CLI 없이 RcloneView로 Google Cloud Storage와 AWS S3 간 파일 전송하기

2026년 3월 3일 · 약 16분

Senior Engineer

Google Cloud Storage와 AWS S3 전반의 데이터를 관리하려면 보통 gsutil, aws cli, 커스텀 스크립트를 함께 다뤄야 합니다. RcloneView를 사용하면 시각적 인터페이스만으로 이 모든 작업을 처리할 수 있습니다 — GCS와 S3 간 전송을 몇 분 만에 탐색, 비교, 동기화, 예약할 수 있습니다.

멀티 클라우드는 대부분의 엔지니어링 팀에게 현실입니다. ML 학습 데이터는 GCS 버킷에 있고, 프로덕션 자산은 S3에 있으며, 누군가는 이 둘을 동기화 상태로 유지해야 합니다. gsutil과 aws cli로 셸 스크립트를 작성하는 전통적인 방식은 작동은 하지만 취약하고, 모니터링하기 어려우며, 비개발자가 관리하기는 불가능합니다.

RcloneView는 GCS와 S3에 네이티브로 연결되어, 두 개의 가장 큰 클라우드 플랫폼 간 데이터 이동을 탐색, 전송, 비교, 자동화할 수 있는 통합 GUI를 제공합니다.

모든 클라우드를 한 곳에서 관리하고 동기화하세요

RcloneView는 rclone의 크로스플랫폼 GUI입니다. 폴더를 비교하고, 파일을 전송·동기화하고, 깔끔한 시각적 인터페이스로 멀티 클라우드 워크플로를 자동화하세요.

원클릭 작업: 복사 · 동기화 · 비교
안정적인 자동화를 위한 스케줄러와 작업 이력
Google Drive, OneDrive, Dropbox, S3, WebDAV, SFTP 등 지원

WindowsmacOSLinux

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핵심 기능은 무료. Plus로 자동화 기능 이용 가능.

왜 GCS와 S3 사이에 데이터를 이동해야 할까요?

팀들이 Google Cloud Storage와 AWS S3 간에 데이터를 전송하는 데는 몇 가지 공통적인 이유가 있습니다.

멀티 클라우드 이중화 — 중요한 데이터를 두 개의 주요 프로바이더에 저장하면 프로바이더 수준의 장애와 벤더 종속을 방지할 수 있습니다. 한쪽 클라우드에 장애가 발생해도 다른 쪽에서 데이터에 접근할 수 있습니다.

비용 최적화 — GCS와 S3는 스토리지, 이그레스(egress), 작업(operation)에 대해 서로 다른 가격 체계를 가지고 있습니다. 콜드 데이터를 사용 패턴에 맞춰 더 저렴한 프로바이더로 이동하면 상당한 비용을 절감할 수 있습니다.

크로스 플랫폼 워크플로우 — 데이터 사이언스 팀은 GCP(BigQuery, Vertex AI)를 사용하지만 프로덕션 인프라는 AWS에서 운영됩니다. 데이터는 양쪽을 오가야 합니다.

마이그레이션 — 다운타임 없이 GCP에서 AWS로(또는 그 반대로) 이전하려면 안정적이고 재개 가능한 전송이 필요합니다.

컴플라이언스 및 데이터 레지던시 — 일부 규제는 특정 지역이나 프로바이더에 데이터 사본을 보관하도록 요구합니다.

GCS와 S3 리모트 설정하기

Google Cloud Storage 추가

RcloneView를 열고 Add Remote를 클릭합니다.
프로바이더 목록에서 Google Cloud Storage를 선택합니다.
인증 방식을 선택합니다.
- Service Account JSON — 서버 간(server-to-server) 전송에 권장됩니다. 서비스 계정 키 파일을 업로드합니다.
- OAuth (브라우저 로그인) — 개인 GCP 계정에 적합합니다. OAuth 로그인 가이드를 따르세요.
메시지가 표시되면 project ID와 기본 bucket location을 설정합니다.
리모트를 저장하면 이제 GCS 버킷을 탐색할 수 있습니다.

AWS S3 추가

Add Remote를 다시 클릭합니다.
프로바이더 목록에서 Amazon S3를 선택합니다.
Access Key ID와 Secret Access Key를 입력합니다.
region과 endpoint를 선택합니다.
저장하면 S3 버킷이 Explorer에 표시됩니다.

S3 설정에 대한 자세한 내용은 AWS S3 연결 가이드를 참고하세요.

GCS와 S3를 나란히 탐색하기

두 리모트가 연결되면 RcloneView의 2단 Explorer에서 이를 엽니다. 왼쪽에는 GCS 버킷, 오른쪽에는 S3 버킷(또는 그 반대)이 표시됩니다. 다음을 수행할 수 있습니다.

양쪽에서 동시에 버킷과 폴더를 탐색합니다.
파일 크기, 날짜, 개수를 확인해 무엇이 어디에 있는지 파악합니다.
파일을 GCS에서 S3로 직접 드래그 앤 드롭하거나 내장된 복사/이동 명령을 사용합니다.

이러한 나란히 보기(side-by-side view)를 통해 GCP 콘솔과 AWS 콘솔을 오가지 않고도 두 클라우드를 즉시 파악할 수 있습니다.

Browse GCS and S3 side by side in RcloneView

전송 시나리오

시나리오 1: 일회성 마이그레이션 (GCS → S3)

플랫폼 마이그레이션을 위해 GCS의 모든 데이터를 S3로 이동합니다.

Copy 작업 생성
- Source: GCS 리모트 → 버킷 선택
- Destination: S3 리모트 → 대상 버킷 선택
최대 속도로 구성
- 병렬 전송: 8–16 (GCS와 S3 모두 높은 병렬성을 잘 처리합니다)
- 청크 크기: 대용량 파일의 경우 64MB–128MB
- 디렉터리 목록 조회 속도를 높이려면 --fast-list 플래그를 활성화합니다
작업 실행 후 실시간으로 진행 상황을 모니터링합니다.

대규모 마이그레이션의 경우 Copy 작업을 여러 번 실행하세요. 첫 전체 복사 이후 후속 실행에서는 새로 생기거나 변경된 파일만 전송되므로, 중단되더라도 안전하게 재개할 수 있습니다.

시나리오 2: 지속적인 동기화 (양방향)

GCS 버킷과 S3 버킷을 지속적으로 동기화 상태로 유지합니다.

기본 방향으로 Sync 작업 생성 (GCS → S3).
작업 예약(Job Scheduling)을 사용해 매시간 또는 매일 실행되도록 예약합니다.
양방향 동기화가 필요하면 반대 방향 Sync 작업을 추가합니다 (S3 → GCS).
Batch Jobs(v1.3)를 사용해 두 방향을 순차적으로 실행합니다.

시나리오 3: 선택적 크로스 클라우드 백업

특정 데이터만 다른 클라우드로 백업합니다.

**필터 규칙(Filter Rules)**을 사용해 특정 파일 유형이나 폴더를 포함/제외합니다.
- 예: *.parquet와 *.csv 파일(ML 데이터셋)만 동기화
- 예: tmp/와 logs/ 디렉터리 제외
이러한 필터를 적용해 예약된 Copy 작업을 생성합니다.

GCS와 S3의 콘텐츠 비교하기

전송 전후로 폴더 비교(Folder Comparison)를 사용해 두 버킷에 동일한 데이터가 있는지 확인하세요.

GCS에만 있는 파일 — 손쉬운 식별을 위해 강조 표시됩니다.
S3에만 있는 파일 — 대상에는 존재하지만 소스에는 없는 항목을 보여줍니다.
다른 파일 — 이름은 같지만 크기나 체크섬이 다른 파일입니다.
동일한 파일 — 두 클라우드에서 일치가 확인된 파일입니다.

이는 마이그레이션 검증에 매우 유용합니다. 테라바이트 단위의 데이터를 복사한 후, 모든 파일이 손상 없이 도착했음을 증명할 수 있습니다.

전송 속도 최적화하기

GCS와 S3는 모두 고성능 오브젝트 스토리지이므로 전송을 적극적으로 밀어붙일 수 있습니다.

설정	권장 값	이유
병렬 전송	8–16	두 프로바이더 모두 동시 요청을 잘 처리합니다
청크 크기	64MB–128MB	대용량 파일에 대한 API 오버헤드를 줄입니다
Checkers	16–32	대규모 디렉터리의 비교 단계 속도를 높입니다
버퍼 크기	128MB	클라우드 리전 간 네트워크 지연을 완화합니다
Fast-list	활성화	디렉터리 목록 조회 시 API 호출을 크게 줄입니다

리전 간 고려 사항

GCS 버킷이 us-central1에 있고 S3 버킷이 eu-west-1에 있다면, 데이터는 리전 간 인터넷을 거쳐 이동해야 합니다. 최상의 성능을 위해서는 다음을 고려하세요.

가능하면 소스와 대상을 같은 지리적 영역에 둡니다.
네트워크 혼잡을 피하기 위해 트래픽이 적은 시간대에 전송을 실행합니다.
이그레스 비용을 모니터링합니다 — GCS와 S3 모두 네트워크를 벗어나는 데이터에 대해 요금을 부과합니다.

GCS ↔ S3 워크플로우 자동화하기

일일 데이터 파이프라인

매일 밤 실행되는 예약 작업을 설정합니다.

AWS 기반 학습 작업을 위해 새 ML 학습 데이터를 GCS → S3로 동기화합니다.
BigQuery 분석을 위해 결과를 S3 → GCS로 다시 복사합니다.
파이프라인이 완료되면 Slack을 통해 알림을 받습니다.

재해 복구(DR) 복제

중요한 S3 데이터의 실시간 사본을 GCS에 유지합니다(또는 그 반대).

기본 버킷에서 DR 버킷으로 향하는 Sync 작업을 생성합니다.
RPO(Recovery Point Objective)를 1시간 미만으로 유지하기 위해 매시간 예약합니다.
데이터 무결성을 보장하기 위해 체크섬 검증을 사용합니다.

비용 기반 티어링

접근 패턴에 따라 더 저렴한 프로바이더로 데이터를 이동합니다.

자주 접근하는 데이터 → 컴퓨트와 가장 가까운 프로바이더에 유지합니다.
콜드/아카이브 데이터 → 가격에 따라 GCS Nearline/Coldline 또는 S3 Glacier로 이동합니다.
비용을 지속적으로 최적화하기 위해 주기적인 티어링 작업을 예약합니다.

GCS vs S3: 통합 레이어로서의 RcloneView

두 개의 서로 다른 CLI(GCS용 gsutil, S3용 aws s3)를 배워야 하는 대신, RcloneView는 두 플랫폼 모두에 대한 단일 인터페이스를 제공합니다. 이는 다음을 의미합니다.

배워야 할 도구는 하나 — 팀이 두 개의 서로 다른 커맨드라인 인터페이스를 익힐 필요가 없습니다.
시각적 작업 — 플래그와 인수 대신 드래그 앤 드롭, 우클릭 메뉴, 다이얼로그 기반 구성을 사용합니다.
일관된 모니터링 — 어떤 클라우드가 관련되어 있든 동일한 작업 히스토리(Job History)와 전송 모니터링(Transfer Monitoring)을 사용합니다.
이식 가능한 작업 — GCS를 S3로 동기화하는 작업은 OneDrive를 Dropbox로 동기화하는 작업과 정확히 동일한 방식으로 작동합니다.