Lambda Cold Start 해결 방법

1. 프로비저닝된 동시성 (Provisioned Concurrency)

설명

Lambda 함수의 실행 환경을 미리 생성하여 콜드 스타트를 방지하는 방식입니다. 특정 동시성 수준만큼 환경을 항상 준비 상태로 유지

장점

• 콜드 스타트를 완전히 제거
• 성능이 안정적으로 유지
• AWS 관리형 솔루션으로 설정이 간단

단점

• 비용이 발생: 프로비저닝된 환경이 항상 유지되므로 호출되지 않아도 비용이 부과됨
• 트래픽 예측이 필요: 필요한 동시성 수를 정확히 설정해야 불필요한 비용을 줄일 수 있음

비용

• 프로비저닝된 동시성에 따라 추가 요금이 발생
  • 프로비저닝된 동시성 요금 = $0.0000041667/초 * 메모리 크기
  • 호출 요청 요금은 일반 Lambda 요금과 동일

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2. Warm-up 스케줄러

설명

CloudWatch Events 또는 EventBridge를 사용해 주기적으로 Lambda를 호출하여 환경이 종료되지 않도록 유지하는 방식

장점

• 설정이 간단: CloudWatch와 간단한 Lambda 호출 스케줄링만 설정
• 비용 효율적: 요청 수에 따라 요금 발생(요청당 $0.20/백만 요청)

단점

• 트래픽이 예측되지 않을 경우 효과적이지 않을 수 있음
• 매우 짧은 콜드 스타트 지연을 완전히 제거하지는 못할 수 있음

비용

• 주기적으로 호출할 Lambda의 실행 시간 및 요청 요금:
  • 예: 1분 간격 호출 시 43,200 요청/월, 비용은 약 $0.00864/월
  • 메모리 크기와 실행 시간에 따라 비용이 추가

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3. Lambda@Edge 사용

설명

Lambda 함수를 CloudFront 엣지 서버에서 실행하도록 설정하여 지연 시간을 줄이고, AWS 글로벌 인프라를 활용하여 빠르게 응답하도록 구성

장점

• 글로벌 사용자에게 빠른 응답 가능
• 엣지 캐싱과 결합하면 성능 향상

단점

• 설정이 비교적 복잡
• 비용 증가 가능: Lambda와 Lambda@Edge 모두 요금 발생

비용

• Lambda@Edge는 일반 Lambda보다 호출 및 실행 시간 비용이 높음
• 100만 요청당 $0.60~$1.00 (지역에 따라 다름)

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4. 함수 크기 최적화

설명

Lambda 함수의 크기, 종속성, 초기화 코드를 최소화하여 콜드 스타트 시간을 줄이는 방식

장점

• 추가 비용 없음
• 다른 최적화 작업과 병행 가능

단점

• 코드 리팩토링 필요
• 대규모 서비스에선 효과가 제한적

비용

• 없음. 개발 시간 투자만 필요.

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5. Custom Runtime 및 컨테이너 사용

설명

AWS Lambda의 컨테이너 이미지 기능을 활용하거나, Custom Runtime을 구성해 최적화된 환경을 제공

장점

• 특정 요구사항에 맞춘 최적화 가능
• 고정된 코드 환경을 제공

단점

• 설정 및 유지보수 복잡
• 콜드 스타트 자체를 제거하지는 않음

비용

• 실행 시간 및 호출 요금 동일

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6. 서드파티 솔루션 사용

설명

전용 툴(예: Thundra, Dashbird)을 통해 함수 호출 성능을 모니터링하고 콜드 스타트를 줄이는 방법

장점

• 통합 모니터링 제공
• 설정과 유지 관리가 간단

단점

• 추가 비용 발생
• AWS 외부 솔루션 의존

비용

• 서드파티 도구 요금에 따라 다름

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비교표

방법콜드 스타트 완화 수준비용설정 복잡도유의 사항

프로비저닝된 동시성	완전 제거	높음	쉬움	트래픽 예측 필요
Warm-up 스케줄러	부분 완화	낮음	쉬움	일부 콜드 스타트 발생 가능
Lambda@Edge	부분 완화	높음	보통	글로벌 사용자에게 적합
함수 크기 최적화	부분 완화	없음	보통	코드 리팩토링 필요
Custom Runtime	제한적	일반 요금	어려움	특정 요구사항에 적합
서드파티 솔루션	제한적	중간~높음	쉬움	추가 비용 및 AWS 외부 의존

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추천 솔루션

가장 효율적이고 간단한 방법은 트래픽 규모와 사용 패턴에 따라 다름

트래픽 예측 가능

• 프로비저닝된 동시성: 예측 가능한 트래픽 환경에서 안정적이고 성능이 가장 좋음. 비용이 높을 수 있지만, 안정성이 우선이라면 추천

트래픽 예측 불가

• Warm-up 스케줄러: 비용 효율적이고 설정이 간단
• 함수 크기 최적화와 병행하면 효과적

글로벌 사용자

• Lambda@Edge: 사용자 근처에서 빠르게 응답이 필요할 때 적합

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최종 추천

• 소규모 트래픽: Warm-up 스케줄러로 비용을 최소화
• 중~대규모 트래픽: 프로비저닝된 동시성을 사용해 안정성 확보
• 혼합 트래픽: Warm-up 스케줄러와 프로비저닝된 동시성을 조합