는 AWS S3가 제공하는 다양한 스토리지 클래스의 특징과 성능, 비용 구조를 심도 있게 분석합니다. 각 클래스가 어떤 사용 사례에 가장 적합한지 구체적인 예시를 통해 살펴보고, 시나리오 기반의 비용 비교를 통해 실제 환경에서 어떤 선택이 가장 경제적인지 명확하게 제시할 것입니다. 또한, 데이터의 수명 주기에 따라 스토리지 클래스를 자동으로 변경하여 비용을 최적화하는 'S3 수명 주기 관리' 기능까지 자세히 다룸으로써, 여러분이 S3를 단순한 저장 공간이 아닌, 비즈니스 목표에 부합하는 지능적인 데이터 관리 플랫폼으로 활용할 수 있도록 돕겠습니다.

AWS S3 스토리지 클래스의 종류와 핵심 특징

AWS S3는 크게 '자주 액세스하는 데이터', '액세스 패턴을 알 수 없는 데이터', '자주 액세스하지 않는 데이터', '아카이브 데이터'라는 네 가지 카테고리에 맞춰 다양한 스토리지 클래스를 제공합니다. 각 클래스는 성능(특히 검색 지연 시간), 내구성, 가용성, 그리고 비용 측면에서 뚜렷한 차이를 보입니다. 이제 각 스토리지 클래스를 하나씩 자세히 살펴보겠습니다.

1. S3 Standard: 범용성과 최고의 성능

S3 Standard는 이름 그대로 가장 표준적이고 범용적인 스토리지 클래스입니다. 데이터에 대한 빠르고 빈번한 액세스가 필요한 모든 워크로드에 기본적으로 권장됩니다. 밀리초 단위의 매우 낮은 지연 시간과 높은 처리량을 제공하여 사용자에게 직접 콘텐츠를 제공하거나, 실시간 데이터 분석을 수행하는 데 최적화되어 있습니다.

핵심 특징:
- 성능: 첫 바이트 지연 시간이 수 밀리초(ms)에 불과하여 실시간 애플리케이션에 적합합니다.
- 가용성 및 내구성: 데이터는 최소 3개 이상의 물리적으로 분리된 가용 영역(Availability Zone, AZ)에 자동으로 복제되어 저장됩니다. 이를 통해 99.99%의 가용성 SLA(서비스 수준 계약)와 99.999999999%(Eleven Nines)라는 경이로운 내구성을 보장합니다. 즉, 1억 개의 객체를 저장했을 때 1년에 1개의 객체가 유실될까 말까 한 수준의 안정성입니다.
- 비용 구조: 저장 비용은 다른 클래스에 비해 상대적으로 높지만, 데이터 검색(Retrieval)에 대한 별도 비용이 발생하지 않습니다. 따라서 읽기/쓰기 작업이 많은 워크로드에 경제적입니다.
주요 사용 사례:
- 동적 웹사이트 및 콘텐츠 전송: 웹사이트의 이미지, 동영상, CSS, JavaScript 파일 등 사용자가 즉시 로드해야 하는 정적 콘텐츠 호스팅
- 모바일 및 게이밍 애플리케이션: 사용자 프로필, 게임 데이터, 미디어 파일 등 실시간으로 접근해야 하는 백엔드 데이터 저장
- 빅데이터 및 데이터 분석: 활발하게 분석되고 처리되는 데이터 레이크의 'Hot' 데이터 저장
- 클라우드 네이티브 애플리케이션 데이터: 애플리케이션에서 생성하고 빈번하게 사용하는 모든 데이터

2. S3 Intelligent-Tiering: 예측 불가능한 액세스 패턴의 해답

S3 Intelligent-Tiering은 데이터의 액세스 패턴을 예측하기 어렵거나, 시간이 지남에 따라 접근 빈도가 변하는 데이터를 위해 설계된 혁신적인 스토리지 클래스입니다. 이 클래스는 별도의 성능 영향이나 운영 오버헤드 없이, 객체의 액세스 기록을 자동으로 모니터링하여 비용을 최적화해 줍니다.

객체가 S3 Intelligent-Tiering에 저장되면, 처음에는 S3 Standard와 동일한 성능과 비용을 가진 'Frequent Access Tier'에 위치합니다. 이후 30일 연속으로 액세스되지 않은 객체는 S3 Standard-IA와 유사한 비용의 'Infrequent Access Tier'로 자동 이동됩니다. 만약 이 객체에 다시 액세스가 발생하면, 즉시 'Frequent Access Tier'로 복귀하여 빠른 성능을 보장합니다. 또한, 90일 이상 액세스되지 않은 데이터는 더 저렴한 'Archive Instant Access Tier'로 이동시킬 수도 있습니다.

핵심 특징:
- 자동 비용 최적화: 수동 개입 없이 액세스 빈도에 따라 자동으로 계층 간 이동이 이루어지므로 관리 부담이 없습니다.
- 성능 저하 없음: 어떤 계층에 있든 데이터 검색 시 지연 시간이 발생하지 않으며, S3 Standard와 동일한 빠른 성능을 제공합니다.
- 비용 구조: 소액의 객체 단위 모니터링 및 자동화 비용이 추가되지만, 데이터 이동에 따른 검색 비용이나 수명 주기 전환 비용은 없습니다. 데이터 양이 많고 액세스 패턴이 불분명할 때 상당한 비용 절감 효과를 볼 수 있습니다.
- 옵션 계층: 필요에 따라 'Archive Access Tier'(Glacier Flexible Retrieval과 유사)와 'Deep Archive Access Tier'(Glacier Deep Archive와 유사)를 활성화하여 장기 보관 데이터의 비용을 더욱 절감할 수 있습니다.
주요 사용 사례:
- 신규 애플리케이션의 데이터: 초기 액세스 패턴을 예측하기 어려운 새로운 서비스의 데이터 저장
- 데이터 레이크: 생성 초기에는 자주 액세스되지만 시간이 지나면서 접근 빈도가 감소하는 데이터(예: 로그 파일, 사용자 행동 데이터)
- 사용자 생성 콘텐츠(UGC): 업로드 직후에는 인기가 많지만 점차 잊히는 소셜 미디어의 사진이나 동영상

3. 자주 액세스하지 않는 데이터(Infrequent Access) 클래스

이 카테고리의 스토리지 클래스들은 데이터에 자주 접근하지는 않지만, 필요할 때는 S3 Standard처럼 즉시(밀리초 단위) 검색할 수 있어야 하는 데이터를 위해 설계되었습니다. S3 Standard보다 저장 비용이 저렴한 대신, 데이터를 읽거나 검색할 때 GB당 추가 비용이 발생합니다. 따라서 저장 기간은 길고 액세스 빈도는 낮은 데이터에 적합합니다.

3.1. S3 Standard-Infrequent Access (S3 Standard-IA)

S3 Standard-IA는 중요하지만 자주 액세스하지 않는 데이터를 위한 클래스입니다. S3 Standard와 동일하게 최소 3개 이상의 가용 영역에 데이터를 복제하여 높은 내구성과 가용성을 보장합니다.

핵심 특징:
- 비용 효율성: S3 Standard 대비 약 40% 저렴한 GB당 저장 비용을 제공합니다.
- 성능: S3 Standard와 동일한 낮은 지연 시간과 높은 처리량을 제공합니다.
- 비용 구조: GB당 데이터 검색 비용이 발생하며, 최소 30일의 저장 기간 요금과 128KB의 최소 객체 크기 요금이 부과됩니다. 즉, 30일 이내에 삭제하거나 128KB보다 작은 객체를 저장해도 각각 30일, 128KB에 해당하는 비용이 청구됩니다.
- 가용성 및 내구성: 99.9%의 가용성 SLA와 99.999999999%의 내구성을 제공합니다.
주요 사용 사례:
- 장기 백업 및 재해 복구(DR): 비즈니스 연속성을 위해 보관하는 데이터베이스 백업 파일, 서버 이미지 등
- 오래된 파일 공유: 사내 파일 서버에서 자주 사용하지 않는 오래된 데이터의 저장 및 공유
- 과거 미디어 콘텐츠: 스트리밍 서비스에서 사용 빈도가 낮은 오래된 동영상이나 사진 파일

3.2. S3 One Zone-Infrequent Access (S3 One Zone-IA)

S3 One Zone-IA는 S3 Standard-IA와 유사하지만, 이름에서 알 수 있듯이 단 하나의 가용 영역(AZ)에만 데이터를 저장합니다. 이로 인해 S3 Standard-IA보다 약 20% 더 저렴한 저장 비용을 제공하지만, 해당 AZ에 재해(정전, 홍수, 지진 등)가 발생할 경우 데이터가 유실될 수 있다는 중요한 차이점이 있습니다.

핵심 특징:
- 최저 비용: 즉시 액세스 가능한 스토리지 클래스 중 가장 저렴한 저장 비용을 자랑합니다.
- 낮은 가용성: 단일 AZ에만 저장되므로 AZ 장애 시 데이터에 접근할 수 없으며, 데이터가 영구적으로 손실될 수 있습니다. 따라서 99.5%의 가용성 SLA를 제공하며, 내구성은 S3 Standard와 동일하게 설계되었으나 AZ 장애 리스크를 감수해야 합니다.
- 비용 구조: S3 Standard-IA와 동일하게 데이터 검색 비용, 최소 30일 저장 기간, 최소 128KB 객체 크기 요금 정책이 적용됩니다.
주요 사용 사례:
- 재현 가능한 데이터의 2차 백업: 원본 데이터가 다른 리전이나 온프레미스에 존재하여 쉽게 재생성할 수 있는 데이터의 저렴한 사본 저장 (예: 미디어 파일의 썸네일 이미지)
- 리전 간 복제(Cross-Region Replication)의 대상: 다른 리전의 S3 버킷에 저장된 데이터의 저렴한 복제본을 저장하는 용도
- 중요도가 낮은 데이터: 유실되어도 비즈니스에 큰 영향이 없는 임시 데이터나 로그 파일 등

4. 아카이브 데이터(Archive) 클래스

아카이브 스토리지 클래스들은 1년에 한두 번 또는 거의 액세스하지 않는 데이터를 장기간 저비용으로 보관하기 위해 설계되었습니다. 데이터 저장 비용이 매우 저렴하지만, 데이터를 검색하는 데 시간이 소요되며 검색 비용이 상대적으로 높습니다.

4.1. S3 Glacier Instant Retrieval

S3 Glacier 제품군 중 가장 빠른 검색 속도를 제공하는 클래스입니다. 이름처럼 S3 Standard-IA와 같이 밀리초 단위의 즉시 검색이 가능하면서도, 저장 비용은 S3 Standard-IA보다 약 25% 더 저렴합니다. 분기(3개월)에 한 번 정도 액세스하는 데이터 아카이브에 이상적입니다.

핵심 특징:
- 즉시 검색: 아카이브 클래스임에도 불구하고 밀리초 단위의 빠른 데이터 검색이 가능합니다.
- 저렴한 저장 비용: S3 Standard-IA보다 저렴하여 비용 효율적인 아카이브가 가능합니다.
- 비용 구조: 데이터 검색 비용은 S3 Standard-IA보다 높습니다. 또한, 최소 90일의 저장 기간 요금과 128KB의 최소 객체 크기 요금이 부과됩니다.
- 가용성 및 내구성: S3 Standard-IA와 동일하게 99.9% 가용성 SLA와 99.999999999% 내구성을 제공합니다.
주요 사용 사례:
- 의료 기록 및 영상: 환자 진료 시 즉시 확인해야 할 수 있는 의료 이미지(X-ray, MRI)나 의료 기록 보관
- 뉴스 미디어 아카이브: 속보 제작 등을 위해 과거 영상 자료에 빠르게 접근해야 하는 방송사의 미디어 자산
- 데이터 분석용 원본 데이터: 분석이 자주 수행되지는 않지만, 필요 시 즉시 원본 데이터에 접근해야 하는 경우

4.2. S3 Glacier Flexible Retrieval

과거 'S3 Glacier'로 불렸던 클래스로, 유연한 검색 옵션을 제공하는 것이 특징입니다. 일반적인 데이터 검색에는 몇 분(Expedited: 1~5분, Standard: 3~5시간)이 소요되며, 대용량 데이터를 저렴하게 검색할 수 있는 옵션(Bulk: 5~12시간)도 제공합니다. 1년에 한두 번 액세스하는 백업 및 아카이브 데이터에 적합합니다.

핵심 특징:
- 유연한 검색 시간: 긴급도와 비용에 따라 분 단위, 시간 단위의 검색 옵션을 선택할 수 있습니다.
- 매우 저렴한 저장 비용: S3 Glacier Instant Retrieval보다 저장 비용이 약 10% 더 저렴합니다.
- 비용 구조: 검색 속도에 따라 검색 비용이 달라집니다. 최소 90일 저장 기간과 40KB의 메타데이터 오버헤드(객체당)가 있습니다.
주요 사용 사례:
- 데이터 아카이브: 몇 시간 내에 검색해도 문제없는 일반적인 데이터 아카이빙
- 재해 복구: 서비스 복구에 몇 시간이 소요되는 시나리오의 백업 데이터 저장
- 미디어 자산 보관: 프로덕션 워크플로우에서 자주 사용하지 않는 비디오/오디오 원본 파일 보관

4.3. S3 Glacier Deep Archive

S3가 제공하는 가장 저렴한 스토리지 클래스로, 클라우드에서 테이프 라이브러리를 대체하기 위해 설계되었습니다. 거의 액세스하지 않는 데이터를 수년(보통 7~10년 이상) 동안 보관하는 데 최적화되어 있습니다. 저장 비용은 거의 무시할 수 있을 정도로 저렴하지만, 데이터 검색에는 통상 12시간이 소요됩니다.

핵심 특징:
- 최상의 비용 효율성: 클라우드 스토리지 중 가장 낮은 GB당 저장 비용을 제공합니다. (서울 리전 기준, S3 Standard의 약 1/25 수준)
- 긴 검색 시간: 데이터 검색에 기본적으로 12시간이 걸리며, 대용량 데이터는 최대 48시간까지 소요될 수 있습니다.
- 비용 구조: 최소 180일의 저장 기간 요금이 부과됩니다.
주요 사용 사례:
- 규제 준수 아카이브: 금융(SEC Rule 17a-4), 의료(HIPAA) 등 법적 규제에 따라 장기간(수년 이상) 보관해야 하는 데이터
- 디지털 미디어 보존: 영화 원본 필름, 방송 마스터 테이프 등 대체 불가능한 미디어 자산의 영구 보존
- 과학 연구 데이터: 연구 종료 후 장기간 보관해야 하는 대규모 실험 데이터 및 원시 데이터
- 테이프 백업 대체: 물리적인 테이프 라이브러리를 관리하는 대신, 저렴하고 내구성 높은 클라우드 아카이브로 전환

시나리오 기반 비용 비교 분석

스토리지 클래스 선택에서 가장 중요한 요소 중 하나는 비용입니다. 하지만 단순히 GB당 저장 비용만 비교해서는 안 됩니다. 데이터 검색 비용, 요청 비용(PUT, GET 등), 최소 저장 기간 등 다양한 요소를 종합적으로 고려해야 합니다. 실제 시나리오를 통해 어떤 클래스가 더 경제적인지 살펴보겠습니다.

(참고: 아래 비용은 AWS 서울 리전(ap-northeast-2)의 2023년 기준 대략적인 요금이며, 실제 요금은 AWS 요금 페이지를 참조해야 합니다. 계산의 편의를 위해 일부 요금은 단순화되었습니다.)

비용 요소 상세 비교표

스토리지 클래스	저장 비용 (GB당/월)	데이터 검색 비용 (GB당)	PUT, COPY, POST 요청 (1,000건당)	GET, SELECT 요청 (1,000건당)	최소 저장 기간
S3 Standard	~$0.024	없음	~$0.0055	~$0.00044	없음
S3 Intelligent-Tiering (Frequent)	~$0.024	없음	~$0.0055	~$0.00044	없음 (모니터링 비용 별도)
S3 Intelligent-Tiering (Infrequent)	~$0.0135	없음	~$0.0055	~$0.00044	없음 (모니터링 비용 별도)
S3 Standard-IA	~$0.0135	~$0.011	~$0.011	~$0.0011	30일
S3 One Zone-IA	~$0.011	~$0.011	~$0.011	~$0.0011	30일
S3 Glacier Instant Retrieval	~$0.005	~$0.033	~$0.022	~$0.011	90일
S3 Glacier Flexible Retrieval	~$0.0045	~ (옵션별 상이)	~$0.033	- (검색 요청으로 과금)	90일
S3 Glacier Deep Archive	~$0.001	~ (옵션별 상이)	~$0.055	- (검색 요청으로 과금)	180일

시나리오 1: 1TB 데이터 저장, 월 10% 검색 (100GB)

이 시나리오는 데이터가 비교적 자주 액세스되는 경우를 가정합니다. 예를 들어, 자주 사용되지는 않지만 월 단위 리포트 생성을 위해 주기적으로 접근하는 백업 데이터입니다.

S3 Standard:
- 저장 비용: 1,024GB * $0.024 = $24.58
- 검색 비용: $0
- 총 월 비용: 약 $24.58 (요청 비용 제외)
S3 Standard-IA:
- 저장 비용: 1,024GB * $0.0135 = $13.82
- 검색 비용: 100GB * $0.011 = $1.10
- 총 월 비용: 약 $14.92 (요청 비용 제외)

결론: 이 경우, 검색 비용을 감안하더라도 S3 Standard-IA가 S3 Standard보다 훨씬 경제적입니다. 데이터의 약 10%를 매달 검색하는 것은 '자주 액세스하지 않는' 패턴에 해당함을 알 수 있습니다.

시나리오 2: 10TB 데이터 아카이브, 연 1회 100GB 검색

이 시나리오는 법규 준수 또는 장기 보존을 위해 데이터를 저장하고, 아주 가끔 감사나 필요에 의해 데이터를 꺼내보는 경우입니다.

S3 Standard-IA (비교용):
- 연간 저장 비용: 10,240GB * $0.0135 * 12개월 = $1,658.88
- 연간 검색 비용: 100GB * $0.011 = $1.10
- 총 연간 비용: 약 $1,659.98
S3 Glacier Flexible Retrieval:
- 연간 저장 비용: 10,240GB * $0.0045 * 12개월 = $552.96
- 연간 검색 비용 (표준 검색 가정): 100GB * ~$0.01 = $1.00 (요청 비용 추가)
- 총 연간 비용: 약 $553.96
S3 Glacier Deep Archive:
- 연간 저장 비용: 10,240GB * $0.001 * 12개월 = $122.88
- 연간 검색 비용 (표준 검색 가정): 100GB * ~$0.025 = $2.50 (요청 비용 추가)
- 총 연간 비용: 약 $125.38

결론: 액세스 빈도가 극히 낮은 장기 아카이브의 경우, 아카이브 클래스, 특히 S3 Glacier Deep Archive가 압도적으로 비용 효율적입니다. S3 Standard-IA와 비교하여 10배 이상의 비용 절감 효과를 볼 수 있습니다.

자동 비용 최적화의 열쇠: S3 수명 주기 관리

데이터의 가치는 시간이 지남에 따라 변하는 경우가 많습니다. 생성 직후에는 빈번하게 액세스되던 데이터도, 한 달이 지나면 접근 빈도가 줄어들고, 1년 후에는 거의 사용되지 않는 아카이브 대상이 될 수 있습니다. 이렇게 변화하는 데이터의 수명 주기에 맞춰 스토리지 클래스를 수동으로 변경하는 것은 매우 번거롭고 비효율적입니다.

S3 수명 주기 관리(S3 Lifecycle Management)는 이러한 문제를 해결하는 강력한 자동화 도구입니다. 버킷에 간단한 규칙을 설정하여 객체의 수명 주기에 따라 자동으로 스토리지 클래스를 전환하거나 객체를 영구적으로 삭제할 수 있습니다.

수명 주기 규칙의 작동 방식

수명 주기 규칙은 두 가지 주요 작업(Action)으로 구성됩니다.

전환 작업(Transition Actions): 객체가 특정 기간(생성 후 경과일 기준)이 지나면 다른 스토리지 클래스로 이동하도록 정의합니다. 예를 들어, 다음과 같은 규칙을 설정할 수 있습니다.
- 객체 생성 후 30일이 지나면 S3 Standard에서 S3 Standard-IA로 전환합니다.
- 객체 생성 후 90일이 지나면 S3 Standard-IA에서 S3 Glacier Flexible Retrieval로 전환합니다.
- 객체 생성 후 365일(1년)이 지나면 S3 Glacier Flexible Retrieval에서 S3 Glacier Deep Archive로 전환합니다.
만료 작업(Expiration Actions): 객체가 특정 기간이 지나면 자동으로 영구 삭제되도록 정의합니다. 불필요한 데이터를 삭제하여 저장 비용을 절감하는 데 유용합니다.
- 객체 생성 후 2,555일(7년)이 지나면 영구적으로 삭제합니다. (규제 준수 기간 이후 데이터 폐기)

이러한 규칙은 버킷 전체에 적용하거나, 특정 접두사(Prefix, 폴더처럼 사용) 또는 태그(Tag)를 가진 객체에만 선택적으로 적용할 수 있어 매우 유연한 정책 설계가 가능합니다. 예를 들어, logs/ 접두사를 가진 객체에만 공격적인 아카이빙 및 삭제 규칙을 적용하고, images/ 접두사를 가진 객체에는 다른 규칙을 적용할 수 있습니다.

S3 수명 주기 관리를 활용하면, 초기에는 S3 Standard의 빠른 성능을 활용하고 시간이 지남에 따라 점차 저렴한 스토리지로 데이터를 옮겨 비용을 최적화하는 '데이터 에이징(Data Aging)' 전략을 손쉽게 구현할 수 있습니다. 이는 S3를 비용 효율적으로 사용하는 가장 기본적인 동시에 핵심적인 방법론입니다.

현명한 선택을 위한 최종 가이드

지금까지 AWS S3의 다양한 스토리지 클래스와 비용 구조, 그리고 자동화된 관리 방법에 대해 깊이 있게 알아보았습니다. 결국 '어떤 스토리지 클래스를 선택할 것인가?'라는 질문에 대한 정답은 여러분의 워크로드 특성에 달려 있습니다. 올바른 선택을 위해 다음의 질문들을 순서대로 자문해 보시길 바랍니다.

데이터 검색에 필요한 속도는 어느 정도인가?
- 즉시(밀리초): S3 Standard, Intelligent-Tiering, Standard-IA, One Zone-IA, Glacier Instant Retrieval 중에서 선택해야 합니다.
- 몇 분 ~ 몇 시간: S3 Glacier Flexible Retrieval이 적합합니다.
- 12시간 이상: S3 Glacier Deep Archive가 유일한 선택지입니다.
데이터 액세스 빈도는 어떠한가?
- 빈번하거나 예측 불가능: S3 Standard 또는 S3 Intelligent-Tiering을 우선 고려하세요. Intelligent-Tiering은 대부분의 경우 가장 안전하고 비용 효율적인 출발점입니다.
- 월 1~2회 미만: S3 Standard-IA 또는 S3 Glacier Instant Retrieval을 비교해 보세요. (액세스 빈도가 분기에 1회 미만이라면 Glacier Instant Retrieval이 더 저렴합니다.)
- 연 1회 미만: S3 Glacier Flexible Retrieval 또는 S3 Glacier Deep Archive가 정답입니다.
데이터의 중요도와 내구성은 어느 정도 필요한가?
- 매우 중요, 유실 시 심각한 문제 발생: 최소 3개 AZ에 복제되는 클래스(Standard, IA, Glacier 등)를 선택해야 합니다.
- 유실되어도 쉽게 복구 가능하거나 중요하지 않음: S3 One Zone-IA를 사용하여 비용을 최대한 절감할 수 있습니다.

이러한 기준과 함께, AWS가 제공하는 S3 Storage Class Analysis 도구를 활용하여 기존 버킷의 데이터 액세스 패턴을 분석하고, 최적의 스토리지 클래스를 추천받는 것도 좋은 방법입니다. 또한, S3 Storage Lens를 통해 조직 전체의 S3 사용 현황과 비용을 시각적으로 파악하고 최적화 기회를 발견할 수 있습니다.

결론적으로, AWS S3 스토리지 클래스를 제대로 이해하고 활용하는 것은 클라우드 인프라의 성능을 보장하면서 비용을 획기적으로 절감할 수 있는 가장 효과적인 방법입니다. 이 글에서 다룬 지식을 바탕으로 여러분의 데이터 특성에 맞는 최적의 스토리지 전략을 수립하여, S3의 진정한 가치를 최대한으로 끌어내시기를 바랍니다.

Wednesday, August 30, 2023

AWS S3 비용 절감의 핵심, 스토리지 클래스 제대로 알기