AI와 ECS Fargate로 2주 만에 비용 76% 절감!
수년간 Amazon EC2 기반으로 운영된 레거시 서비스의 구조적 한계(Structural Limitations)를 인지하고, 소규모 팀의 리소스 제약(Resource Constraints)으로 인해 기술 부채로 누적됨
AI 코딩 에이전트 Kiro CLI와 AWS 오픈소스 프롬프트 세트를 활용해 Amazon ECS Fargate로의 전환(Migration to ECS Fargate)을 약 2주 만에 완료함
전환 후 월 운영 비용 약 76% 절감 및 무중단 배포 체계 구축으로 릴리스 빈도 증대(Increased Release Frequency) 기반 마련
AI가 반복 공수를 흡수하고 엔지니어는 의사결정과 검증에 집중하며, 현대화 작업이 조직의 표준 역량으로 축적됨
AI 기반 현대화 워크플로우의 역할 분담
본 프로젝트는 AI 코딩 에이전트 Kiro CLI와 AWS 오픈소스 프롬프트 세트(AI-Driven Modernization Prompt Sets)를 활용하여, 사람과 AI의 역할 재배치(Human-AI Role Reallocation)를 핵심으로 진행되었습니다.
AI의 역할: 소스코드 분석, 반복적인 코드 생성(Repetitive Code Generation), 인프라 현황 파악, 요구사항 초안 생성 등 기술적이고 반복적인 작업을 전담하여 엔지니어링 생산성(Engineering Productivity) 극대화
엔지니어의 역할: 비즈니스 맥락 기반 의사결정(성능 튜닝, 배치 전략, 롤백 기준 정의), AI의 분석 결과 검증(Validation of AI Analysis), 최종 승인 및 감사 기록 관리 등 도메인 지식(Domain Knowledge)이 필요한 영역에 집중
이러한 협업 모델은 특히 리소스가 제한적인 소규모 팀에서 현업 운영과 병행하며 현대화 과제를 성공적으로 완수할 수 있는 실용적인 방안을 제시합니다.
Amazon ECS Fargate 도입의 기술적 이점
에잇퍼센트는 기존 Amazon EC2 기반 워크로드를 Amazon ECS Fargate로 전환(Migration to ECS Fargate)하며 여러 기술적 이점을 확보했습니다.
서버 관리 오버헤드 제거(Server Management Overhead Elimination): Fargate는 인프라 프로비저닝 및 관리 부담을 없애 팀이 운영 부담에서 벗어나게 함
태스크 단위 IAM Role 적용(IAM Role per Task): 최소 권한 원칙을 쉽게 적용하여 보안 강화 및 데이터 격리 아키텍처(Data Isolation Architecture) 구현 용이
Auto Scaling 정책의 즉시 반영(Immediate Reflection of Auto Scaling Policies): 트래픽 변화에 대한 탄력적인 리소스 조정을 통해 리소스 효율성(Resource Efficiency) 증대
Graviton(ARM64) 지원을 통한 비용 절감(Cost Reduction): 기존 x86 대비 약 20% 낮은 단가로 운영 비용 절감 효과 달성
AI 기반 현대화 워크플로우의 단계별 진행
본 프로젝트는 AWS 오픈소스 프롬프트 세트를 기반으로, AI 에이전트가 각 스테이지의 산출물을 다음 스테이지의 입력으로 활용하는 순차적 워크플로우(Sequential Workflow)를 따랐습니다.
Stage 1 (현황 분석): AI가 레거시 코드와 인프라를 분석하여 블랙박스(Black Box) 레거시의 구조와 의존성을 명확히 식별하고, 기술적 발견 사항을 사용자에게 확인 요청
Stage 2 (요구사항 정의): 분석 결과를 바탕으로 기능적/비기능적 요구사항을 분류하고, 무중단 운영, 외부 연동 보전, 환경 일관성 등 비즈니스 제약 조건을 반영한 명세서 생성
Stage 3 (계획 수립): 팀의 기존 인프라 코드 컨벤션 및 보안 규칙을 반영하여 Terraform 모듈, Dockerfile, CI/CD 파이프라인 구성 등 구체적인 작업 목록을 생성하고 검증
이러한 단계적 접근은 전환 과정의 예측 가능성(Predictability of Migration Process)을 높이고, 각 단계별로 사람의 승인을 거쳐 안전성을 확보했습니다.
현대화 전환 후 운영 비용 및 배포 효율성 개선
Amazon ECS Fargate 전환 후, 에잇퍼센트는 운영 비용 절감과 배포 효율성 측면에서 상당한 성과를 거두었습니다.
월 운영 비용 약 76% 절감: EC2의 24/7 고정 가동에서 Fargate의 태스크 단위 종량 과금(Task-based Metered Billing) 및 Auto Scaling 적용으로 유휴 비용 대폭 감소
무중단 배포 체계 구축: Rolling Update와 Deployment Circuit Breaker 결합으로 배포 시점 제약 없이 상시 릴리스 가능, 릴리스 빈도 증대(Increased Release Frequency) 기반 마련
운영 가시성 향상: 인스턴스 단위에서 태스크 단위 메트릭 수집(Container Insights)으로 운영 가시성(Operational Visibility) 증대 및 장애 복구 시간 단축
이러한 결과는 소규모 팀이 기술 부채 해소와 기능 개발을 동시에 진행할 수 있는 환경을 조성했습니다.
단계적 트래픽 컷오버 전략
안정적인 서비스 전환을 위해 에잇퍼센트는 Application Load Balancer(ALB)의 Weighted Forward 기능을 활용한 단계적 트래픽 컷오버 전략을 채택했습니다.
DNS 가중치 라우팅 대비 장점: ALB 리스너 규칙 변경만으로 가중치 조정이 즉시 반영되며, DNS TTL 캐시 문제 없이 롤백(Rollback)이 즉시 가능하여 컷오버 리스크 최소화
단계적 트래픽 분배: EC2(100%) → EC2(90%)/ECS(10%) → EC2(50%)/ECS(50%) → EC2(0%)/ECS(100%) 순서로 트래픽을 점진적으로 이전하며, 각 단계별 에러율 및 p95 응답 시간 모니터링을 통해 안정성 검증
이 방식은 실질적인 컷오버 리스크를 낮추고 안정적인 전환을 보장하는 효과적인 방법론입니다.
