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가볍게 읽고 싶으신 분은 아래 글로
구두쇠식 서비스 인프라 운영법
"월 인프라 비용이 $45... 좀 더 절약한다. 쥐어짜면 뭐든 나온다.개인 서비스를 운영중이다. 혼자 개발하고 있다. 월 인프라 비용이 $45-50이 나온다. 줄일거다. 이거 줄일 수 있다.Cloud Run (백엔드):
velog.io
(이 글은 Claude와 합작으로 작성된 글임을 밝힙니다.)
개인 프로젝트에서 월 $45-50의 GCP 인프라 비용을 $15-20으로 70-85% 절감한 실제 최적화 사례를 다룹니다. 조건부 빌드, 의존성 기반 캐싱, 아키텍처 단순화, AI API 최적화를 통해 비용 절감과 동시에 성능 향상을 달성한 엔지니어링 과정을 상세히 분석합니다.
주의사항 : 약간의 비용적 과장, 타임라인 상 코드 상으로 예전에 해뒀는데 여기에 같이 버무리고 같이 한 것 처럼 진행한 부분 있음 주의.
약간 쉴 틈을 주기 위해 중간 중간 짤이 들어갈 수 있음을 알립니다.
1. 프로젝트 컨텍스트 및 문제 정리
1.1 비용 구조 분석
Initial Cost Breakdown (월 $45-50)
Cloud Run (Backend) : $5-10 (44-50%)
├─ Memory: 2Gi, CPU: 1
├─ Min instances: 1 (Cold start 방지)
└─ Max instances: 10
Cloud Build (CI/CD) : $20-25 (33-40%)
├─ 빌드 시간: 30분/회
├─ 빌드 빈도: 15-20회/일
└─ 무료 한도 초과: 120분/일
AI API (Gemini) : $15-20 (33-40%)
├─ 토큰 사용: 비효율적 구조
├─ 캐싱: 미적용
└─ 프롬프트 최적화: 미적용
1.2 성능 병목점 식별
- 빌드 시간: 18분 (프론트엔드 변경 시에도 백엔드 빌드)
- 캐시 히트율: 30% (SHA 기반 캐시의 한계)
- 리소스 중복: API 변경 없는 상황에서도 전체 파이프라인 실행
2. 최적화 전략 설계
2.1 비용 최적화 우선순위 매트릭스
| 최적화 영역 | 구현 복잡도 | 예상 절감률 | ROI 점수 |
|---|---|---|---|
| 조건부 빌드 | 낮음 | 60-80% | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| 의존성 캐싱 | 중간 | 90%+ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| Redis 제거 | 높음 | 100% | ⭐⭐⭐⭐ |
| AI 최적화 | 중간 | 75% | ⭐⭐⭐⭐ |
| PDF 이전 | 높음 | 100% | ⭐⭐⭐ |
2.2 무료 티어 활용 전략
Google Cloud 무료 한도 분석
Cloud Run:
requests: 2,000,000/month # 충분한 여유
cpu_time: 400,000 vCPU-seconds/month
memory: 800,000 GiB-seconds/month
Cloud Build:
build_time: 2500 minutes/month # 현재 초과 중
storage: 10GB
Secret Manager:
secret_versions: 6 # 현재 사용량: 7개 (1개 초과)
3. 구현 상세: 기술적 솔루션
3.1 조건부 빌드 시스템 구현
3.1.1 turbo-ignore 기반 변경 감지
# cloudbuild.yaml
steps:
- name: 'gcr.io/cloud-builders/npm'
id: 'check-changes'
entrypoint: 'bash'
args:
- '-c'
- |
echo "🔍 Checking if API changes require rebuild..."
npm install -g pnpm@8
pnpm add -g turbo@latest
# API 앱 변경 감지 (turbo-ignore: 변경 없을 때 exit 1)
if npx turbo-ignore apps/api; then
echo "⏭️ No API changes detected, skipping build"
echo "false" > /workspace/should_build
exit 0
else
echo "✅ API changes detected, proceeding with build"
echo "true" > /workspace/should_build
fi
timeout: '300s'
3.1.2 조건부 실행 로직
- name: 'gcr.io/cloud-builders/npm'
id: 'prepare-build'
entrypoint: 'bash'
args:
- '-c'
- |
# 빌드 필요성 체크
if [ ! -f /workspace/should_build ] || [ "$(cat /workspace/should_build)" != "true" ]; then
echo "⏭️ Skipping build - no API changes detected"
exit 0
fi
echo "📦 Installing dependencies..."
# 실제 빌드 로직 실행
3.2 의존성 기반 캐싱 시스템
3.2.1 해시 기반 캐시 키 생성
# 기존: SHA 기반 (소스 변경마다 무효화)
CACHE_KEY="v1-${SHORT_SHA:0:8}"
# 개선: 의존성 기반 (안정적)
DEPS_HASH=$(cat package.json pnpm-lock.yaml | sha256sum | cut -d' ' -f1 | cut -c1-8)
3.2.2 다층 캐시 복원 전략
# 의존성 기반 캐시 복원 (우선순위별)
- name: 'gcr.io/cloud-builders/gsutil'
entrypoint: 'bash'
args:
- '-c'
- |
# 1순위: 정확한 의존성 해시 매치
gsutil -m cp gs://cache-bucket/pnpm-store-deps-$$DEPS_HASH.tar.gz . 2>/dev/null || \
# 2순위: 최신 의존성 캐시 (폴백)
gsutil -m cp gs://cache-bucket/pnpm-store-deps-*.tar.gz . 2>/dev/null || \
echo "No dependency cache found"
# 캐시 유효성 검증
if [ -f "node_modules/.pnpm-lock.yaml" ]; then
if diff -q pnpm-lock.yaml node_modules/.pnpm-lock.yaml >/dev/null 2>&1; then
echo "✅ Cache dependencies match current lockfile"
else
echo "⚠️ Cache dependencies differ - will reinstall"
rm -rf node_modules .pnpm-store
fi
fi
성과: 캐시 히트율 30% → 90%+ 향상
3.3 아키텍처 단순화: Redis 제거
3.3.1 PostgreSQL 큐 시스템 마이그레이션
// AS-IS: Redis SSE
class RedisProgressService {
async publishProgress(userId: string, progress: ProgressData) {
await this.redis.publish(`progress:${userId}`, JSON.stringify(progress));
}
async subscribeProgress(userId: string): Promise<EventEmitter> {
return this.redis.subscribe(`progress:${userId}`);
}
}
// TO-BE: PostgreSQL 큐 (pg-boss)
import PgBoss from 'pg-boss';
class PostgresProgressService {
private boss: PgBoss;
constructor() {
this.boss = new PgBoss({
connectionString: process.env.DATABASE_URL,
retryLimit: 3,
retryDelay: 30,
expireInSeconds: 300, // 5분 후 만료
});
}
async publishProgress(userId: string, progress: ProgressData) {
await this.boss.send('progress-update', {
userId,
documentId: progress.documentId,
step: progress.step,
progress: progress.percentage,
timestamp: new Date().toISOString()
});
}
async startProgressWorker() {
await this.boss.work('progress-update', async (job) => {
const { userId, ...progressData } = job.data;
// WebSocket 또는 폴링 엔드포인트로 전달
await this.notificationService.notify(userId, progressData);
});
}
}
3.3.2 적응형 폴링 클라이언트
// 클라이언트 측 적응형 폴링
class AdaptivePollingClient {
private pollInterval = 1000; // 초기 1초
private maxInterval = 5000; // 최대 5초
private minInterval = 500; // 최소 0.5초
async startPolling(documentId: string) {
while (!this.isComplete) {
try {
const progress = await this.fetchProgress(documentId);
if (progress.changed) {
// 변화 있으면 폴링 간격 단축
this.pollInterval = Math.max(this.minInterval, this.pollInterval * 0.8);
} else {
// 변화 없으면 폴링 간격 연장
this.pollInterval = Math.min(this.maxInterval, this.pollInterval * 1.2);
}
await this.sleep(this.pollInterval);
} catch (error) {
// 에러 시 폴링 간격 연장
this.pollInterval = Math.min(this.maxInterval, this.pollInterval * 2);
}
}
}
}
트레이드오프 분석:
- ❌ 완벽한 실시간성 손실 (500ms ~ 5초 지연)
- ✅ 인프라 비용 완전 제거 ($0)
- ✅ 모바일 브라우저 호환성 60% 개선
- ✅ 시스템 복잡도 감소
3.4 AI API 비용 최적화
3.4.1 Gemini Implicit Caching 활용
interface PromptOptimization {
// ❌ 캐시 비효율적 구조 (변수가 앞에)
inefficient: string;
// ✅ 캐시 효율적 구조 (공통 부분이 앞에)
optimized: string;
}
class GeminiPromptOptimizer {
// 캐시 친화적 프롬프트 구조 설계
buildOptimizedPrompt(userInput: string): string {
const staticContext = this.getLegalContext(); // 95% 재사용
const documentTemplate = this.getDocumentTemplate(); // 80% 재사용
const a4Guidelines = this.getA4Guidelines(); // 100% 재사용
// 공통 부분을 앞에, 변수 부분을 뒤에 배치
return `
${staticContext}
${documentTemplate}
${a4Guidelines}
---
사용자 요청사항:
${userInput}
`.trim();
}
}
3.4.2 토큰 사용량 분석 및 최적화
// 최적화 전후 토큰 사용량 비교
const tokenAnalysis = {
before: {
avgTokensPerRequest: 2750,
cacheHitRate: 0.05,
monthlyCost: 68.75, // 5000 requests/month
},
after: {
avgTokensPerRequest: 2750, // 동일한 품질 유지
cacheHitRate: 0.75, // 75% 캐시 히트
monthlyCost: 17.19, // 75% 절감
}
};
3.5 PDF 생성 엔진 진화
3.5.1 3단계 PDF 엔진 비교 분석
| Phase | 엔진 | 위치 | 메모리 | 처리시간 | 장점 | 단점 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | wkhtmltopdf | 서버 | 20-30MB | 0.1s | 빠른 처리 | 한국어 폰트 이슈 |
| 2 | Puppeteer | 서버 | 250-500MB | 3-5.5s | 완벽 렌더링 | 높은 서버 부하 |
| 3 | react-to-print | 클라이언트 | 0MB | 즉시 | 서버 부하 0 | 브라우저 의존성 |
3.5.2 react-to-print 구현
// PDF 생성 클라이언트 이전
import { useReactToPrint } from 'react-to-print';
interface A4DocumentProps {
content: DocumentContent;
template: DocumentTemplate;
}
const A4Document: React.FC<A4DocumentProps> = ({ content, template }) => {
const componentRef = useRef<HTMLDivElement>(null);
const handlePrint = useReactToPrint({
content: () => componentRef.current,
pageStyle: `
@page {
size: A4;
margin: 20mm;
}
@media print {
html, body {
height: initial !important;
overflow: initial !important;
}
}
`,
onBeforePrint: () => {
return Promise.resolve();
},
onAfterPrint: () => {
console.log('PDF generation completed');
}
});
return (
<div>
<button onClick={handlePrint}>PDF 다운로드</button>
<div ref={componentRef} className="a4-document">
<DocumentRenderer content={content} template={template} />
</div>
</div>
);
};
성과: 서버 CPU/메모리 부하 완전 제거, CSS 스타일 100% 보존
4. 성능 측정 및 벤치마킹
4.1 비용 분석 결과
Before/After 상세 비교
┌─────────────────┬────────────┬────────────┬───────────┐
│ Cost Category │ Before ($) │ After ($) │ Savings │
├─────────────────┼────────────┼────────────┼───────────┤
│ Cloud Run │ 20-25 │ 8-10 │ 60% │
│ Cloud Build │ 15-20 │ 3-5 │ 75-80% │
│ AI API (Gemini) │ 15-20 │ 4-5 │ 75% │
│ Storage │ 2-3 │ 2-3 │ 0% │
│ Networking │ 1-2 │ 1-2 │ 0% │
├─────────────────┼────────────┼────────────┼───────────┤
│ Total Monthly │ 45-50 │ 15-20 │ 70-85% │
└─────────────────┴────────────┴────────────┴───────────┘
5. 아키텍처 영향 분석
5.1 시스템 복잡도 변화
Before: Frontend → Backend → Redis → Database → AI API → PDF Engine
After: Frontend → Backend → Database → AI API
↓
PostgreSQL Queue → PDF (Client)
5.3 개발자 경험(DX) 향상
- 로컬 개발: Redis 의존성 제거로 설정 단순화
- 배포: 실패 지점 감소
6. 장기적 확장성 고려사항
6.1 트래픽 증가 시나리오
// 예상 트래픽별 비용 추정
interface CostProjection {
users: number;
requests: number;
estimatedCost: number;
}
const projections: CostProjection[] = [
{ users: 100, requests: 10000, estimatedCost: 15 }, // 현재
{ users: 1000, requests: 100000, estimatedCost: 45 }, // 10배 증가
{ users: 10000, requests: 1000000, estimatedCost: 150 }, // 100배 증가
];
7. 결론 및 권장사항
- 비용 절감: 70-85% (월 $45-50 → $15-20)
- 성능 향상: 빌드 시간 50-67% 단축
- 권장사항: 일단 모르겠다면 캐싱을 먼저 도입하자.
References
- A4Lab.ai Git Repository (Private)
- Google Cloud Pricing Calculator
- Turborepo Documentation
- pg-boss Queue System
- react-to-print Library
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