서버리스 아키텍처 도입: AWS Lambda, Azure Functions, GCP Cloud Functions 심층 비교 분석

서버리스 아키텍처 도입을 고민 중이신가요? AWS Lambda, Azure Functions, GCP Cloud Functions의 핵심 기능, 장단점, 비용 구조를 비교 분석하여 최적의 선택을 돕습니다.

클라우드 환경에서 애플리케이션을 구축하고 운영하는 방식은 지속적으로 진화하고 있습니다. 특히 서버리스 아키텍처는 개발자가 인프라 관리 부담 없이 비즈니스 로직에 집중할 수 있도록 돕는 혁신적인 패러다임으로 각광받고 있습니다. 하지만 시장에는 다양한 서버리스 플랫폼이 존재하며, 그중에서도 대표적인 서비스인 AWS Lambda, Azure Functions, GCP Cloud Functions는 각각 고유한 특징과 장점을 가지고 있습니다.

과연 어떤 플랫폼이 당신의 프로젝트에 가장 적합할까요? 이 글에서는 각 서비스의 핵심 기능, 성능, 비용 구조, 통합 용이성 등을 다각도로 비교 분석하여, 독자 여러분이 현명한 결정을 내릴 수 있도록 실질적인 정보를 제공하고자 합니다. 각각의 장단점을 살펴보면, 특정 상황에 더 유리한 선택지가 명확해질 것입니다.

---

📑 목차

• 서버리스 아키텍처와 FaaS의 이해
• AWS Lambda, Azure Functions, GCP Cloud Functions 개요
• AWS Lambda
• Azure Functions
• GCP Cloud Functions
• 핵심 기능 및 기술 스택 비교
• 성능 및 확장성 분석
• 자동 확장성
• 콜드 스타트 영향
• 비용 모델 및 최적화 전략
• 기본 비용 구성 요소
• 비용 비교
• 비용 최적화 전략
• 통합 및 개발자 경험
• 클라우드 서비스 통합
• 개발자 경험 (DX)
• 각 플랫폼의 최적 활용 시나리오
• AWS Lambda
• Azure Functions
• GCP Cloud Functions
• 결론: 당신의 프로젝트에 맞는 서버리스 FaaS 선택하기

Image by ClickerHappy on Pixabay

서버리스 아키텍처와 FaaS의 이해

서버리스(Serverless)라는 용어는 '서버가 없다'는 의미가 아닙니다. 이는 개발자가 서버를 직접 프로비저닝하거나 관리할 필요 없이, 클라우드 공급자가 이 모든 인프라 작업을 대신 처리해주는 방식을 의미합니다. 개발자는 오직 코드 작성에만 집중할 수 있으며, 클라우드 공급자는 요청이 있을 때만 코드를 실행하고, 사용량에 따라 자동으로 확장(Scale-out) 및 축소(Scale-in)를 관리합니다.

이러한 서버리스 아키텍처의 핵심 요소 중 하나가 바로 FaaS (Function-as-a-Service)입니다. FaaS는 특정 이벤트에 의해 트리거되는 작은 단위의 함수를 실행하는 서비스입니다. 예를 들어, 이미지 업로드, 데이터베이스 변경, HTTP 요청 등이 FaaS 함수를 실행하는 이벤트가 될 수 있습니다. FaaS는 다음과 같은 주요 이점을 제공합니다:

• 운영 부담 감소: 서버 관리, 패치, 보안 업데이트 등에 대한 걱정 없이 핵심 비즈니스 로직에 집중할 수 있습니다.
• 자동 확장성: 트래픽 증가에 따라 자동으로 확장되며, 피크 로드에도 안정적으로 대응할 수 있습니다.
• 비용 효율성: 코드가 실행되는 동안에만 비용을 지불하는 종량제(Pay-per-execution) 모델로, 유휴 시간에는 비용이 발생하지 않아 효율적입니다.
• 빠른 개발 및 배포: 작은 단위의 기능으로 구성되어 개발 주기가 짧고, 신속한 배포가 가능합니다.

이러한 장점 덕분에 서버리스 FaaS는 마이크로서비스, 이벤트 기반 시스템, 실시간 데이터 처리, 웹훅 처리, 백엔드 API 등 다양한 애플리케이션에서 활용되고 있습니다. 이제 주요 클라우드 공급자의 FaaS 서비스들을 자세히 살펴보겠습니다.

---

AWS Lambda, Azure Functions, GCP Cloud Functions 개요

세 가지 주요 클라우드 플랫폼은 각각 강력한 FaaS 서비스를 제공하며, 각자의 생태계에 긴밀하게 통합되어 있습니다.

AWS Lambda

AWS Lambda는 2014년에 출시된 Amazon Web Services (AWS)의 FaaS 서비스입니다. 서버리스 컴퓨팅 시장의 선구자이자 현재까지 시장 점유율 1위를 유지하고 있는 서비스입니다. AWS의 방대한 서비스 에코시스템(S3, DynamoDB, API Gateway, SQS 등)과 긴밀하게 통합되어 있어, 기존 AWS 사용자에게 매우 친숙하고 강력한 솔루션을 제공합니다. 다양한 런타임을 지원하며, 이벤트 기반 아키텍처를 구축하는 데 매우 강력한 도구로 활용됩니다.

Azure Functions

Azure Functions는 Microsoft Azure의 서버리스 FaaS 서비스입니다. 2016년 정식 출시되었으며, .NET 개발자들에게 특히 강력한 지원을 제공합니다. Azure의 엔터프라이즈급 서비스(Azure Cosmos DB, Azure Storage, Event Hubs 등) 및 온프레미스 시스템과의 하이브리드 통합에 강점을 가집니다. 개발 유연성을 높이기 위한 다양한 호스팅 플랜(소비 플랜, 프리미엄 플랜, 앱 서비스 플랜)을 제공하여 특정 요구사항에 맞춰 최적화된 환경을 선택할 수 있습니다.

GCP Cloud Functions

GCP Cloud Functions는 Google Cloud Platform (GCP)의 FaaS 서비스입니다. 2017년 정식 출시되었으며, Google의 강력한 데이터 분석 및 머신러닝 서비스(BigQuery, Pub/Sub, Firestore, Cloud Vision API 등)와 유기적으로 연동되는 것이 특징입니다. 특히 Node.js와 Python 런타임에 대한 강력한 지원과 빠른 배포 속도를 자랑합니다. 심플하고 직관적인 개발자 경험을 제공하며, Google의 글로벌 인프라를 활용하여 높은 가용성과 성능을 보장합니다.

---

핵심 기능 및 기술 스택 비교

세 가지 FaaS 플랫폼은 모두 유사한 목표를 가지고 있지만, 세부적인 기능과 지원하는 기술 스택에서 차이를 보입니다. 다음 표를 통해 주요 특성을 비교해보겠습니다.

특성	AWS Lambda	Azure Functions	GCP Cloud Functions
지원 런타임	Node.js, Python, Java, C#, Go, Ruby, PowerShell, Custom Runtimes	C#, F#, Node.js, Python, Java, PowerShell, Custom Handlers	Node.js, Python, Go, Java, .NET, Ruby, PHP
트리거 유형	HTTP, S3, DynamoDB, Kinesis, SQS, SNS, IoT, CloudWatch, Cognito, EventBridge 등 200+ AWS 서비스	HTTP, Blob Storage, Cosmos DB, Event Hubs, Service Bus, Queue Storage, Timer, Logic Apps 등 Azure 서비스	HTTP, Cloud Storage, Pub/Sub, Firestore, Firebase Realtime Database, Analytics, Auth, Remote Config 등 GCP/Firebase 서비스
최대 실행 시간	15분	소비 플랜: 10분 (최대 60분 구성 가능), 프리미엄 플랜: 무제한	9분 (HTTP), 60분 (이벤트)
메모리 설정	128MB ~ 10,240MB (1MB 단위)	128MB ~ 14GB (소비 플랜), 최대 16GB (프리미엄 플랜)	128MB ~ 8GB
콜드 스타트	일반적으로 짧으나, 대용량 런타임(Java, .NET)에서 발생 가능. Provisioned Concurrency로 완화.	발생 가능. 프리미엄 플랜의 Always Ready Instances로 완화.	비교적 빠름. 특히 Node.js/Python에서 유리.
네트워크 옵션	VPC 통합 (ENI 사용), VPC 엔드포인트	VNet 통합, Private Endpoint	VPC 네트워크 통합, 서버리스 VPC 액세스

각 플랫폼은 주요 언어를 대부분 지원하지만, 특정 언어에 대한 깊이 있는 지원이나 최적화는 다를 수 있습니다. 예를 들어, AWS Lambda는 Java 런타임에 대한 다양한 최적화 옵션을 제공하며, Azure Functions는 .NET 생태계에 가장 강력한 통합을 자랑합니다. GCP Cloud Functions는 Node.js와 Python에 대한 빠른 시작과 간결한 개발 경험이 돋보입니다.

트리거(Trigger) 유형은 각 클라우드 플랫폼의 서비스 에코시스템과 밀접하게 연결되어 있습니다. 기존에 사용 중인 클라우드 서비스가 있다면 해당 플랫폼의 FaaS가 통합 측면에서 유리할 수 있습니다. 예를 들어, AWS S3에 파일이 업로드될 때마다 특정 작업을 수행해야 한다면 AWS Lambda가 가장 자연스러운 선택일 것입니다.

콜드 스타트(Cold Start)는 서버리스 함수의 첫 호출 시 발생하는 지연 시간을 의미합니다. 이는 함수가 일정 시간 동안 호출되지 않아 유휴 상태가 되면, 다음 호출 시 컨테이너를 새로 생성하고 코드를 로드하는 과정에서 발생합니다. 모든 FaaS 플랫폼에서 발생할 수 있으며, 런타임 언어나 코드 크기에 따라 지연 시간이 달라집니다. 최근에는 각 플랫폼에서 이 문제를 완화하기 위한 다양한 기능(예: AWS Lambda의 Provisioned Concurrency, Azure Functions의 Always Ready Instances)을 제공하고 있습니다.

---

성능 및 확장성 분석

서버리스 FaaS의 핵심 강점 중 하나는 뛰어난 확장성(Scalability)입니다. 모든 플랫폼은 트래픽 증가에 따라 함수 인스턴스를 자동으로 프로비저닝하여 부하를 처리합니다.

자동 확장성

• AWS Lambda: 초당 수천 개의 요청을 처리할 수 있도록 설계되었으며, 필요에 따라 수십만 개의 동시 실행을 지원합니다. 계정 및 리전별로 기본 동시 실행 제한이 있지만, 요청 시 상향 조정이 가능합니다.
• Azure Functions: 소비 플랜에서 자동으로 확장되며, 프리미엄 플랜에서는 미리 프로비저닝된 인스턴스를 통해 더 예측 가능한 성능을 제공합니다.
• GCP Cloud Functions: Google의 강력한 글로벌 인프라를 기반으로 빠른 확장성을 제공합니다. 특히 이벤트 기반 함수는 메시지 처리량에 맞춰 자동으로 확장됩니다.

콜드 스타트 영향

앞서 언급했듯이, 콜드 스타트는 성능에 영향을 미칠 수 있습니다. 일반적으로 Node.js나 Python과 같은 경량 런타임은 Java나 .NET 런타임보다 콜드 스타트 시간이 짧은 경향이 있습니다. 중요한 실시간 애플리케이션의 경우, 콜드 스타트가 문제가 될 수 있으므로 각 플랫폼에서 제공하는 완화 전략을 고려해야 합니다.

• AWS Lambda: Provisioned Concurrency를 통해 일정 수의 함수 인스턴스를 미리 워밍업 상태로 유지하여 콜드 스타트를 제거할 수 있습니다.
• Azure Functions: 프리미엄 플랜에서 Always Ready Instances를 설정하여 콜드 스타트를 최소화할 수 있습니다.
• GCP Cloud Functions: 일반적으로 빠른 콜드 스타트 성능을 보이지만, 필요시 최소 인스턴스 수를 설정하여 콜드 스타트 확률을 줄일 수 있습니다.

전반적으로 세 플랫폼 모두 엄청난 양의 트래픽을 처리할 수 있는 능력을 가지고 있습니다. 선택은 특정 워크로드의 특성(예: 실시간 응답 요구사항, 런타임 언어)과 기존 인프라에 따라 달라질 것입니다.

---

Image by john_Ioannidis on Pixabay

비용 모델 및 최적화 전략

서버리스 FaaS의 가장 큰 매력 중 하나는 종량제(Pay-per-use) 기반의 비용 모델입니다. 코드가 실행되는 동안에만 비용을 지불하므로, 유휴 시간에는 비용이 발생하지 않습니다.

기본 비용 구성 요소

모든 FaaS 서비스의 비용은 주로 다음 두 가지 요소에 따라 결정됩니다:

1. 함수 호출 횟수 (Invocations): 함수가 실행된 횟수.
2. 실행 시간 및 메모리 사용량 (GB-초, GB-seconds): 함수가 실행된 시간(밀리초 단위)과 할당된 메모리(GB 단위)의 곱.

여기에 네트워크 전송 비용, 스토리지 비용 등 추가적인 클라우드 서비스 사용료가 붙을 수 있습니다.

비용 비교

항목	AWS Lambda	Azure Functions	GCP Cloud Functions
무료 티어 (Free Tier)	월 1백만 건의 요청, 400,000 GB-초	월 1백만 건의 요청, 400,000 GB-초	월 2백만 건의 요청, 400,000 GB-초
호출 비용 (초과분)	백만 건당 약 $0.20	백만 건당 약 $0.20	백만 건당 약 $0.40 (백만 건까지 무료)
실행 시간 (GB-초 초과분)	GB-초당 약 $0.0000166667 (메모리 128MB 기준)	GB-초당 약 $0.000016	GB-초당 약 $0.0000025 (128MB 기준)
특징	Provisioned Concurrency, SnapStart (Java) 등 추가 비용 옵션	프리미엄 플랜, 앱 서비스 플랜 등 다양한 호스팅 옵션 (별도 요금)	두 번째 백만 호출부터 호출 비용 발생

*위 표의 가격은 일반적인 온디맨드 가격을 기준으로 하며, 리전 및 시점에 따라 변동될 수 있습니다. 정확한 가격 정보는 각 클라우드 공급자의 공식 웹사이트를 참고해야 합니다.

비용 최적화 전략

• 메모리 최적화: 할당된 메모리가 많을수록 비용이 증가하고 CPU 성능도 비례하여 증가하는 경향이 있습니다. 함수에 필요한 최소한의 메모리를 할당하여 비용을 절감하는 것이 중요합니다.
• 코드 실행 시간 단축: 불필요한 연산을 줄이고 효율적인 코드를 작성하여 실행 시간을 최소화해야 합니다.
• 콜드 스타트 관리: 콜드 스타트를 줄이는 기능(Provisioned Concurrency 등)은 추가 비용이 발생할 수 있으므로, 응답 시간에 민감한 핵심 함수에만 적용하는 것을 고려합니다.
• 모니터링 및 분석: 각 플랫폼의 모니터링 도구를 활용하여 함수 호출 패턴과 자원 사용량을 분석하고, 이를 바탕으로 최적화 계획을 수립합니다.

초기 단계나 트래픽이 적은 애플리케이션의 경우, 대부분의 FaaS 서비스는 넉넉한 무료 티어를 제공하므로 테스트 및 소규모 운영에 부담이 없습니다. 규모가 커질수록 비용 모델에 대한 심층적인 이해와 최적화 노력이 필요합니다.

---

통합 및 개발자 경험

FaaS는 단독으로 존재하기보다 다른 클라우드 서비스와 유기적으로 통합될 때 비로소 진정한 가치를 발휘합니다. 또한, 개발자가 얼마나 쉽고 효율적으로 함수를 개발하고 배포하며 관리할 수 있는지도 중요한 고려 사항입니다.

클라우드 서비스 통합

• AWS Lambda: AWS S3, DynamoDB, API Gateway, SQS, SNS, Kinesis, EventBridge 등 200개 이상의 AWS 서비스와 연동되어 강력한 이벤트 기반 아키텍처를 구축할 수 있습니다. 예를 들어,

  // AWS Lambda (Node.js) S3 Put Event 예시
  exports.handler = async (event) => {
      const bucketName = event.Records[0].s3.bucket.name;
      const objectKey = event.Records[0].s3.object.key;
      console.log(`New object ${objectKey} created in bucket ${bucketName}`);
      // 여기에 이미지 처리, 데이터베이스 저장 등 로직 추가
      return {
          statusCode: 200,
          body: JSON.stringify('Function executed successfully!'),
      };
  };

  처럼 S3 이벤트에 반응하는 코드를 작성할 수 있습니다.
• Azure Functions: Azure Blob Storage, Cosmos DB, Event Hubs, Service Bus, Logic Apps 등 Azure 서비스와 긴밀하게 통합됩니다. 특히 Azure Logic Apps나 Microsoft Flow와 같은 비즈니스 프로세스 자동화 도구와의 연동이 강력합니다.
• GCP Cloud Functions: Cloud Storage, Pub/Sub, Firestore, Firebase Realtime Database, Stackdriver (Cloud Monitoring, Cloud Logging) 등 GCP 및 Firebase 서비스와 통합되어 데이터 처리 및 모바일 백엔드에 강점을 가집니다.

개발자 경험 (DX)

• IDE 지원 및 로컬 개발:
  • AWS Lambda: AWS SAM (Serverless Application Model), Serverless Framework와 같은 도구를 통해 로컬 개발 및 테스트를 지원합니다. AWS Toolkit for VS Code/JetBrains를 통해 IDE 내에서 직접 개발 및 배포가 가능합니다.
  • Azure Functions: Visual Studio, VS Code용 Azure Functions 확장 프로그램을 통해 로컬에서 개발, 디버깅 및 배포가 용이합니다. Azure CLI 및 Azure Portal에서도 관리가 가능합니다.
  • GCP Cloud Functions: gcloud CLI를 통해 배포 및 관리가 간편하며, VS Code용 Google Cloud Code 확장 프로그램을 통해 로컬 에뮬레이션 및 디버깅을 지원합니다.
• 모니터링 및 로깅:
  • AWS Lambda: CloudWatch를 통해 상세한 지표, 로그, 경보를 제공합니다. X-Ray를 통해 분산 트레이싱을 지원합니다.
  • Azure Functions: Azure Monitor (Application Insights 포함)를 통해 성능 모니터링, 로그 분석, 분산 트레이싱 기능을 제공합니다.
  • GCP Cloud Functions: Cloud Monitoring 및 Cloud Logging (Stackdriver)을 통해 상세한 로그와 지표를 제공하며, Cloud Trace를 통한 분산 트레이싱을 지원합니다.
• CI/CD 통합: 모든 플랫폼은 GitHub, GitLab, Bitbucket 등 주요 버전 관리 시스템 및 CI/CD 파이프라인(AWS CodePipeline, Azure DevOps, Google Cloud Build)과의 통합을 지원하여 자동화된 배포를 가능하게 합니다.

전반적으로 세 플랫폼 모두 개발자의 생산성을 높이기 위한 강력한 도구와 통합 기능을 제공합니다. 기존에 사용하던 클라우드 환경이나 개발 언어, IDE에 대한 숙련도가 있다면 해당 플랫폼이 제공하는 개발자 경험이 더 유리할 수 있습니다.

---

Image by 3935302 on Pixabay

각 플랫폼의 최적 활용 시나리오

각 FaaS 플랫폼은 고유한 강점을 가지고 있으므로, 특정 사용 사례에 더 적합할 수 있습니다.

AWS Lambda

• 기존 AWS 사용자: 이미 AWS 환경을 적극적으로 사용하고 있다면, Lambda는 가장 자연스러운 선택입니다. 방대한 AWS 서비스와의 연동성은 강력한 시너지를 발휘합니다.
• 이벤트 기반 아키텍처: S3 업로드, DynamoDB 변경, Kinesis 스트림 처리 등 다양한 AWS 이벤트에 반응하는 시스템을 구축할 때 이상적입니다.
• 마이크로서비스 백엔드: REST API (API Gateway와 연동), GraphQL 백엔드, 웹훅 처리 등 가볍고 확장 가능한 백엔드 서비스를 구축하는 데 적합합니다.
• 다양한 언어 지원: Node.js, Python, Java, Go, C# 등 광범위한 런타임을 지원하여 팀의 기술 스택에 맞춰 유연하게 선택할 수 있습니다.

Azure Functions

• .NET 및 Microsoft 기술 스택 사용자: C#, F# 등 .NET 기반의 애플리케이션을 개발하고 있거나 Microsoft 기술 스택에 익숙한 팀에게 가장 강력한 선택입니다.
• 엔터프라이즈 및 하이브리드 클라우드 환경: Azure AD, SQL Server, Dynamics 365 등 Microsoft 엔터프라이즈 솔루션과의 통합이 중요하거나, 온프레미스 시스템과의 연동이 필요한 경우에 유리합니다.
• 유연한 호스팅 옵션: 소비 플랜 외에 프리미엄 플랜이나 앱 서비스 플랜을 통해 예측 가능한 성능, VNet 통합, 무제한 실행 시간 등 특정 요구사항에 맞는 환경을 구성할 수 있습니다.

GCP Cloud Functions

• Google Cloud Platform 사용자: GCP의 데이터 분석, 머신러닝, 컨테이너 서비스(GKE, Cloud Run)와 통합하여 시너지를 창출하려는 경우에 적합합니다.
• 데이터 처리 및 분석 워크로드: Cloud Storage에 업로드된 파일 처리, Pub/Sub 메시지 처리, BigQuery 데이터 변환 등 데이터 파이프라인의 구성 요소로 활용하기 좋습니다.
• Firebase 기반 모바일/웹 백엔드: Firebase의 다양한 이벤트(인증, 데이터베이스 변경 등)에 반응하는 백엔드 로직을 구현하는 데 매우 강력합니다.
• Node.js 및 Python 개발자: 이 두 언어에 대한 강력한 지원과 빠른 콜드 스타트 성능으로 간결하고 효율적인 개발이 가능합니다.

이러한 시나리오를 바탕으로 프로젝트의 특성, 팀의 기술 스택, 기존 클라우드 인프라 등을 종합적으로 고려하여 최적의 FaaS 플랫폼을 선택하는 것이 중요합니다.

---

결론: 당신의 프로젝트에 맞는 서버리스 FaaS 선택하기

AWS Lambda, Azure Functions, GCP Cloud Functions는 모두 뛰어난 서버리스 FaaS 플랫폼이며, 각각의 장단점과 강점이 명확합니다. 어떤 플랫폼이 "최고"라고 단정하기보다는, 당신의 특정 요구사항과 환경에 가장 적합한 플랫폼을 선택하는 것이 중요합니다.

핵심적으로 고려해야 할 사항들은 다음과 같습니다:

• 기존 클라우드 인프라 및 서비스 통합: 이미 특정 클라우드 벤더의 서비스를 사용하고 있다면, 해당 벤더의 FaaS가 통합 측면에서 유리합니다.
• 팀의 기술 스택 및 숙련도: 팀이 익숙한 프로그래밍 언어나 개발 도구를 더 잘 지원하는 플랫폼을 선택하는 것이 생산성 향상에 도움이 됩니다.
• 비용 효율성: 예상되는 호출 횟수, 실행 시간, 메모리 사용량 등을 고려하여 각 플랫폼의 비용 모델을 비교하고, 장기적인 관점에서 가장 효율적인 선택을 합니다.
• 특정 기능 및 요구사항: 콜드 스타트 민감도, 최대 실행 시간, 특정 클라우드 서비스와의 긴밀한 연동 필요성 등 프로젝트의 고유한 요구사항을 충족하는지 확인합니다.

서버리스 아키텍처는 인프라 관리의 복잡성을 줄이고, 개발자가 핵심 비즈니스 로직에 집중할 수 있도록 돕는 강력한 도구입니다. 이 글에서 제시된 비교 분석이 여러분의 서버리스 여정에 실질적인 도움이 되기를 바랍니다. 각 플랫폼의 장단점을 면밀히 검토하고, 작은 PoC (Proof of Concept)를 통해 직접 경험해보는 것도 좋은 방법입니다.

어떤 플랫폼이 당신의 프로젝트에 가장 적합하다고 생각하시나요? 혹은 이미 특정 플랫폼을 사용 중이시라면, 그 경험에 대해 댓글로 의견을 나눠주세요!

---

📌 함께 읽으면 좋은 글

• [클라우드 인프라] AWS EKS, GCP GKE, Azure AKS 비교: 관리형 쿠버네티스 서비스 선택 가이드
• [AI 머신러닝] 도메인 특화 LLM 파인튜닝, 성공적인 구축을 위한 실전 전략 가이드
• [AI 머신러닝] LLM 기반 자율 에이전트 개발: LangChain vs AutoGen 프레임워크 심층 비교 및 활용 가이드

이 글이 도움이 되셨다면 공감(♥)과 댓글로 응원해 주세요!
궁금한 점이나 다루었으면 하는 주제가 있다면 댓글로 남겨주세요.