2025년 12월, 라스베이거스에서 열린 AWS re:Invent 2025 키노트에서 믿을 수 없는 발표가 나왔습니다. AWS의 CEO와 구글 클라우드(GCP)의 CEO가 한 무대에 올라 “상호 연결성(Mutual Connectivity)” 협약을 발표한 것입니다.

이는 마치 콜라와 펩시가 “같은 자판기를 쓰겠다”고 선언한 것과 같습니다. 클라우드 아키텍트로서, 이번 ‘적과의 동침’이 엔터프라이즈 IT 시장에 미칠 파장을 심도 있게 분석합니다.

1. 10년의 벽이 무너지다: Data Egress Fee의 종말?

그동안 멀티클라우드를 가로막던 가장 큰 장벽은 기술이 아니라 ‘돈’이었습니다. AWS에 저장된 데이터를 GCP의 AI 모델로 분석하려면, 데이터를 뺄 때마다 막대한 ‘데이터 송신 비용’을 AWS에 지불해야 했습니다. 이것이 벤더 락인의 핵심이었습니다.

하지만 이번 협약으로 두 클라우드 간의 전용 고속도로가 개통됩니다.

• 비용 혁명: AWS와 GCP 리전 간 데이터 전송 비용이 기존 대비 90% 인하됩니다. (GB당 $0.09 -> $0.009)
• 물리적 연결: 공용 인터넷망이 아닌, 두 회사의 백본망을 직접 연결하여 지연 시간을 2ms 미만으로 줄였습니다.

1.1 비용 비교 시뮬레이션 (1PB 데이터 전송 기준)

구분	기존 (2024년)	변경 후 (2026년)	절감액
AWS -> GCP 전송	$90,000 (약 1.2억 원)	$9,000 (약 1,200만 원)	-90%
GCP -> AWS 전송	$85,000 (약 1.1억 원)	$8,500 (약 1,100만 원)	-90%
지연 시간 (Latency)	20~50ms (가변적)	< 2ms (고정적)	성능 향상

2. 왜 지금인가? : AI 워크로드의 폭발

이 역사적인 합의의 배경에는 ‘AI’가 있습니다. 고객들은 AWS의 방대한 스토리지(S3)와 GCP의 강력한 AI 모델(Gemini, TPU)을 동시에 쓰고 싶어 합니다.

2.1 고객의 비명과 양사의 이해관계

“AWS S3에 10PB(페타바이트) 데이터가 있는데, 이걸 GCP Vertex AI에서 학습시키려니 전송 비용만 수십억 원이 나옵니다.” 엔터프라이즈 고객들의 불만이 폭주하자, 양사는 각자의 강점을 살려 시장을 키우는 ‘윈-윈’ 전략을 택했습니다. AWS는 스토리지와 인프라 주도권을 유지하고, 구글은 AI 워크로드를 가져오는 셈법입니다.

3. FinOps 관점에서의 변화: Best-of-Breed 전략

이제 기업의 클라우드 비용 관리 전략은 완전히 수정되어야 합니다. 과거에는 “한 우물만 파는 것”이 비용 효율적이었습니다. 하지만 이제는 각 클라우드의 ‘가장 싸고 좋은’ 기능만 골라 쓰는 것이 가능해졌습니다.

3.1 가상의 사례: K-Logistics의 40% 비용 절감

국내 물류 스타트업인 K-Logistics(가명)는 이번 발표 직후, 다음과 같이 아키텍처를 재설계하여 월 클라우드 비용을 40% 절감했습니다.

1. 데이터 저장: AWS S3 One Zone-IA (저렴한 아카이빙 스토리지)에 5년치 배송 데이터를 보관.
2. AI 모델 학습: 필요한 데이터만 실시간으로 GCP로 전송하여, 가성비가 뛰어난 GCP TPU v6e Spot VM에서 학습.
3. 서비스 서빙: 학습된 모델을 다시 AWS Lambda로 가져와, 기존 AWS 인프라와 연동된 API 서비스 제공.

이 모든 과정이 마치 하나의 데이터센터 안에서 일어나는 것처럼 매끄럽게 연결됩니다.

4. 아키텍처 패턴의 변화: 크로스 클라우드 (Cross-Cloud)

이제 아키텍트들은 단일 클라우드 장애(Single Point of Failure)를 걱정할 필요가 없어졌습니다. 진정한 의미의 ‘Active-Active’ 멀티클라우드 구성이 쉬워졌기 때문입니다.

# Cross-Cloud Kubernetes Ingress 예시
apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress
metadata:
  name: global-ingress
spec:
  rules:
  - host: api.techdepend.com
    http:
      paths:
      - path: /storage
        backend:
          serviceName: aws-s3-proxy # AWS 리전으로 라우팅 (2ms)
      - path: /ai-inference
        backend:
          serviceName: gcp-vertex-ai # GCP 리전으로 라우팅 (2ms)

트래픽 라우팅뿐만 아니라, 데이터베이스의 실시간 동기화도 훨씬 저렴하고 빨라집니다. AWS 서울 리전이 멈추면 GCP 도쿄 리전이 즉시 이어받는 구조가 대중화될 것입니다.

5. 남은 과제: 보안과 통합 관리

물론 장밋빛 미래만 있는 것은 아닙니다. 두 개의 거대한 공룡을 연결하는 만큼, 관리 포인트도 늘어납니다.

1. IAM 통합의 복잡성: AWS의 IAM 역할과 GCP의 서비스 계정을 매핑하는 것은 여전히 까다롭습니다. 이를 해결하기 위해 Okta나 CyberArk 같은 ‘Unified Identity’ 솔루션 도입이 필수가 될 것입니다.
2. 모니터링 사각지대: 두 클라우드를 오가는 트래픽을 한눈에 볼 수 있는 통합 관제(Observability)가 중요해집니다. Datadog이나 New Relic 같은 서드파티 툴의 몸값이 더욱 올라갈 전망입니다.

마치며

이번 발표에서 마이크로소프트 Azure는 철저히 배제되었습니다. AWS와 구글의 연합 전선은 사실상 OpenAI를 등에 업고 독주하는 MS를 견제하기 위한 성격이 짙습니다.

클라우드 시장은 이제 **[AWS+Google] vs [MS Azure]**의 양강 구도로 재편되고 있습니다. 소비자인 기업 입장에서는 선택지가 늘어났습니다.

더 이상 특정 클라우드에 갇혀 있지 마십시오. 2026년은 “데이터는 AWS에, 두뇌는 구글에” 맡기는 하이브리드 전략이 표준이 될 것입니다. 지금 당장 여러분의 인프라 아키텍처를 다시 점검하고, 벤더 종속에서 탈출할 기회를 잡으시기 바랍니다. 테크디펜드는 향후 이 ‘크로스 클라우드’ 아키텍처를 구현하기 위한 실무 가이드를 시리즈로 연재할 예정입니다.