CloudFront 캐시 정책으로 비용 최적화와 TTL 지표 설계 AI 생성 이미지: CloudFront 캐시 정책으로 비용 최적화와 TTL 지표 문제 정의 — CloudFront 비용과 TTL의 관계 CloudFront에서 캐시 미스가 발생하면 오리진으로 HTTP 요청과 데이터 전송이 생기며, 그 결과 요청 요금, 데이터 송출 비용과 오리진의 처리 비용(CPU/메모리)이 증가한다. TTL(Time To Live)은 동일 객체가 엣지에 머무는 시간을 정해 미스 빈도를 좌우하므로 비용 구조를 결정짓는 핵심 변수다. 짧은 TTL: 캐시 히트율이 낮아져 오리진 호출, 대역폭, 처리 비용이 늘고 사용자 지연이 증가한다. 긴 TTL: 오리진 호출이 줄어 비용이 절감되지만 콘텐츠의 최신성이 떨어질 위험이 있다. 따라서 비용 최적화는 TTL 설정만으로 끝나지 않는다. 쿼리·헤더·쿠키 기반의 캐시 분기와 stale-while-revalidate 같은 재검증 전략을 함께 설계해 미스 빈도를 관리해야 한다. 예를 들어 정적 파일은 긴 TTL을 적용하고, 개인화된 응답은 헤더·쿠키 분기를 통해 짧은 TTL을 두는 식이다. 실무 체크리스트(간단): 트래픽 패턴 분석 → TTL 우선순위 결정 → 재검증 전략 도입 → 비용·성능 지표 모니터링. CloudFront 캐시 정책으로 비용 최적화와 TTL 지표를 함께 관찰하는 것이 중요하다. CloudFront 캐시 정책의 핵심 요소 이해 CloudFront의 비용과 TTL 설계는 캐시 키, 객체 특성, 캐시 동작이 서로 어떻게 맞물리는지를 이해하는 것에서 출발한다. 쿼리·헤더·쿠키로 구성되는 캐시 키는 카드널리티를 결정하며, 그 결과 캐시 적중률과 오리진 호출 비용에 직접적인 영향을 준다. 불필요한 쿼리·헤더·쿠키를 포함하면 캐시가 분산되어 비용이 늘고, 필요 없는 항목을 제외하면 히트율이 좋아진다. 객체 크기·압축 : 큰 객체는 캐시 용량과 전송 비용을 빠르게 증가시킨다. 따라서 압축 적용이나 범...