Amazon Redshift Serverless란

들어가며

기존 Amazon Redshift는 클러스터를 직접 생성하고 Compute Node와 스토리지를 관리해야 했습니다. 데이터 분석 규모가 커질수록 노드 수를 조정하거나 클러스터를 관리해야 했기 때문에 운영 부담이 존재했습니다. 이러한 관리 부담을 줄이기 위해 AWS에서는 Amazon Redshift Serverless를 제공합니다.

 

Redshift Serverless는 서버를 직접 생성하거나 관리하지 않아도 SQL 기반 데이터 분석을 수행할 수 있는 완전관리형(Serverless) 데이터 웨어하우스입니다. 사용자는 클러스터를 관리하는 대신 데이터 분석에만 집중할 수 있으며, 사용한 만큼만 비용을 지불합니다.

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1. Redshift Serverless란?

Redshift Serverless는 클러스터를 직접 생성하거나 관리하지 않고도 Redshift를 사용할 수 있는 서비스입니다.

기존 Redshift에서는

• Cluster 생성
• Node 개수 설정
• 확장(Scaling)
• 패치
• 유지보수

등을 사용자가 직접 관리해야 했습니다. 반면 Serverless에서는 이러한 작업을 AWS가 자동으로 수행합니다.

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2. Redshift Serverless의 특징

Redshift Serverless는 워크로드에 따라 컴퓨팅 리소스를 자동으로 조절합니다.

특징	설명
자동 확장(Auto Scaling)	분석량에 따라 컴퓨팅 리소스를 자동 조절
자동 프로비저닝	클러스터를 직접 생성할 필요 없음
사용량 기반 과금	사용한 만큼만 비용 발생
자동 성능 최적화	ML 기반으로 성능을 자동 최적화
Endpoint 제공	JDBC, ODBC 또는 Query Editor로 바로 연결 가능

즉, 사용자는 서버 관리보다 데이터 분석에 집중할 수 있습니다.

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3. Redshift Processing Unit(RPU)

기존 Redshift는 Compute Node의 개수와 사양을 기준으로 성능을 결정했습니다. 반면 Redshift Serverless는 RPU(Redshift Processing Unit) 라는 단위를 사용하여 컴퓨팅 성능을 관리합니다.

 

RPU는 CPU, 메모리, 네트워크 등 쿼리를 실행하는 데 필요한 컴퓨팅 리소스를 하나의 단위로 추상화한 개념입니다.

즉, 사용자는 몇 개의 노드를 생성할지 고민할 필요 없이 필요한 분석 성능만 설정하면 AWS가 내부적으로 적절한 컴퓨팅 리소스를 자동으로 할당합니다.

3-1) Base RPU

기본적으로 사용할 최소 컴퓨팅 용량입니다.기본값은 AUTO이며, 필요에 따라

• 32
• 64
• 128
• ...

처럼 직접 지정할 수도 있습니다. Base RPU가 높을수록 초기 분석 성능은 향상되지만 비용도 함께 증가합니다.

3-2) Max RPU

최대 사용할 수 있는 RPU입니다.

Base RPU : 64

Max RPU : 256

이라면 평소에는 64 RPU 를 사용하다가 동시에 많은 SQL이 실행되면

128

↓

192

↓

256

 

까지 자동으로 확장됩니다. 이를 통해 비용을 제어하면서도 성능을 확보할 수 있습니다.

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4. Redshift Serverless에서 지원하는 기능

Serverless는 대부분의 Redshift 기능을 그대로 사용할 수 있습니다.

대표적으로

• Spectrum
• Materialized View
• Data Sharing
• COPY / UNLOAD
• SQL 분석

등을 지원합니다. 즉, 대부분의 분석 기능은 기존 Redshift와 동일하게 사용할 수 있습니다.

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5. Redshift Serverless의 제한 사항

Serverless는 대부분의 기능을 제공하지만 일부 차이점도 있습니다.

항목	설명
Parameter Group	직접 설정 불가
일부 관리 기능	클러스터 기반보다 제한적
VPC 내부 접근	Endpoint는 VPC 내부에서 접근하는 것이 일반적

다만 최근에는 초기 버전에서 지원하지 않았던 Spectrum 등도 지원되면서 기능 차이가 점차 줄어들고 있습니다.

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6. 모니터링

Serverless도 다양한 모니터링 기능을 제공합니다.

6-1) Monitoring View

• SYS_QUERY_HISTORY
• SYS_LOAD_HISTORY
• SYS_SERVERLESS_USAGE

등을 제공합니다. 이를 통해

• 실행된 SQL
• 수행 시간
• 사용량

등을 확인할 수 있습니다.

6-2) CloudWatch 연동

CloudWatch와 연동하면

• Query Duration
• Running Query
• Connection
• RPU 사용량

등의 다양한 메트릭을 모니터링할 수 있습니다.

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7. 기존 Redshift와 Serverless 비교

항목	Redshift  Cluster	Redshift Serverless
클러스터 생성	필요	불필요
Node 관리	직접 관리	AWS 자동 관리
Scaling	사용자가 설정	자동 확장
과금	클러스터 실행 시간 기준	사용한 RPU 기준
운영 관리	필요	거의 없음
적합한 환경	지속적인 분석 환경	개발, 테스트, 간헐적인 분석 환경

 

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8. 마치며

이번 글를 정리하며 Redshift Serverless는 단순히 클러스터를 생성하지 않는 서비스가 아니라, 데이터 웨어하우스 운영에 필요한 인프라 관리와 확장을 AWS가 대신 수행하는 완전관리형 분석 서비스라는 점을 이해할 수 있었습니다.

 

특히 RPU 기반의 자동 확장을 통해 사용량에 맞춰 컴퓨팅 자원을 자동으로 조절하고, 사용한 만큼만 비용을 지불할 수 있어 개발·테스트 환경이나 간헐적인 분석 업무에 적합하다는 점을 알게 되었습니다. 또한 대부분의 Redshift 기능을 그대로 사용할 수 있으면서도 운영 부담을 크게 줄일 수 있다는 점이 기존 클러스터 방식과의 가장 큰 차이임을 이해할 수 있었습니다.

 

Redshift Serverless는 데이터 웨어하우스를 처음 구축하거나 운영 부담을 줄이고 싶은 환경에서 특히 유용한 선택지가 될 수 있습니다.