나만무 최종 발표 하루 전
인프라 원복 직전의 상황이다.
테스트 전용 사양으로 다운그레이드 해놓은 Kafka 브로커(t3.small)와
원래 사양(m5.large)을 정면 비교할 수 있는 단 한 번의 기회가 왔다.
이번 글은 그 실험 기록이다.

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실험 배경

우리는 초당 1만 건 목표를 향해 인프라를 키워 왔다.
그러다 발표전까지 비용을 아껴야한다는 판단으로
Kafka 브로커를 m5.large → t3.small 로 내려놓았다. 

원복 작업이 예정돼 있던 바로 그날 밤, 
“실제로 다운사이징이 병목일까?” 를 수치로 증명하기 위해 실험을 진행했다.

이미 휴면(Scale‑in) 전 m5.large 로그는 보관해 둔 상태라서
이제 t3.small 구간만 남기면 완벽한 A/B 비교가 가능했다.

그리고 만약 다운사이징을 한 상태에서도
RPS 1만이 나온다면,
우리는 비용을 더 아낄 수 있다.

나와도 좋고, 안나오면 그걸 실험으로 증명했으니 좋은 셈이다.

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실험 설계

구간	Kafka 사양	프로듀서 (t2.small)
A	t3.small 3 노드	70 → 90 대 Step Scaling
B	m5.large 3 노드	74 대 (고정)

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결과 스크린샷

인스턴스 개수가 늘어도 카프카 병목으로 인해 평균 RPS는 더 이상 증가하지 못한다.

지표	구간 A (t3.small)	구간 B (m5.large)
평균 RPS	7,375	10,166
최대 RPS	10 0xx	12 9xx
딥 스파이크 빈도	1/40 s	1/120 s

+38 % 처리량, 단지 브로커 사양을 되돌렸을 뿐인데 나온 차이다.

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병목의 원인은 무엇이었을까??

1. CPU 크레딧 고갈

• t3.small 은 시간당 24 크레딧. 50 대 프로듀서를 넘기면 크레딧 0 → 베이스라인 20 % 성능.
• CloudWatch CPUCreditBalance 가 0 에 붙는 순간부터 RPS 곡선이 꺾였다.

2. 메모리 & Page Cache 부족

• 2 GiB RAM → segment 파일이 캐시에 오래 머물지 못함.
• 디스크 I/O 대기 증가 → LogFlushTimeMs 급등.

3. 네트워크 / EBS Baseline 제약

• t3.small Baseline 0.5 Gbps — 리더‑팔로워 복제 + 프로듀서 트래픽으로 금세 포화.
• NetworkOut 대비 BytesOutPerSec 증가율이 눈에 띄게 눌려 있었다.

결국 CPU, 메모리, IO 세 축이 동시에 제동되어
선형 스케일이 멈추고 80 ~ 90 대 구간에서 후퇴한것으로 보인다.

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결론

• 브로커를 m5.large 로 복구하는 것이 평균 처리량,안정성을 고려할 때 오히려 효율적이다.
• 다운사이징 전에는 A/B 로그 확보→ 빠른 롤백 테스트로 숫자를 남겨놓는게 좋다.
• 비싼게 좋다.

근데 진짜 비싸다.