ECS 작업 크기 최적화(Right-Sizing)는 애플리케이션의 실제 사용량 데이터를 바탕으로 ECS 작업 정의(Task Definition)에 할당된 CPU와 메모리 스펙을 낭비도 부족함도 없는 최적의 크기로 맞추는 작업이다.

Fargate 환경에서는 실제 사용한 만큼이 아니라 "할당해 둔 vCPU와 메모리 크기(예약된 리소스)"를 기준으로 24시간 초 단위 과금이 발생하기 때문에, Right-Sizing은 클라우드 비용 절감(FinOps)의 핵심 단계이다.

개발 초기에는 장애를 피하고자 넉넉한 스펙을 지정하는 경우가 많습니다.

• 실제 사례:

  • 설정 스펙: 2 vCPU / 4 GB RAM (월 약 $60)

  • 실제 트래픽 피크 시 사용량: 0.2 vCPU / 0.8 GB RAM

  • 결과: 전체 할당 리소스의 80~90%가 유휴 상태(Idle)로 버려지며 비용이 3~4배 이상 과다 청구됨.

• 1단계: 실제 메트릭 데이터 수집 (최소 1~2주)

  • CloudWatch Container Insights 또는 AWS Compute Optimizer를 활성화합니다.

  • 평시 및 트래픽 피크 시간대의 CPUUtilization, MemoryUtilization의 최대값(Max)과 평균값(Avg)을 확인합니다.

• 2단계: 최적 Task 스펙 산정 (안전 마진 20~30% 적용)

  • 피크 시 메모리 사용량이 700MB라면, 메모리 누수로 인한 OOM(Out of Memory) 강제 종료를 방지하기 위해 1GB RAM으로 설정.

  • 피크 시 CPU 사용량이 0.15 vCPU 수준이라면 0.25 vCPU로 축소.

• 3단계: 단일 대형 컨테이너(Scale-Up) 대신 소형 다중 컨테이너(Scale-Out)로 전환

  • 1 vCPU / 2GB 태스크 1개를 띄우는 것보다 0.25 vCPU / 0.5GB 태스크 2~3개를 띄우고 오토스케일링(Target Tracking)을 연동하는 것이 유휴 비용 절감과 고가용성(HA) 확보에 훨씬 유리합니다.

AWS Compute Optimizer (무료 활성화 가능)

• AWS 포털에서 Compute Optimizer 콘솔로 이동하면, 머신러닝이 ECS Fargate 태스크의 지난 사용 이력을 분석해 "과다 프로비저닝됨(Over-provisioned)" 태그와 함께 추천 CPU/메모리 조합 및 절감 예상 금액을 표 형태로 바로 보여줍니다.

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