AI 워크로드 마이그레이션: AWS에서 온프레미스 GPU 인프라로

2025년 12월 8일 업데이트

2025년 12월 업데이트: AWS는 2025년 6월 H100 가격을 44% 인하했습니다(p5 인스턴스가 기존 시간당 약 $98에서 현재 약 $50-55 범위로 하락). H100 구매 가격이 $25,000-40,000로 안정되면서 손익분기점이 기존 7-11개월에서 12-18개월로 이동했습니다. Hyperbolic(H100 시간당 $1.49)과 Lambda Labs 같은 저가 클라우드 제공업체들이 클라우드 복귀 계산을 더욱 복잡하게 만들고 있습니다. 이제 60-70% 미만의 활용률에서는 클라우드가 더 합리적입니다. 그러나 Blackwell 할당 제약과 온프레미스 전문 인력의 증가는 여전히 높은 활용률을 가진 AI 중심 조직에게 자체 인프라를 유리하게 만듭니다.

한 생명공학 회사의 GPU 인스턴스 AWS 요금이 연간 320만 달러에 달했을 때, 동등한 온프레미스 인프라를 구축하는 데 380만 달러가 한 번만 들고 3년간 1,200만 달러를 절약할 수 있다는 것을 발견했습니다.¹ 클라우드 복귀 움직임은 AWS p5.48xlarge 인스턴스의 시간당 $98.32 비용이 4개월 만에 하드웨어를 직접 구매하는 것보다 더 비싸다는 것을 조직들이 깨달으면서 탄력을 받고 있습니다.² 데이터 송신 요금이 문제를 악화시킵니다: 500TB 훈련 데이터셋을 AWS에서 이동하는 데만 전송 비용으로 $23,000가 들어, 조직들을 점점 더 비싼 클라우드 소비에 묶어두는 재정적 장벽을 만듭니다.³

AWS는 탄력적 확장과 빠른 실험에 탁월하지만, 24시간 365일 지속적으로 실행되는 GPU 워크로드에서는 경제성이 무너집니다. 조직들은 AWS에서 온프레미스 인프라로 마이그레이션한 후 평균 65%의 비용 절감과 18개월 미만의 투자 회수 기간을 보고합니다.⁴ 마이그레이션의 복잡성은 서비스 중단, 데이터 손실, 또는 자체 인프라 관리의 기술적 과제를 두려워하는 많은 팀을 망설이게 합니다. 그러나 전환에 성공한 이들은 비용 절감뿐만 아니라 성능 향상, 완전한 데이터 통제, 그리고 혁신을 제약하는 벤더 종속에서의 해방을 얻습니다.

클라우드 복귀를 이끄는 경제성

AWS GPU 가격은 조직이 실험 단계를 넘어 확장할 때 충격적으로 다가옵니다. 8개의 H100 GPU를 갖춘 단일 p5.48xlarge 인스턴스는 온디맨드 시간당 $98.32, 1년 예약 인스턴스로는 $58.99입니다.⁵ 1년간 지속적으로 실행하면 컴퓨팅만으로 $516,763의 비용이 누적됩니다. 스토리지, 네트워킹, 지원 요금을 더하면 인스턴스당 연간 비용이 $600,000를 넘습니다. 10개 인스턴스의 적당한 규모 배포도 연간 600만 달러를 소비합니다.

온프레미스 인프라는 상당한 자본 투자가 필요하지만 장기적으로 우수한 경제성을 제공합니다. 80개의 H100 GPU를 갖춘 10노드 클러스터 구축 비용은 대략: - GPU 하드웨어: $2,400,000 (80 GPU × $30,000) - 서버 및 네트워킹: $500,000 - 전력 및 냉각 인프라: $400,000 - 설치 및 설정: $200,000 - 총 자본 지출: $3,500,000

온프레미스 투자는 온디맨드 가격 대비 7개월, 예약 인스턴스 대비 11개월 만에 회수됩니다. 손익분기점 이후 조직은 월 $500,000를 절약합니다. 5년 총소유비용(TCO)은 온프레미스 인프라가 520만 달러인 반면 동등한 AWS 소비는 3,000만 달러입니다.⁶

숨겨진 AWS 비용이 복귀 결정을 가속화합니다. 데이터 전송 요금은 월 10TB 초과 송신에 대해 GB당 $0.09에 달합니다.⁷ NAT 게이트웨이 요금은 처리된 GB당 $0.045가 누적됩니다. Elastic IP 주소, 스냅샷, 모니터링이 월별로 수천 달러를 추가합니다. 조직들은 자신들의 "단순한" GPU 배포가 컴퓨팅 비용 외에 40%의 추가 요금을 발생시킨다는 것을 발견합니다.

마이그레이션 여정 계획

성공적인 마이그레이션은 실행 시작 전 3-6개월에 걸친 체계적인 계획이 필요합니다. 기존 AWS 사용 패턴을 분석하여 프로비저닝된 용량 대비 실제 요구 사항을 파악하는 것부터 시작하세요. CloudWatch 메트릭은 실제 GPU 활용률이 과다 프로비저닝으로 인해 종종 60% 미만에 머문다는 것을 보여줍니다.⁸ 최대 용량이 아닌 실제 사용량을 기반으로 온프레미스 인프라를 적정 규모로 산정하면 자본 요구 사항이 30-40% 감소합니다.

워크로드 평가는 마이그레이션 대상과 종속성을 식별합니다. 예측 가능한 리소스 소비를 가진 훈련 워크로드는 쉽게 마이그레이션됩니다. 가변적인 트래픽 패턴을 가진 추론 워크로드는 하이브리드 접근 방식이 유리할 수 있습니다. 개발 환경은 개념 증명으로 먼저 이동할 수 있습니다. 프로덕션 시스템은 중단을 방지하기 위해 신중한 스테이징이 필요합니다.

데이터 인벤토리 목록화는 비용이 많이 드는 예상치 못한 상황을 방지합니다. 조직들은 종종 S3에 누적된 페타바이트 규모의 데이터를 발견하며, 그 중 70%가 오래된 실험이나 중복 백업입니다.⁹ 마이그레이션 전 데이터를 정리하면 전송 시간과 비용이 줄어듭니다. 아카이빙을 위한 콜드 데이터를 식별하면 활성 스토리지 요구 사항이 절약됩니다. 데이터 관계를 이해하면 마이그레이션 중 종속성 손상을 방지할 수 있습니다.

네트워크 아키텍처 계획은 온프레미스 인프라와 남은 AWS 서비스 간의 연결을 보장합니다. AWS Direct Connect는 하이브리드 운영을 위한 전용 대역폭을 제공하며, 시간당 $0.30 plus 포트 요금이 듭니다.¹⁰ Virtual Private Gateway는 백업 경로로 안전한 VPN 연결을 가능하게 합니다. Transit Gateway는 복잡한 다중 리전 아키텍처를 단순화합니다. Direct Connect 프로비저닝에 6-12주의 리드 타임을 계획하세요.

기술적 마이그레이션 실행

마이그레이션 실행은 위험과 다운타임을 최소화하는 체계적인 접근 방식을 따릅니다:

1단계: 인프라 준비 (1-4주차) AWS 운영을 유지하면서 온프레미스 GPU 인프라를 구축합니다. 서버를 설치하고, 네트워킹을 구성하고, 냉각 용량을 검증합니다. 기본 운영 체제와 컨테이너 오케스트레이션 플랫폼을 배포합니다. 모니터링 및 로깅 시스템을 구축합니다. 프로비저닝 및 구성을 위한 자동화 스크립트를 생성합니다. 마이그레이션 전에 합성 워크로드로 인프라를 테스트합니다.

2단계: 병렬 운영 (5-8주차) AWS와 온프레미스 인프라 간의 하이브리드 연결을 구축합니다. 온프레미스에서 개발 및 테스트 환경을 복제합니다. 새 환경에서 애플리케이션 기능을 검증합니다. 기대치가 충족되는지 성능 벤치마크를 수행합니다. 새 인프라 관리에 대해 운영 팀을 교육합니다. 절차와 문제 해결 가이드를 문서화합니다.

3단계: 데이터 마이그레이션 (9-12주차) 데이터셋 크기에 최적화된 방법을 사용하여 데이터 전송을 실행합니다. AWS DataSync는 GB당 $0.0125로 100TB까지의 데이터셋을 효율적으로 처리합니다.¹¹ AWS Snowball Edge 장치는 장치당 $300 플러스 배송비로 페타바이트 규모의 데이터를 전송합니다.¹² 직접 네트워크 전송은 10TB 미만의 소규모 데이터셋에 적합합니다. 전환 다운타임을 최소화하기 위해 증분 동기화를 구현합니다.

4단계: 워크로드 마이그레이션 (13-16주차) 비중요 시스템부터 시작하여 우선순위 순서로 워크로드를 마이그레이션합니다. 즉시 롤백이 가능하도록 블루-그린 배포 전략을 사용합니다. 진행하기 전에 각 워크로드를 철저히 검증합니다. 프로덕션 시스템에 대해 카나리 배포를 구현합니다. 마이그레이션 중 성능 메트릭을 지속적으로 모니터링합니다. 안정성이 확인될 때까지 AWS 인프라를 대체 옵션으로 유지합니다.

5단계: 해제 (17-20주차) 신뢰가 쌓이면 점진적으로 AWS 사용을 줄입니다. 삭제 전에 규정 준수 데이터를 아카이브합니다. 불필요한 인스턴스와 서비스를 종료합니다. 예약 인스턴스를 취소하거나 남은 기간을 AWS Marketplace에서 판매합니다. 더 이상 필요하지 않으면 Direct Connect 회선을 제거합니다. 최종 아키텍처와 교훈을 문서화합니다.

전송 비용을 최소화하는 데이터 송신 전략

AWS 데이터 송신 요금은 마이그레이션 중 가장 큰 가변 비용을 발생시킵니다. 전략적 접근 방식으로 비용을 크게 줄일 수 있습니다:

압축 및 중복 제거: 전송 전 데이터셋을 압축하여 용량을 50-70% 줄입니다. 중복 파일과 오래된 실험을 제거합니다. 작은 변경사항이 있는 데이터셋에는 증분 전송을 사용합니다. 콜드 데이터는 마이그레이션하지 않고 월 GB당 $0.004의 Glacier에 장기 보관용으로 아카이브합니다.¹³

AWS DataSync 최적화: 네트워크 포화를 방지하기 위해 대역폭 조절로 DataSync를 구성합니다. 송신 요율이 낮을 수 있는 비피크 시간대에 전송하도록 스케줄링합니다. 압축 및 무결성 검증을 활성화합니다. 파일 크기와 네트워크 조건에 따라 작업당 100-200 Mbps의 전송 속도를 예상합니다.

대용량 데이터셋을 위한 Snowball Edge: 페타바이트 규모 데이터의 병렬 전송을 위해 여러 Snowball Edge 장치를 주문합니다. 각 장치는 80TB를 저장하며 $300 플러스 배송비가 듭니다. 적절히 구성하면 전송 속도가 1Gbps에 달합니다. 이 서비스는 네트워크 송신 요금을 완전히 우회하여 대규모 마이그레이션에서 수만 달러를 절약합니다.

Direct Connect의 전략적 사용: 마이그레이션 기간 동안 Direct Connect를 구축한 후 나중에 다운그레이드하거나 종료합니다. 10Gbps의 월 포트 요금 $3,600는 단 40TB의 데이터 전송에서 송신 요금을 회피하는 것만으로도 원금을 회수합니다.¹⁴ 가상 인터페이스를 통해 여러 전송을 동시에 수행할 수 있습니다.

Introl은 전 세계 서비스 지역에서 클라우드에서 온프레미스 인프라로 마이그레이션하는 조직을 지원하며, 100,000개 이상의 GPU 배포를 관리한 전문성을 보유하고 있습니다.¹⁵ 당사의 마이그레이션 전문가들은 송신 비용을 최소화하고 데이터 손실 제로를 보장하면서 페타바이트 규모의 AI 훈련 데이터를 이전해 왔습니다.

애플리케이션 및 서비스 마이그레이션 고려사항

애플리케이션 마이그레이션은 AWS 서비스 종속성을 해결해야 합니다:

S3 대체: 온프레미스에서 S3 호환 오브젝트 스토리지를 위해 MinIO 또는 Ceph를 구현합니다. MinIO는 동일한 API를 제공하여 수정 없이 코드를 재사용할 수 있습니다.¹⁶ 로컬리티와 전용 리소스로 인해 성능이 종종 향상됩니다. TB당 비용이 S3의 월 $23에서 온프레미스 스토리지의 $2 미만으로 감소합니다.

컨테이너 오케스트레이션: EKS를 바닐라 Kubernetes 또는 경량 배포를 위한 K3s 같은 대안으로 대체합니다. 기존 pod 사양을 최소한의 변경으로 가져옵니다. CloudWatch 대체를 위해 Prometheus와 Grafana로 모니터링을 구현합니다. ECR 대체를 위해 Harbor 또는 Nexus 컨테이너 레지스트리를 배포합니다.

데이터베이스 마이그레이션: RDS 데이터베이스를 자체 관리 인스턴스로 마이그레이션하거나 Kubernetes의 PostgreSQL/MySQL을 고려합니다. 초기 동기화를 위해 AWS Database Migration Service를 사용합니다.¹⁷ 자동 백업 및 고가용성 구성을 구현합니다. Percona 또는 MariaDB 같은 벤더의 관리형 데이터베이스 서비스를 고려합니다.

로드 밸런싱 및 Ingress: ALB/NLB를 HAProxy, NGINX 또는 Traefik으로 대체하여 로드 밸런싱합니다. SSL 인증서 자동화를 위해 cert-manager를 구현합니다. 고가용성을 위해 DNS 페일오버를 구성합니다. AWS 전용 서비스를 대체하는 오픈소스 도구로 모니터링합니다.

위험 완화 전략

마이그레이션 위험은 사전 완화가 필요합니다:

롤백 계획: 마이그레이션 후 30-90일간 AWS 인프라를 안전망으로 유지합니다. 각 구성 요소에 대한 롤백 절차를 문서화합니다. 유지보수 윈도우 동안 롤백 프로세스를 테스트합니다. 필요시 역마이그레이션을 위해 데이터 동기화 스크립트를 준비해 둡니다.

스킬 갭 관리: 마이그레이션 전에 기존 팀에게 온프레미스 인프라 관리를 교육합니다. GPU 클러스터 관리 같은 중요 영역의 전문가를 채용합니다. 전환 기간 동안 벤더와 파트너십을 맺어 지원을 받습니다. 일반적인 문제와 해결책을 문서화한 지식 베이스를 만듭니다.

성능 검증: 마이그레이션 전후 모든 워크로드를 벤치마크합니다. 조사가 필요한 허용 가능한 성능 임계값을 설정합니다. 지연 시간, 처리량, 오류율을 지속적으로 모니터링합니다. 성능 저하 감지를 위한 자동 알림을 구현합니다.

규정 준수 유지: 온프레미스 인프라가 규제 요구 사항을 충족하는지 확인합니다. 저장 및 전송 중 암호화를 구현합니다. 감사 로깅 및 보존 정책을 구성합니다. 프로덕션 마이그레이션 전에 보안 평가를 수행합니다.

실제 마이그레이션 성공 사례

유전체학 연구소: 800개의 V100 GPU를 AWS에서 온프레미스로 마이그레이션하여 운영 비용을 고려한 후 연간 비용을 840만 달러에서 210만 달러로 절감했습니다. 마이그레이션은 4개월이 걸렸으며 2PB의 유전체 데이터가 포함되었습니다. 최적화된 네트워킹과 스토리지 배치로 성능이 35% 향상되었습니다. 14개월 만에 ROI를 달성했습니다.

자율주행차 스타트업: 시뮬레이션 워크로드를 200개 AWS 인스턴스에서 400개의 A100 GPU를 갖춘 온프레미스 클러스터로 이전했습니다. 월별 비용이

[번역을 위해 내용 잘림]