AWS Lambda 비용 70% 절감: 실전 최적화 전략 총정리

// Lambda 비용 계산기
// 실제로 사용해보세요!

function calculateLambdaCost({
  memoryMB,           // 메모리 (MB)
  avgDurationMs,      // 평균 실행 시간 (ms)
  requestsPerMonth,   // 월 요청 수
  provisionedCount = 0 // 프로비저닝 동시성 수
}) {
  // 1. 요청 비용
  // 첫 100만 건 무료, 이후 $0.20/백만
  const requestCost = Math.max(0, (requestsPerMonth - 1_000_000)) * 0.0000002;
  
  // 2. 실행 비용
  // GB-초 = (메모리MB / 1024) × (시간ms / 1000)
  const gbSeconds = (memoryMB / 1024) * (avgDurationMs / 1000) * requestsPerMonth;
  // 첫 40만 GB-초 무료
  const billableGbSeconds = Math.max(0, gbSeconds - 400_000);
  const durationCost = billableGbSeconds * 0.0000166667;
  
  // 3. 프로비저닝 비용
  // GB-시간 = (메모리MB / 1024) × 24시간 × 30일
  const provisionedGbHours = (memoryMB / 1024) * 24 * 30 * provisionedCount;
  const provisionedCost = provisionedGbHours * 0.0000041667;
  
  return {
    requestCost: requestCost.toFixed(2),
    durationCost: durationCost.toFixed(2),
    provisionedCost: provisionedCost.toFixed(2),
    totalCost: (requestCost + durationCost + provisionedCost).toFixed(2)
  };
}

// 예시: 최적화 전
console.log(calculateLambdaCost({
  memoryMB: 1024,        // 1GB (과다!)
  avgDurationMs: 3000,   // 3초 (느림!)
  requestsPerMonth: 10_000_000
}));
// → $467.00/월

// 예시: 최적화 후
console.log(calculateLambdaCost({
  memoryMB: 512,         // 512MB (적정)
  avgDurationMs: 500,    // 0.5초 (빠름!)
  requestsPerMonth: 10_000_000
}));
// → $38.89/월 (88% 절감!)

# Step 1: Power Tuning 배포
# SAM(Serverless Application Model) 사용

git clone <div class="link-preview" contenteditable="false" data-url="https://github.com/alexcasalboni/aws-lambda-power-tuning">
                <div class="link-preview-content">
                    <div class="preview-image">
                        <img src="https://opengraph.githubassets.com/c8dd2f29aeb536f1d01de63b58d8eadd82f16cd78da35c633ab2dba1e9f86738/alexcasalboni/aws-lambda-power-tuning" onerror="this.style.display='none'">
                    </div>
                    <div class="preview-content">
                        <div class="preview-title">GitHub - alexcasalboni/aws-lambda-power-tuning: AWS Lambda Power Tuning is an open-source tool that can help you visualize and fine-tune the memory/power configuration of Lambda functions. It runs in your own AWS account - powered by AWS Step Functions - and it supports three optimization strategies: cost, speed, and balanced.</div>
                        <div class="preview-description">AWS Lambda Power Tuning is an open-source tool that can help you visualize and fine-tune the memory/power configuration of Lambda functions. It runs in your own AWS account - powered by AWS Step Fu...</div>
                    </div>
                </div>
            </div><p>
</p>
cd aws-lambda-power-tuning
sam deploy --guided

# 배포 후 Step Functions 상태 머신이 생성됨

# Step 2: 테스트 실행
# 128MB ~ 3008MB까지 다양한 메모리로 함수 실행

aws stepfunctions start-execution \
  --state-machine-arn arn:aws:states:ap-northeast-2:123456789:stateMachine:powerTuningStateMachine \
  --input '{
    "lambdaARN": "arn:aws:lambda:ap-northeast-2:123456789:function:my-api",
    "powerValues": [128, 256, 512, 1024, 1536, 2048, 3008],
    "num": 50,
    "payload": "{\"httpMethod\": \"GET\", \"path\": \"/users\"}"
  }'

# 실행 결과:
# {
#   "power": 1024,           // 최적 메모리
#   "cost": 0.0000070,       // 실행당 비용
#   "duration": 420,         // 평균 실행 시간(ms)
#   "stateMachine": {...}    // 상세 결과 링크
# }

// webpack.config.js
// Lambda용 번들 최적화 설정

const TerserPlugin = require('terser-webpack-plugin');
const BundleAnalyzerPlugin = require('webpack-bundle-analyzer').BundleAnalyzerPlugin;

module.exports = {
  mode: 'production',
  target: 'node',  // 브라우저가 아닌 Node.js용
  entry: './src/handler.ts',
  output: {
    filename: 'handler.js',
    libraryTarget: 'commonjs2'  // Lambda가 require()로 로드
  },
  
  // AWS SDK는 Lambda 런타임에 이미 포함되어 있음
  // 번들에 포함하면 용량만 커짐
  externals: [
    'aws-sdk',      // v2
    '@aws-sdk/*'    // v3
  ],
  
  optimization: {
    minimize: true,
    minimizer: [new TerserPlugin({
      terserOptions: {
        keep_fnames: false,  // 함수명 난독화
        mangle: true         // 변수명 축소
      }
    })]
  },
  
  plugins: [
    // 번들 분석 리포트 생성 (어떤 라이브러리가 큰지 확인)
    new BundleAnalyzerPlugin({
      analyzerMode: 'static',
      reportFilename: 'bundle-report.html'
    })
  ]
};

# serverless.yml
functions:
  api:
    handler: src/handler.main
    memorySize: 1024
    timeout: 30
    
    # 항상 5개 인스턴스 유지
    provisionedConcurrency: 5
    
    # 하지만 24시간 유지하면 비용 폭발!
    # 트래픽 패턴에 맞춰 스케줄링 권장

# CloudWatch Events로 스케줄링
# 오전 9시에 5개로 늘리고, 밤 10시에 0개로

resources:
  Resources:
    ScaleUpRule:
      Type: AWS::Events::Rule
      Properties:
        ScheduleExpression: cron(0 9 * * ? *)  # 매일 9시
        Targets:
          - Id: scale-up
            Arn: !GetAtt ScaleLambda.Arn
            Input: '{"action": "scale-up", "count": 5}'
    
    ScaleDownRule:
      Type: AWS::Events::Rule
      Properties:
        ScheduleExpression: cron(0 22 * * ? *)  # 매일 22시
        Targets:
          - Id: scale-down
            Arn: !GetAtt ScaleLambda.Arn
            Input: '{"action": "scale-down", "count": 0}'

# serverless.yml
functions:
  getProducts:
    handler: src/products.list
    events:
      - http:
          path: /products
          method: GET
          # API Gateway 캐싱 활성화
          caching:
            enabled: true
            ttlInSeconds: 300  # 5분간 캐시
            # 캐시 키: 이 파라미터가 다르면 다른 캐시
            cacheKeyParameters:
              - name: request.querystring.category
              - name: request.querystring.page

// 멱등성 키를 사용한 중복 방지
const { DynamoDB } = require('@aws-sdk/client-dynamodb');
const crypto = require('crypto');

const dynamodb = new DynamoDB();

async function processWithIdempotency(event, processor) {
  // 1. 요청 내용을 해시하여 고유 키 생성
  const idempotencyKey = crypto
    .createHash('sha256')
    .update(JSON.stringify(event.body))
    .digest('hex');
  
  // 2. DynamoDB에 키 저장 시도
  try {
    await dynamodb.putItem({
      TableName: 'IdempotencyTable',
      Item: {
        pk: { S: idempotencyKey },
        ttl: { N: String(Math.floor(Date.now() / 1000) + 3600) }  // 1시간 후 만료
      },
      // 이미 키가 있으면 실패
      ConditionExpression: 'attribute_not_exists(pk)'
    });
  } catch (e) {
    if (e.name === 'ConditionalCheckFailedException') {
      // 이미 처리된 요청
      console.log('Duplicate request, skipping:', idempotencyKey);
      return { statusCode: 200, body: 'Already processed' };
    }
    throw e;
  }
  
  // 3. 중복이 아니면 실제 처리
  return await processor(event);
}