Cloud Repatriation 통한 연간 200만 달러 절감 및 18개월 내 투자 회수

Context

AWS 의존도가 높은 아키텍처로 인한 연간 320만 달러 규모의 과도한 Cloud 비용 발생. 특히 Managed Services와 Storage 비용의 지속적 증가로 인한 운영 효율성 저하 직면.

Technical Solution

• Criticality Ladder 전략을 통한 저위험 서비스부터 고위험 서비스 순의 단계적 Migration 수행
• AWS Region과 1ms 거리의 Colocation 인프라 구축을 통한 즉각적인 Rollback 가능성 확보
• RDS 및 Managed Elasticsearch를 자체 구축 서버로 대체하여 연간 50만 달러 이상의 고정 비용 제거
• 10인 규모의 기존 인프라 팀을 유지하며 운영 오버헤드 증가 없이 On-premises 전환 완수
• GPU 및 Vector DB 인프라의 On-premises 배치를 통한 AI 추론 비용 및 데이터 거버넌스 이슈 해결

Impact

• 연간 Cloud 지출 비용 320만 달러에서 130만 달러로 약 200만 달러 절감
• 하드웨어 투자비 약 70만~80만 달러를 18개월 미만의 기간 내 전액 회수
• 5년 기준 총 절감 예상액을 700만 달러에서 1,000만 달러 이상으로 상향 조정
• Managed Vector Service 대비 self-hosted 인프라 도입 시 약 75%의 비용 절감 확인

Key Takeaway

지속 가능한 트래픽 규모와 예측 가능한 워크로드 환경에서는 Cloud 임대보다 인프라 소유가 경제적으로 압도적 우위에 있음. 특히 GPU 및 대규모 Storage가 필요한 AI 인프라일수록 Repatriation의 비용 효율성이 극대화됨.