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어떤 플랜을 선택해야 할까 — Consumption / Flex / Premium / Dedicated

최영선 2026. 4. 27. 23:32

어떤 플랜을 선택해야 할까 — Consumption / Flex / Premium / Dedicated

Azure Functions 101 시리즈 (5/7)

4화에서는 함수를 classic Consumption 플랜에 올렸습니다. 그 경로는 데모와 학습에는 여전히 가장 단순합니다. 다만 현재 Microsoft Learn 기준으로 classic Consumption은 레거시 플랜이고, 새 서버리스 앱의 기본 선택지는 Flex Consumption입니다.

그래도 Consumption을 빼고 설명하면 실제 선택을 이해하기 어렵습니다. 이번 글에서는 Consumption / Flex Consumption / Premium / Dedicated(App Service Plan) 네 가지를 모두 다루되, 각 플랜의 현재 위치와 제약을 그대로 적겠습니다.

목표는 단순합니다. 각 플랜이 무엇을 주고 무엇을 포기하게 만드는지, 그리고 내 워크로드에 어떤 플랜이 맞는지를 한 번에 판단할 수 있게 만드는 것입니다.

한 줄 정의 — 네 가지 플랜

플랜 한 줄 정의
Consumption 가장 단순한 종량제 서버리스. 현재는 레거시 플랜이고, Windows 중심으로 생각하는 편이 맞습니다.
Flex Consumption Microsoft가 새 서버리스 앱의 기본 선택지로 권장하는 Linux 기반 종량제 플랜. VNet, 메모리 선택, per-function scaling을 제공합니다.
Premium Always Ready / Pre-warmed 인스턴스로 콜드 스타트를 줄이거나 피하는 고급 플랜. VNet과 더 큰 SKU를 쓸 수 있습니다.
Dedicated (App Service Plan) Functions를 일반 App Service 인프라 위에서 돌리는 모델. 이벤트 기반 자동 스케일 대신 App Service 규칙을 직접 관리합니다.

Azure Functions를 “자동으로 늘어나는 서버리스”라고만 기억하고 있었다면, 여기서 한 번 수정해야 합니다. 자동 스케일의 방식과 운영 모델이 플랜마다 꽤 다릅니다.

큰 그림 — 무엇이 다른가

전체비교


이제 비교표로 세부 차이를 정리합니다.

비교표 — 한 화면에 정리

항목 Consumption Flex Consumption Premium Dedicated
현재 위치 레거시 새 서버리스 기본 선택지 고급 서버리스 일반 App Service 계열
과금 모델 실행 기준 종량제 실행 기준 종량제 + Always Ready가 있으면 그 용량도 과금 인스턴스 시간 + 실행 용량 App Service Plan SKU 기준
트래픽 0일 때 비용 0 Always Ready가 0이면 0 최소 인스턴스 비용 발생 항상 발생
콜드 스타트 있음 줄일 수 있음 (Always Ready 선택) 대체로 회피 가능 상시 실행이면 사실상 없음
OS Windows 중심 레거시, Linux Consumption은 retired/retiring Linux only Windows / Linux Windows / Linux
VNet 통합 없음 있음 있음 있음
최대 인스턴스 수 대략 200, OS와 제한 조건에 따라 더 낮을 수 있음 최대 1000, 지역별 250코어 기본 쿼터 영향 대략 20~100+, OS·지역·제한 조건에 따라 달라짐 App Service Plan SKU와 autoscale 설정에 따름
이벤트 기반 자동 스케일 지원 (이벤트별 리스너 기반) 지원 (per-function, target-based) 지원 (target-based 옵션) 직접 메트릭 룰 구성
Per-function scaling 없음 있음 없음 없음
인스턴스 메모리 1.5 GB 고정 512 / 2048 / 4096 MB 선택 SKU별로 다름 App Service Plan SKU에 따름
배포 슬롯 제한적 없음, rolling update 경로 사용 있음 있음
Warmup 트리거 없음 있음 있음 있음

출처: Microsoft Learn의 Function scale and hosting options, Flex Consumption plan, Event-driven scaling, Target-based scaling. 인스턴스 상한은 플랜, OS, 지역, 네트워크 제한 조건에 따라 달라질 수 있습니다.

이 표를 볼 때 가장 먼저 확인할 값은 세 가지입니다. OS, VNet, 스케일 방식입니다. 비용보다 먼저 이 세 조건에서 후보가 갈리는 경우가 많습니다.

Consumption — 가장 단순하지만 이제는 레거시

Consumption은 여전히 설명하기 쉬운 플랜입니다. 호출이 없으면 비용이 0이고, 준비 과정도 단순합니다. 다만 새 프로젝트의 기본 선택지로 보기는 어렵습니다.

선택 기준

  • 가장 단순한 데모, 실험, PoC가 필요함
  • Windows 기반 제약이 있음
  • VNet 통합이 필요 없음
  • 첫 호출 지연을 어느 정도 감수할 수 있음

약점

  • 콜드 스타트
  • VNet 통합 없음
  • 1.5 GB 고정 메모리
  • 레거시 플랜이라는 점 자체가 장기 운영 리스크
  • Linux Consumption은 이미 retired 또는 retiring 단계라 새 기준점으로 잡기 어려움

그래서 4화에서는 Consumption으로 배포했지만, 그건 가장 짧은 시연 경로였기 때문입니다. 새 서버리스 서비스를 처음 설계한다면 Consumption을 출발점으로 둘 이유는 예전보다 많이 줄었습니다.

Flex Consumption — 새 서버리스 앱의 기본 후보

Flex Consumption은 Microsoft가 공식적으로 권장하는 새 서버리스 호스팅 플랜입니다. Consumption의 장점을 유지하면서도, 실무에서 자주 걸리던 제약을 여러 개 풀어 줍니다.

핵심 차별점

  • VNet 통합 — private endpoint 뒤 리소스 접근이 가능합니다.
  • 인스턴스 메모리 선택 — 512 MB, 2048 MB, 4096 MB 중에서 고를 수 있습니다.
  • Always Ready — 특정 함수 그룹에 미리 떠 있는 인스턴스를 둘 수 있습니다. 기본값은 0입니다.
  • Per-function scaling — 함수별 또는 함수 그룹별로 스케일이 갈립니다.
  • 큰 스케일 범위 — 앱 기준 최대 1000 인스턴스까지 확장할 수 있지만, 지역별 코어 쿼터가 실제 상한을 먼저 만들 수 있습니다.

중요한 제약

  • Linux 전용입니다.
  • Blob trigger는 Event Grid 소스만 지원합니다. 예전 Consumption에서 익숙하던 polling 기반 blob trigger와 같은 전제로 보면 안 됩니다.
  • 일부 바인딩과 기능이 Flex 전용 제약을 가집니다. 배포 슬롯 미지원, 플랜 간 in-place 마이그레이션 불가 같은 차이도 있습니다.
  • Per-function scale group으로 동작합니다. 즉, 모든 함수가 완전히 독립 인스턴스로 스케일하는 것은 아닙니다. HTTP끼리, Blob(Event Grid)끼리, Durable끼리 묶이는 그룹이 있습니다.

선택 기준

  • 새 서버리스 프로젝트를 시작함
  • VNet 안의 리소스를 호출해야 함
  • Consumption보다 나은 스케일 유연성과 메모리 선택권이 필요함
  • Linux 채택이 가능함

새 프로젝트라면 가장 먼저 검토할 후보가 맞습니다. 다만 “Consumption의 약점을 거의 다 고쳤다” 정도로 이해하는 선이 안전하지, 모든 제약이 사라졌다고 보면 설계 단계에서 다시 막힐 수 있습니다.

Premium — 콜드 스타트와 Windows 요구사항까지 같이 풀 때

Premium은 항상 준비된 용량을 두는 방식으로 접근합니다. 호출이 없어도 비용은 들지만, 그만큼 콜드 스타트를 더 강하게 제어할 수 있습니다.

선택 기준

  • 첫 호출 지연이 비즈니스적으로 허용되지 않음
  • Windows를 유지해야 하는데 VNet도 필요함
  • 더 큰 CPU/메모리 SKU가 필요함
  • 여러 Function App을 같은 Premium 플랜에 묶어 운영하고 싶음

약점

  • 최소 인스턴스 비용이 항상 발생
  • Linux 새 프로젝트에서는 Flex Consumption과 비교 검토가 거의 필수
  • 상한 인스턴스 수가 지역, OS, 네트워크 조건에 따라 달라져서 “무조건 100”처럼 외우면 틀리기 쉬움

Premium은 “서버리스 과금”보다 “서버리스 운영 모델 + 더 강한 성능 보장” 쪽에 가깝습니다.

Dedicated — Functions를 App Service 방식으로 운영할 때

Dedicated(App Service Plan)는 이름보다 본질을 보는 편이 쉽습니다. Functions를 일반 App Service Plan 위에서 돌리는 모델입니다. 다른 웹 앱과 같은 플랜에 올릴 수 있고, 비용도 App Service 기준으로 계산됩니다.

선택 기준

  • 이미 App Service Plan이 있고 여유 용량이 있음
  • Functions를 다른 웹 앱과 같은 인프라에서 운영하고 싶음
  • 비용을 완전히 고정적으로 보고 싶음
  • 이벤트 기반 자동 스케일이 꼭 필요하지 않음

가장 중요한 특징

  • Consumption/Flex/Premium 같은 이벤트 기반 자동 스케일은 없습니다. App Service autoscale 규칙을 메트릭 기반으로 직접 설계해야 합니다.

이 점을 모르고 Dedicated를 고르면 “Functions인데 왜 큐 길이에 따라 자동으로 안 늘지?” 같은 상황을 맞기 쉽습니다. Dedicated는 Functions의 프로그래밍 모델을 쓰되, 운영 모델은 App Service에 더 가깝습니다.

의사결정 트리

의사결정 트리


이 트리에서 Dedicated가 기본 경로 바깥에 있는 이유가 중요합니다. Dedicated는 나쁜 플랜이 아니라, Functions 고유의 이벤트 기반 스케일을 일부 포기해도 되는 경우에만 맞는 플랜입니다.

새 프로젝트 시작 시 추천

세 줄로 요약하면 이렇습니다.

  1. 새 서버리스 프로젝트라면 Flex Consumption을 먼저 봅니다. 현재 공식 권장 경로입니다.
  2. Windows 제약이나 강한 콜드 스타트 제어가 필요하면 Premium을 봅니다.
  3. Consumption은 가장 단순한 데모 경로이거나 기존 자산을 유지할 때만 제한적으로 선택합니다.

여기에 단서가 하나 더 있습니다. Flex Consumption은 분명 강력하지만, Blob trigger는 Event Grid 기반만 지원하고, 일부 바인딩과 기능에 Flex 전용 제약이 있으며, 스케일도 per-function scale group 단위로 이해해야 합니다. 그래서 “무조건 Flex”가 아니라 “기본 후보는 Flex, 설계 제약은 반드시 확인”이 더 정확한 표현입니다.

다음 화에서

플랜을 골랐다면 다음 질문은 자연스럽게 이어집니다. 실제로 어떤 기준으로 인스턴스가 늘고 줄어드는가, 그리고 첫 호출은 왜 느린가입니다. 6화에서는 이벤트 기반 스케일, target-based scaling, 콜드 스타트를 한 장으로 묶어 설명합니다.

시리즈 맥락

이 글은 Azure Functions 101의 5화입니다. 4화에서 실제 배포를 한 번 끝까지 해 봤다면, 이번 글은 그 배포 대상을 어떤 호스팅 플랜에 둘지 결정하는 기준을 정리하는 자리입니다. 다음 글에서는 여기서 고른 플랜이 실제로 어떻게 스케일하고 왜 콜드 스타트 차이를 만드는지 이어서 다룹니다.

시리즈 목차

참고 자료

공식 문서

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