Kotlin/Ktor 백엔드를 위한 AWS EC2 인스턴스 추천

기술 스택과 사용 패턴을 고려했을 때, 다음과 같이 3가지 옵션을 추천드립니다:

📊 추천 구성 비교

구분	Option 1: C7i-flex	Option 2: M7i-flex	Option 3: C7g (Graviton)
인스턴스	c7i-flex.xlarge	m7i-flex.xlarge	c7g.xlarge
vCPU	4	4	4
메모리	8GB	8GB	8GB
프로세서	Intel Xeon (4세대)	Intel Xeon (4세대)	AWS Graviton3
대역폭	Up to 10Gbps	Up to 10Gbps	Up to 10Gbps
시간당 요금	~$0.19	~$0.22	~$0.15
월 비용	~$136	~$158	~$108

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1️⃣ 최고 성능: C7i-flex.xlarge ⭐ 추천

text비용: 약 $136/월 (약 ₩180,000)
특징: Intel 최신 세대, CPU 최적화

장점:

• ✅ Ktor 서버에 최적화된 고성능
• ✅ Single-threaded 성능 우수 (JVM 호환성)
• ✅ 기존 세대(C6i) 대비 19% 더 나은 가격대비 성능
• ✅ 트래픽 스파이크 처리 능력 우수

단점:

• ❌ Graviton 대비 25-30% 비싼 비용
• ❌ 전력 소비량 더 많음

추천 대상:

• API 응답성이 중요한 서비스
• 높은 동시성 처리 필요
• 다양한 x86 라이브러리 활용

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2️⃣ 균형형: M7i-flex.xlarge

text비용: 약 $158/월 (약 ₩210,000)
특징: 범용 인스턴스, CPU+메모리 밸런스

장점:

• ✅ CPU와 메모리 밸런스 제공
• ✅ 데이터베이스 캐싱, 메모리 집약적 작업에 좋음
• ✅ 미래 확장 유연함

단점:

• ❌ C7i 대비 비쌈 (필요 없는 메모리)
• ❌ Ktor 서버 같은 CPU 집약적 작업에는 오버스펙

추천 대상:

• Ktor + Redis/캐시 함께 구성
• 복합 워크로드 (API + 배치 작업)

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3️⃣ 최고 비용 효율: C7g.xlarge (Graviton3) 🚀

text비용: 약 $108/월 (약 ₩143,000)
특징: ARM 기반, 에너지 효율, 30% 저렴

성능 비교:

• Kotlin/JVM: Graviton이 8vCPU 이상에서 진정한 이점 발휘
• 당신의 4vCPU 기준으로는 Intel과 약 5-10% 성능차
• 하지만 30% 저렴하므로 가성비는 최고

장점:

• ✅ 월 $50 이상 절감 (연 $600)
• ✅ 전력 효율 60% 더 좋음 (에너지 비용)
• ✅ 최신 ARM 지원 (모던 Kotlin 완벽 호환)
• ✅ AWS에서만 제공 (가격 경쟁력 높음)

단점:

• ❌ 저 동시성(스레드 수 < 4)에서 Intel이 약간 나음
• ❌ 일부 레거시 x86-only 라이브러리 문제 (대부분 해결됨)
• ❌ 더 빠른 부팅은 되지만 미묘한 차이

추천 대상:

• ✅ zeliai.com 같은 스타트업 (비용 최소화 필수)
• ✅ API 집약적 워크로드
• ✅ 향후 멀티 인스턴스 확장 계획

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💰 월별 비용 계산 (온디맨드 기준)

서울 리전 (ap-northeast-2) 기준 (2026년 1월 현재)

C7i-flex.xlarge

text시간당 요금:     $0.19 USD
일일 비용:       $0.19 × 24 = $4.56
월 비용:         $0.19 × 730 = $138.70 USD
KRW 환산:        ~₩184,500 (1 USD = 1,330 KRW 기준)

연간 비용:       $1,662.80 USD (~₩2,212,000)

M7i-flex.xlarge

text시간당 요금:     $0.22 USD
월 비용:         $0.22 × 730 = $160.60 USD
KRW 환산:        ~₩213,600

연간 비용:       $1,927.20 USD (~₩2,563,000)

C7g.xlarge (Graviton3) 🏆

text시간당 요금:     $0.15 USD
월 비용:         $0.15 × 730 = $109.50 USD
KRW 환산:        ~₩145,635

연간 비용:       $1,314 USD (~₩1,749,000)

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🎯 최종 추천

우선순위	추천	이유
1순위	C7g.xlarge (Graviton)	가성비 최고 + 비용 30% 절감 + 충분한 성능
2순위	C7i-flex.xlarge	최고 성능 필요시 선택 (약 $30/월 추가)
3순위	M7i-flex.xlarge	캐시/메모리 집약적이면 선택

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📈 스케일링 기준

• RPS 10,000 이상 → c7i.2xlarge 또는 c7g.2xlarge로 업그레이드
• 데이터베이스 읽기 많음 → m7i-flex 고려
• 멀티 인스턴스 구성 → ALB 뒤 c7g 3~4개 권장

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🔧 추가 최적화 팁

kotlin// Ktor 성능 최적화
embeddedServer(Netty, port = 8080, host = "0.0.0.0") {
    // Netty 워커 스레드 = CPU 코어 수 (4 → 4 threads)
    // GraalVM native-image 사용 (부팅 30ms, 메모리 50MB)
    // 코루틴 최적화로 메모리 사용 ↓
}.start(wait = true)

비용 절감 전략:

1. Graviton C7g 사용 → 기본 30% 절감
2. Reserved Instance (1년 약정) → 추가 30% 절감 가능
3. Spot Instances (내구성 필요 시) → 60-70% 절감 가능

현재 상황이면 C7g.xlarge + Reserved Instance 1년 약정으로 월 ~$75 가능 💎

인스턴스	안전한 동시 사용자	총 사용자 기준	월 비용	추천 대상
C7g.xlarge	2,000~4,000명	8,000~20,000명	$108	스타트업
C7i-flex.xlarge	2,000~4,000명	8,000~20,000명	$136	성능 우선
C7i.2xlarge	4,000~8,000명	20,000~40,000명	$280	성장 단계
3×C7g (로드밸런싱)	6,000~12,000명	25,000~60,000명	$324	확장 단계

C7g.xlarge 1개로 시작 → 트래픽에 따라 2~3개로 확장하는 로드밸런싱 구조 권장 💎