Python x ARM: Graviton2 실전 도입기 - AB180 엔지니어링 베이스 | 기술블로그

간단 소개

AB180의 Graviton2 도입 사례를 통해 ARM 환경에서 Python 애플리케이션 운영 시 겪을 수 있는 문제와 해결책, 그리고 비용 절감 효과를 제시합니다.

AI Summary

Graviton2 도입 배경 및 장점
- AB180 백엔드 팀은 비용 절감을 위해 AWS Graviton2 인스턴스 도입을 검토, ARM 기반 프로세서의 가격 경쟁력과 성능을 확인.
- Graviton2 인스턴스는 동일 vCPU 기준 AMD 대비 약 11%, Intel 대비 약 20% 저렴하며, 내부 테스트 결과 AMD 인스턴스와 비슷하거나 더 나은 성능을 보임.
- 실제 도입 후 단위 비용 당 리퀘스트 처리량 10% 증가, 트래픽 스파이크 시 5xx 오류 감소 효과 확인.
ARM 환경에서 Python 패키지 빌드 및 배포 문제 해결
- Python은 인터프리터 언어지만, 확장 모듈을 포함하는 패키지는 ARM 아키텍처에 맞는 빌드가 필요.
- confluent-kafka-python 패키지의 ARMv8용 Built Distribution 부재로 인해 Source Distribution 빌드 과정에서 librdkafka 외부 의존성 문제 발생.
- minify-html 패키지는 Source Distribution조차 제공하지 않아, 복잡한 빌드 시스템으로 인해 의존성 제거 결정.
프로덕션 환경 적용 및 인프라 구축
- docker buildx를 이용한 Multi-arch 이미지 빌드 시도 후, 빌드 시간 문제로 단일 플랫폼 이미지 사용 결정.
- confluent-kafka-python 패키지의 ARMv8용 Built Distribution 생성 자동화 파이프라인 구축 및 사설 Python Index에 배포.
- AWS CodeBuild CI 시스템을 ARMv8 기반으로 변경, CodeBuild module에 environment_test_type = "ARM_CONTAINER" 옵션 적용.