LimitExceeded: Request limit exceeded 에러 해결법 – 원인 분석부터 완벽 해결까지

🚨 도입부

AWS를 사용하면서 ‘LimitExceeded: Request limit exceeded’라는 에러 메시지를 만났을 때, 개발자들은 종종 좌절감을 느낍니다. 특히 중요한 작업을 수행 중일 때 이 에러가 발생하면 프로젝트 일정에 심각한 영향을 미칠 수 있습니다. 이 글에서는 이 에러를 발생시키는 다양한 시나리오를 탐구하고, 각 상황에 맞는 해결책을 제시하려고 합니다.

예를 들어, AWS Lambda 함수를 호출하는 과정에서 이 에러가 발생할 수 있습니다. 또는 DynamoDB에 데이터를 저장하는 동안에도 이 에러를 만날 수 있습니다. API Gateway를 통해 요청을 처리할 때나, EC2 인스턴스를 시작하려고 할 때도 마찬가지입니다. 이러한 상황은 모두 AWS의 리소스 할당 한도를 초과하여 발생하는 문제이며, 이 글을 통해 여러분은 이 에러를 해결할 수 있는 구체적인 방법을 배우게 될 것입니다.

이 문제를 해결하는 데 걸리는 시간은 상황에 따라 다를 수 있지만, 제공되는 가이드를 따르면 약 30분에서 1시간 이내에 문제를 해결할 수 있을 것입니다. 난이도 역시 초급에서 중급 수준으로, AWS 관리 콘솔을 사용할 수 있는 개발자라면 쉽게 따라 할 수 있습니다.

🔍 에러 메시지 상세 분석

‘LimitExceeded: Request limit exceeded’ 에러 메시지는 AWS에서 제공하는 서비스의 사용량이 해당 계정의 할당량을 초과했을 때 발생합니다. 이 메시지는 여러 형태로 나타날 수 있으며, 각 서비스마다 약간의 차이가 있을 수 있습니다. 예를 들어, Lambda의 경우 ‘Request throughput limit exceeded’라는 변형 메시지를 볼 수 있습니다.

이 에러는 다음과 같은 상황에서 발생할 수 있습니다:

• AWS Lambda: 동시 실행 제한을 초과하는 경우.
• Amazon DynamoDB: 읽기 또는 쓰기 용량 단위를 초과하는 경우.
• Amazon EC2: 인스턴스 할당량을 초과하여 새로운 인스턴스를 시작하려는 경우.
• API Gateway: API 요청 속도가 제한을 초과하는 경우.
• Amazon RDS: 데이터베이스 연결 수가 제한을 초과하는 경우.

에러 메시지의 각 부분을 해석해보면, ‘LimitExceeded’는 할당량을 초과했음을, ‘Request limit’은 요청이 초과한 구체적인 리소스를, ‘exceeded’는 초과한 상태임을 나타냅니다. 초보 개발자라면, AWS 콘솔에서 할당량과 사용량을 쉽게 확인할 수 있는 방법을 알아두는 것이 좋습니다. 이 에러는 AWS의 자원 사용량에 대한 제한을 초과하는 경우에 발생하는데, 비슷하게 혼동하기 쉬운 에러로는 ‘ThrottlingException’이 있습니다. 이 에러는 API 요청 속도가 너무 빠른 경우에 발생합니다.

🧐 발생 원인 분석

이 에러가 발생하는 주된 이유는 AWS 서비스의 할당량 초과입니다. 다음은 이 에러가 발생하는 주요 원인들입니다:

• 동시 실행 제한 초과: AWS Lambda는 계정 단위로 동시 실행에 대한 제한을 설정합니다. 이 제한을 초과하면 새로운 함수 호출이 제한됩니다.
• 초과한 읽기/쓰기 용량: DynamoDB는 테이블의 읽기 및 쓰기 용량을 기반으로 요금을 부과합니다. 용량을 초과하면 요청이 제한됩니다.
• EC2 인스턴스 할당량 제한: EC2 인스턴스의 수가 계정의 인스턴스 할당량을 초과하면 추가 인스턴스를 시작할 수 없습니다.
• API 요청 제한 초과: API Gateway는 초당 처리할 수 있는 요청 수에 제한을 두고 있습니다. 이 제한을 초과하면 요청이 차단됩니다.
• RDS 연결 제한 초과: RDS의 데이터베이스 연결 수가 제한을 초과하면 추가 연결이 거부됩니다.

이러한 원인들은 AWS가 설정한 기본 제한 때문이며, 필요 시 AWS Support를 통해 한도를 상향 조정할 수 있습니다. 각 원인별로 상황에 맞는 확인 방법을 통해 문제를 정확히 진단할 수 있습니다. 예를 들어, Lambda의 경우 AWS 콘솔에서 동시 실행 수를 확인할 수 있으며, DynamoDB의 경우 읽기/쓰기 용량 단위를 모니터링할 수 있습니다. 이렇게 발생 원인을 정확히 파악하면, 더 효율적으로 문제를 해결할 수 있습니다.

✅ 해결 방법

이제 이 에러를 해결할 수 있는 다양한 방법을 소개하겠습니다.

즉시 해결: 1분 내 적용 가능한 빠른 방법

• API 요청 속도 제한 조정: AWS 콘솔에서 API Gateway의 요청 제한을 확인하고, 요청 속도를 줄이거나 제한을 상향 조정합니다.
• DynamoDB 용량 단위 조정: 테이블의 읽기/쓰기 용량을 AWS 콘솔에서 즉시 증가시킵니다.
• Lambda 동시 실행 제한 확인: AWS Lambda의 동시 실행 제한을 확인하고, 필요 시 줄입니다.

# AWS CLI를 사용하여 DynamoDB 테이블의 용량 조정
aws dynamodb update-table --table-name YourTableName --provisioned-throughput ReadCapacityUnits=10,WriteCapacityUnits=10

각 방법은 간단하게 적용할 수 있지만, 사용량을 줄이는 것이 근본적인 해결책이 될 수 있습니다.

표준 해결: 일반적이고 안전한 해결법

• 자동 조정 정책 설정: AWS의 Auto Scaling을 활용하여 사용량에 따라 자동으로 리소스를 조정합니다.
• 할당량 상향 신청: AWS Support를 통해 할당량 상향을 신청합니다.
• 사용량 모니터링 및 알림 설정: CloudWatch를 통해 사용량을 모니터링하고, 임계값을 초과할 시 알림을 받도록 설정합니다.
• API 호출 최적화: 불필요한 API 호출을 줄이고, 데이터를 캐싱하여 요청 수를 줄입니다.
• 코드 최적화: 자원 사용을 줄이는 방향으로 코드를 최적화합니다.

# AWS CLI를 사용하여 CloudWatch 알림 설정
aws cloudwatch put-metric-alarm \
    --alarm-name "DynamoDBReadCapacityAlarm" \
    --metric-name "ConsumedReadCapacityUnits" \
    --namespace "AWS/DynamoDB" \
    --statistic "Sum" \
    --period 60 \
    --threshold 80 \
    --comparison-operator "GreaterThanThreshold" \
    --evaluation-periods 1 \
    --alarm-actions "arn:aws:sns:us-west-2:123456789012:MyTopic"

이 방법들은 장기적으로 AWS 사용을 최적화하는 데 유용하며, 지속적인 모니터링과 조정이 필요합니다.

고급 해결: 복잡한 상황을 위한 해결법

• 분산 아키텍처 구현: 리소스를 분산하여 단일 포인트의 부하를 줄입니다.
• 다중 계정 사용: 여러 AWS 계정을 사용하여 리소스를 분산하고, 각 계정의 할당량을 활용합니다.
• 사용량 예측 및 계획: 예측 모델을 사용하여 미래의 사용량을 예측하고, 이에 따라 리소스를 미리 준비합니다.

# AWS CLI를 사용하여 새로운 계정 생성 및 조직에 추가
aws organizations create-account --email "[email protected]" --account-name "NewAccount"

이러한 고급 방법은 큰 규모의 AWS 인프라를 운영할 때 유용하며, 초기 설정에 시간이 걸릴 수 있습니다.

각 해결 방법의 적용 후에는 AWS 콘솔에서 사용량을 확인하여 문제가 해결되었는지 점검해야 합니다. 이렇게 하면 문제의 재발을 방지할 수 있습니다.

🛡️ 예방법 및 베스트 프랙티스

이 에러가 재발하지 않도록 하기 위해서는 다음과 같은 방법들을 고려해야 합니다:

• 정기적인 사용량 검토: 정기적으로 AWS 사용량을 검토하고, 필요에 따라 리소스를 조정합니다.
• 자동 확장 설정: AWS Auto Scaling을 활용하여 사용량에 따라 리소스를 자동으로 조정합니다.
• 알림 및 경고 시스템 구축: CloudWatch를 통해 사용량 임계값에 도달했을 때 알림을 받을 수 있도록 설정합니다.
• 효율적인 코딩 패턴 사용: 리소스 사용을 최소화하는 효율적인 코딩 패턴을 팀에 공유합니다.
• 문서화 및 가이드라인: 팀 내에서 AWS 사용에 대한 문서화와 가이드라인을 공유하여 일관된 리소스 관리를 지원합니다.

이러한 베스트 프랙티스를 통해 AWS 리소스를 효율적으로 관리하고, 불필요한 비용을 줄일 수 있습니다.

🎯 마무리 및 추가 팁

이번 글에서는 ‘LimitExceeded: Request limit exceeded’ 에러에 대한 원인 분석과 해결 방법을 다뤘습니다. 핵심 내용을 요약하면 다음과 같습니다:

• 에러의 주된 원인은 AWS 서비스의 할당량 초과입니다.
• 즉시 적용 가능한 해결책부터 고급 해결책까지 다양한 방법을 제공합니다.
• 재발 방지를 위한 베스트 프랙티스를 제안합니다.

비슷한 에러에 대한 해결 방법은 AWS 공식 문서와 커뮤니티 포럼에서 찾아볼 수 있으며, 추가 학습을 위해 AWS의 교육 자료나 온라인 코스를 활용할 수 있습니다. 어려운 문제를 만나도 포기하지 마세요. 이 글이 여러분의 AWS 사용을 개선하는 데 도움이 되길 바랍니다.