클라우드 컴퓨팅 2025: 파괴된 모델과 새로운 방향

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인프라/DevOps/보안

대상자

• 대상자: AI 중심 개발자(“vibecoder”), 소규모 팀, 빠른 실험을 원하는 개발자
• 난이도: 중급~고급 (클라우드 아키텍처, 비용 모델, 인프라 자동화 이해 필요)

핵심 요약

• "ephemeral services"의 등장: AI로 인해 일시적이고 소규모인 서비스(스크립트, 봇, 에이전트)가 중심이 되었음.
• 현재 클라우드 모델의 한계: Heroku, Render 등은 "앱당 비용" 청구로, 50개 이상의 도구 개발 시 비용 폭증.
• 신규 모델 필요성: per-usage billing(사용량 기반 청구) + auto-shutdown 기능이 포함된 플랫폼이 요구됨.

섹션별 세부 요약

1. AI와 클라우드 모델의 변화

• AI가 소프트웨어 개발 방식을 완전히 바꿈: 개발자는 1일에 10개의 도구를 생성 가능.
• 전통적 "앱" 개념 대신 ephemeral services(1~2일간 작동하는 서비스)가 주요한 역할을 수행.
• 소프트웨어 개발 비용은 감소 중이지만, 호스팅 비용은 여전히 고정적.

2. 기존 클라우드 플랫폼의 문제점

• Heroku, Render, DigitalOcean의 "앱당 비용" 모델: 50개 이상의 도구 개발 시 비용 폭증.
• Serverless는 이론적으로 이상적이지만, AWS Lambda 설정, API 관리, 큐 협업 등 복잡한 인프라 관리 필요.
• Microservices는 조직 복잡성 해결에 유리하지만, DevOps, 인프라 설정 등 추가 비용 발생.

3. 새로운 인프라 모델의 필요성

• vibecoder의 요구사항:

- 복잡한 인프라 관리 필요 없음.

- paste code → deploy → forget식 간단한 흐름 필요.

• Fly.io, Railway 등 시도 중이지만, 아직 완성된 모델은 아님.
• 신규 모델 제안:

- "앱당 비용" 대신 고정 가격의 박스(예: 1개의 VM) 사용.

- 서비스 수에 따른 추가 비용 없음.

4. 미래의 클라우드 전망

• LLM(대규모 언어 모델)의 특성: "가장 빠른 결과 도출"을 중시하며, 단일 모노리스 구조가 유리.
• VC-backed 플랫폼의 문제: 고정 ARPU(고객당 평균 수익) 유지 필요로 인해 "앱당 비용" 모델 고수.
• vibecoder 중심의 개발 문화: 실험, 창의성, 빠른 실패/재구성에 중점.

결론

• 핵심 권장사항:

- per-usage billing + auto-shutdown 기능을 갖춘 플랫폼 선택.

- "앱" 대신 "ephemeral swarm"이라는 새로운 소프트웨어 단위에 맞춘 인프라 모델 개발.

- AI와 vibecoding 문화에 맞춘 간단한 배포/관리 도구 필요.

• 예시: Sliplane, Coolify 등은 새로운 모델을 시도 중. 그러나 전체 산업은 아직 준비되지 않음.