Egress 비용 최적화 통한 Gen-AI 스토리지 효율 3.3배 향상

Context

Gen-AI 스타트업의 대규모 모델 체크포인트 및 학습 데이터 저장으로 인한 스토리지 비용 급증 상황. Hyperscalers의 Credit 프로그램이 제공하는 Lock-in 전략과 과도한 Data Egress 비용으로 인한 아키텍처 확장성 저해 발생.

Technical Solution

• S3-compatible Object Storage 표준 채택을 통한 벤더 종속성 제거 및 마이그레이션 유연성 확보
• Hyperscalers의 리셀링 구조를 배제한 인프라 직접 제어로 운영 비용 절감 및 가격 경쟁력 확보
• 데이터 전송 비용 최적화를 위한 Low-cost Egress 모델($0.01/GB) 적용으로 데이터 파이프라인 병목 해소
• Request-based 과금 체계를 제거한 단순 용량 기반 과금 구조 설계를 통한 비용 예측 가능성 증대
• 2년의 유효 기간 보장으로 초기 모델 학습 및 파이닝 튜닝 단계의 안정적인 저장 공간 확보

Impact

• 동일 $100K Credit 기준 AWS S3(250TB) 대비 Rabata(833TB) 약 3.3배의 저장 용량 확보
• AWS Egress 비용($0.09/GB) 대비 약 90% 저렴한 $0.01/GB 비용 체계 구현