서버리스 플랫폼을 도입하려는데, 세 가지 서비스의 요금표를 펼쳐놓고 한숨부터 나온 적 있지 않은가. 요청 수 기준 단가, 실행 시간 과금 방식, 메모리 할당에 따른 요금 구조가 플랫폼마다 달라서 직접 비교가 쉽지 않다. 이 글에서는 AWS Lambda, Azure Functions, Cloud Run 세 플랫폼의 과금 체계를 동일한 기준으로 나란히 놓고, 어떤 워크로드에 어떤 플랫폼이 유리한지 실질적인 판단 근거를 제공한다. 끝까지 읽으면 월간 예상 비용을 직접 산출하고, 프로젝트 특성에 맞는 플랫폼을 선택할 수 있게 된다.
과금 비교 전에 꼭 정리해야 할 기본 개념
세 플랫폼의 과금 단위가 다른 이유
AWS Lambda와 Azure Functions는 FaaS(Function as a Service) 모델이고, Cloud Run은 컨테이너 기반 서버리스다. 이 차이가 과금 구조 전체를 결정한다. FaaS는 함수 호출 단위로 요금이 붙고, Cloud Run은 컨테이너 인스턴스의 활성 시간 기준으로 계산된다.
비교를 시작하기 전에 세 가지를 먼저 확인하자.
- 요청 단가: 함수 1회 호출에 부과되는 고정 비용
- 컴퓨팅 비용: 실행 시간 × 할당 메모리로 산출되는 변동 비용
- 프리티어 범위: 매월 무료로 사용 가능한 한도. 프리티어만으로 운영 가능한 규모가 플랫폼마다 크게 다르다
각 플랫폼의 공식 요금 페이지는 수시로 변경된다. 반드시 AWS Lambda 공식 요금 페이지와 각 클라우드 벤더의 최신 문서를 확인하고 의사결정하자.
AWS Lambda vs Azure Functions vs Cloud Run 요청 수 기준 요금 차이, 어디가 저렴한가
요청당 단가 직접 비교
가장 먼저 눈에 들어오는 건 요청 수 기반 과금이다. AWS Lambda는 100만 건당 $0.20, Azure Functions 소비 플랜도 100만 건당 $0.20으로 동일하다. Cloud Run은 요청 자체에 별도 요금을 부과하지 않는 대신, 요청 처리 중 컨테이너가 활성 상태인 시간에 과금한다.
실제 적용 사례를 살펴보면, 하루 평균 1만 건 정도의 API 호출을 처리하는 소규모 서비스에서는 요청 비용 차이가 월 $6 미만이다. 하지만 월 1억 건을 넘어가면 이야기가 달라진다. Lambda와 Azure Functions는 요청 비용만 $20이 추가되고, Cloud Run은 동시 요청 처리 효율에 따라 오히려 저렴해질 수 있다.
프리티어 한도 비교
Lambda는 월 100만 건 무료. Azure Functions도 월 100만 건 무료를 제공한다. Cloud Run은 월 200만 건까지 무료인데, 여기에 컴퓨팅 무료 한도(vCPU 180,000초, 메모리 360,000GiB초)가 별도로 적용된다. 단순 호출 횟수만 보면 Cloud Run이 넉넉하지만, 실행 시간이 길어지면 컴퓨팅 한도를 먼저 소진할 수 있다.
실행 시간과 메모리 기준 과금, 실제로 얼마나 차이 나는가
GB-초 단가의 함정
“GB-초”라는 단위가 익숙하지 않다면, 메모리 1GB를 할당한 함수가 1초 실행될 때의 비용이라고 이해하면 된다. Lambda는 GB-초당 $0.0000166667이고, Azure Functions는 $0.000016이다. 근소한 차이처럼 보이지만 월 수천만 건을 처리하면 격차가 벌어진다.
Cloud Run은 접근 방식 자체가 다르다. vCPU-초당 $0.000024, GiB-초당 $0.0000025로 CPU와 메모리를 분리 과금한다. 메모리를 많이 쓰되 CPU 부하가 낮은 워크로드라면 Cloud Run이 확실히 유리하다. 반대로 CPU 집약적 작업에서는 Lambda나 Azure Functions보다 비쌀 수 있다.
메모리 할당 범위와 과금 영향
Lambda는 128MB~10,240MB까지 1MB 단위로 설정 가능하다. Azure Functions 소비 플랜은 1,536MB 고정이라 세밀한 조정이 불가능하다. Cloud Run은 128MiB~32GiB까지 지원하며, vCPU도 1~8개까지 선택할 수 있다.
많은 사람이 처음에는 메모리를 넉넉하게 잡아두는 실수를 한다. Lambda에서 256MB면 충분한 함수에 1,024MB를 할당하면 비용이 4배로 뛴다. Google Cloud Run 공식 요금 문서에서도 리소스 할당 최적화를 강조하고 있다. 실행 로그를 분석해서 실제 메모리 사용량을 확인한 뒤 할당량을 조정하는 것이 비용 절감의 첫 단계다.
워크로드 유형별 중간 점검: 우리 서비스에는 뭐가 맞는가
짧은 호출 vs 긴 호출 시나리오
동일 조건으로 월간 비용을 시뮬레이션해 보자. 메모리 512MB, 월 500만 건 호출 기준이다.
- 평균 실행 200ms: Lambda 약 $9.38, Azure Functions 약 $8.80, Cloud Run 약 $7.20
- 평균 실행 2초: Lambda 약 $88.33, Azure Functions 약 $83.00, Cloud Run 약 $65.00
- 평균 실행 30초: Lambda 약 $1,308, Azure Functions 약 $1,228, Cloud Run 약 $520 (동시성 활용 시)
실행 시간이 길어질수록 Cloud Run의 비용 우위가 뚜렷해진다. 이는 Cloud Run이 하나의 컨테이너 인스턴스에서 여러 요청을 동시에 처리할 수 있기 때문이다. Lambda와 Azure Functions는 요청 하나당 인스턴스 하나가 점유되므로, 동시성이 높아지면 비용이 선형적으로 증가한다.
트래픽 패턴에 따른 선택 기준
간헐적으로 호출되는 이벤트 트리거 함수라면 Lambda나 Azure Functions가 적합하다. 항상 일정한 트래픽이 유지되는 API 서버라면 Cloud Run의 최소 인스턴스 설정과 동시 요청 처리가 비용 효율적이다. 서버리스 컴퓨팅의 핵심은 사용한 만큼만 지불하는 것이지만, “사용”을 어떻게 측정하느냐에 따라 최적 선택이 달라진다.
비교 결과를 실전에 적용하는 판단 프레임워크
3단계 의사결정 체크리스트
지금까지의 비교를 바탕으로, 플랫폼 선택 시 아래 순서로 판단하면 된다.
- 1단계: 평균 실행 시간 확인. 1초 이하라면 세 플랫폼 모두 큰 차이 없다. 기존 클라우드 인프라에 맞춰 선택해도 무방하다
- 2단계: 동시 요청 수 예측. 초당 100건 이상의 동시 요청이 예상된다면 Cloud Run의 멀티 요청 처리가 비용 절감에 유리하다
- 3단계: 메모리 대비 CPU 사용 비율 확인. CPU 사용은 낮고 메모리만 많이 필요하다면 Cloud Run, CPU 집약적이라면 Lambda 또는 Azure Functions를 검토한다
숨겨진 비용까지 고려해야 한다
과금 비교에서 놓치기 쉬운 부분이 있다. Lambda는 API Gateway 비용이 별도고, Azure Functions는 Storage Account 비용이 추가된다. Cloud Run은 네트워크 이그레스 비용이 붙는다. 순수 컴퓨팅 비용만으로 비교하면 실제 청구서와 차이가 날 수 있으므로, 서버리스 비용 모델 전체 구조를 함께 파악하는 것이 중요하다.
월 100만 건 이하 트래픽이라면 세 플랫폼 모두 프리티어 안에서 해결되는 경우가 많다. 프리티어를 초과하는 시점이 언제인지 미리 계산해두자.
핵심 정리와 바로 실행할 다음 단계
세 플랫폼의 과금 구조를 한 줄로 정리하면 이렇다. Lambda와 Azure Functions는 요청 수 + GB-초 통합 과금, Cloud Run은 CPU와 메모리 분리 과금에 동시 요청 처리 이점이 핵심 차별점이다.
- 짧고 가벼운 함수 → Lambda 또는 Azure Functions (프리티어 활용)
- 실행 시간 길거나 동시성 높은 API → Cloud Run이 비용 우위
- 어떤 플랫폼이든 메모리 할당 최적화가 비용 절감의 핵심
모든 워크로드에 하나의 정답은 없다. 실제 트래픽 패턴과 함수 특성에 따라 최적 선택이 달라지므로, 프리티어 범위 내에서 직접 테스트해보는 것을 권장한다. 오늘 당장 현재 운영 중인 함수의 평균 실행 시간과 메모리 사용량부터 측정해보자. 그 수치가 플랫폼 선택의 출발점이 된다.