가이드
클라우드 선택 가이드
단가 비교만으로는 답이 안 나오는 질문들을, 솔직하게 정리했습니다.
상황별로 시작하기
AWS vs GCP, 뭐가 더 좋을까?
한 줄 결론
서비스 폭과 성숙한 생태계, 풍부한 인력·자료가 필요하면 AWS. 데이터 분석·AI/ML과 약정 없는 유연한 요금, 쿠버네티스 중심이면 GCP. 둘 다 서울 리전이 있습니다.
AWS가 맞는 경우
필요한 거의 모든 매니지드 서비스가 이미 존재하고, 채용 가능한 엔지니어와 한국어 자료·레퍼런스가 가장 많은 환경을 원할 때 AWS가 무난합니다.
GCP가 맞는 경우
데이터 분석·AI/ML이 핵심이고, 쿠버네티스를 적극 쓰며, 약정 없이 초당 과금과 자동 할인으로 비용을 유연하게 가져가고 싶을 때 GCP가 강점을 보입니다.
빠른 비교
| 항목 | AWS | GCP |
|---|---|---|
| 서비스 폭·성숙도 | 가장 넓고 성숙 | 넓지만 핵심에 집중 |
| 데이터·AI/ML | 강하고 옵션 많음 | BigQuery·Vertex AI 강점 |
| 매니지드 쿠버네티스 | EKS, 성숙함 | GKE, 업계 평가 높음 |
| 과금 유연성 | 옵션 많으나 복잡 | 초당 과금·자동 할인 |
| 글로벌 리전 수 | 약 37개 리전 | 약 43개 리전 |
| 서울 리전 | 있음 | 있음 |
| 인력·자료·커뮤니티 | 가장 풍부 | 넓으나 상대적 적음 |
| 마켓플레이스·생태계 | 파트너·SaaS 최다 | 충분하나 작음 |
서비스·기능 커버리지 — 가장 결정적
단가만 보면 위험합니다. 필요한 서비스를 충분한 깊이·범위로 제공하는지부터 보세요. "더 싸다"보다 이 표가 먼저입니다.
| 서비스 | AWS | GCP |
|---|---|---|
| 오브젝트 스토리지 | ✓ 성숙S3, 사실상 표준 | ✓ 성숙Cloud Storage, 성숙 |
| CDN | ✓ 성숙CloudFront, 엣지 많음 | ✓ 성숙Cloud CDN, 안정적 |
| 로드밸런서 | ✓ 성숙ELB 계열, 다양함 | ✓ 성숙글로벌 LB, 강력 |
| 매니지드 쿠버네티스 | ✓ 성숙EKS, 성숙 | ✓ 성숙GKE, 평가 높음 |
| 서버리스 함수 | ✓ 성숙Lambda, 생태계 넓음 | ✓ 성숙Cloud Functions·Run |
| 매니지드 RDB | ✓ 성숙RDS·Aurora, 폭넓음 | ✓ 성숙Cloud SQL·Spanner |
| 데이터 웨어하우스 | ✓ 성숙Redshift, 견고 | ✓ 성숙BigQuery, 대표 강점 |
| GPU·AI 플랫폼 | ✓ 성숙SageMaker, GPU 풍부 | ✓ 성숙Vertex AI·TPU 보유 |
| 모니터링 | ✓ 성숙CloudWatch, 표준 | ✓ 성숙Cloud Monitoring |
| 마켓·파트너 생태계 | ✓ 성숙가장 큼 | △ 제한충분하나 작음 |
✓ 성숙·폭넓음 · △ 제공하나 기능·범위 제한 · ✗ 없음 | ※ 실제 기능 범위는 각 클라우드 공식 서비스 카탈로그 기준으로 검증 필요(가격과 동일 원칙).
언제 무엇을 선택할까
AWS를 선택해야 할 때
GCP를 선택해야 할 때
장단점
AWS
✓가장 넓고 성숙한 서비스 카탈로그
✓풍부한 인력·문서·커뮤니티·레퍼런스
✓최대 규모의 파트너·마켓플레이스 생태계
−서비스가 많아 학습 곡선과 선택 부담이 큼
−요금 체계가 복잡해 비용 예측이 까다로움
GCP
✓데이터·AI/ML 분야에서 강한 차별점
✓GKE 등 쿠버네티스 경험이 우수하다는 평가
✓초당 과금·자동 지속사용 할인으로 유연한 비용
−AWS 대비 서비스 폭·파트너 생태계가 작음
−국내 경험자·한국어 자료가 상대적으로 적음
자주 묻는 질문
한국(서울) 리전은 둘 다 있나요?
네, AWS와 GCP 모두 서울 리전을 운영합니다. 따라서 국내 사용자 대상 서비스에서 지연이나 데이터 위치 측면의 큰 차이는 일반적으로 없습니다. 세부 가용 서비스는 리전별로 다를 수 있어 실제 사용할 서비스의 서울 지원 여부를 확인하는 것이 좋습니다.
어느 쪽이 더 저렴한가요?
한쪽이 항상 싸다고 말하기는 어렵습니다. GCP는 초당 과금과 약정 없이 적용되는 지속사용 할인 덕분에 변동성 있는 워크로드에서 유리할 수 있습니다. 반면 장기 예약이나 특정 인스턴스에서는 AWS가 더 나을 수도 있어, 실제 사양으로 직접 비교하는 것이 정확합니다.
이미 AWS를 쓰는데 GCP로 옮겨야 하나요?
이미 잘 돌아가고 있다면 굳이 옮길 필요는 없습니다. 마이그레이션에는 학습·재구축·운영 안정화 비용이 따릅니다. 다만 데이터 분석이나 AI/ML이 새로운 핵심이 되었고 GCP의 강점이 분명히 필요하다면, 해당 워크로드만 부분적으로 시도해 보는 방법이 합리적입니다.
둘을 함께 쓰는 멀티클라우드도 괜찮나요?
가능하며 실제로 많이 합니다. 예를 들어 일반 워크로드는 AWS, 데이터·AI는 GCP로 나누는 식입니다. 다만 인력·도구·네트워크가 두 배로 들고 운영 복잡도와 데이터 전송 비용이 늘 수 있으니, 명확한 이유가 있을 때만 권합니다.
가격 데이터는 각 클라우드 공식 소스 기준 스냅샷이며, 실시간 가격은 Compare에서 확인하세요. 본 가이드는 일반적 참고용입니다.