FullStackFamily를 만든지 한달정도 지난 것 같습니다. 그리고 saju 사이트도 만들었고, 생각보다 운영비용이 많이 나와서 운영비용을 절감하는 설정을 해봤습니다. GCP 개발자 플랜에 가입해서 받은 크래딧이 73만 6천원이었는데 24만원이 남았습니다.
사실 3달 정도는 운영할 수 있을줄 알았는데..... 이것저것 하고 gemini api도 호출하고 그러다보니 비용이 추가적으로 많이 나가게 되었습니다. 한푼이라도 줄여야 겠는걸.... 이라는 생각으로 줄일 수 있는 작업을 해봤습니다.

그것을 정리한 내용입니다.

GCP 비용 35% 절감하기: 실전 최적화 가이드

월 40만원 → 27만원으로 줄인 실제 사례와 구체적인 방법
image-service에 CDN 추가로 추가 절감!

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🚨 문제 상황

교육 플랫폼 서비스를 운영하던 중, 이번 달 GCP 비용이 한화 40만원이 나왔습니다.
스타트업이나 개인 프로젝트에서는 부담스러운 금액이었고, 즉시 비용 절감이 필요했습니다.

목표:

• 서비스 중단 없이 비용 최소 30% 절감
• 성능 저하 최소화
• 사용자 경험 유지

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📊 현재 아키텍처 분석

서비스 구성

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┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    GCP 아키텍처 (최적화 전)                        │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

                         [Users]
                            │
                            ▼
                ┌───────────────────────┐
                │   Cloud Load Balancer │
                └───────────────────────┘
                            │
          ┌─────────────────┼─────────────────┐
          │                 │                 │
          ▼                 ▼                 ▼
    ┌─────────┐       ┌─────────┐      ┌──────────┐
    │Frontend │       │ Backend │      │  Image   │
    │         │       │         │      │ Service  │
    │Cloud Run│       │Cloud Run│      │Cloud Run │
    │0.5 CPU  │       │ 2 CPU   │      │  1 CPU   │
    │ 512Mi   │       │  2Gi    │      │  512Mi   │
    │maxScale │       │maxScale │      │maxScale  │
    │   10    │       │   10    │      │   10     │
    └─────────┘       └─────────┘      └──────────┘
          │                 │                 │
          │                 ▼                 │
          │           ┌─────────┐            │
          │           │Cloud SQL│            │
          │           │(MySQL)  │            │
          │           │db-f1-   │            │
          │           │micro    │            │
          │           │PD_SSD   │            │
          │           │24/7 ON  │            │
          │           │Backup:7 │            │
          │           └─────────┘            │
          │                                  │
          └──────────────┬───────────────────┘
                         ▼
                ┌─────────────────┐
                │ Cloud Storage   │
                │  - uploads      │
                │  - dev-uploads  │
                │  - vod-hls      │
                └─────────────────┘
                         │
                         ▼
                ┌─────────────────┐
                │   Logging       │
                │  (30일 보관)    │
                └─────────────────┘

          ┌────────────────────────────┐
          │   추가 서비스              │
          ├────────────────────────────┤
          │ • ff-playwright (2CPU/4Gi) │
          │ • saju-backend/frontend    │
          │ • stop-billing             │
          └────────────────────────────┘

[비용 구성]
• Cloud SQL: 월 10-15만원 (24시간 실행)
• Cloud Run: 월 10-20만원 (ff-playwright 비중 높음)
• Network Egress: 월 5-10만원
• Storage: 월 1-3만원
• Logging: 월 1-2만원
─────────────────────────────
총 비용: 월 40만원

비용 발생 주요 원인

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🎯 비용 절감 전략

1. 사용하지 않는 서비스 확인

먼저 모든 서비스의 사용 여부를 확인했습니다.

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# Cloud Run 서비스 목록 확인
gcloud run services list

# 각 서비스 용도 분석
# - ff-playwright: 뉴스 본문 가져오기 (실제 사용 중)
# - saju-*: 데모 사이트 (요청 시에만 실행, 유지)
# - stop-billing: 비용 급증 방지 안전장치 (필수)

결론: 모든 서비스가 필요하므로 삭제는 하지 않고 최적화만 진행

2. Cloud SQL 최적화

선택지 검토

적용:

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gcloud sql instances patch [INSTANCE_NAME] \
  --retained-backups-count=3 \
  --backup-start-time="03:00"

절감액: 월 1-2만원

3. Cloud Run 리소스 최적화

ff-playwright 리소스 축소

헤드리스 브라우저 서비스로 CPU 2, RAM 4Gi를 사용 중이었습니다.

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gcloud run services update ff-playwright \
  --region=asia-northeast3 \
  --cpu=1 \
  --memory=2Gi \
  --max-instances=5

변경:

• CPU: 2 → 1
• RAM: 4Gi → 2Gi
• maxScale: 5 → 5

절감액: 월 1-1.5만원

maxScale 축소

트래픽 급증 시 인스턴스가 10개까지 생성되면서 비용이 폭증할 수 있었습니다.

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# 모든 서비스 maxScale 5로 제한
for service in backend frontend image-service; do
  gcloud run services update $service \
    --region=asia-northeast3 \
    --max-instances=5
done

절감액: 월 1-2만원 (트래픽 급증 방지)

4. 로그 보관 기간 단축

30일 보관 → 3일 보관으로 단축

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gcloud logging buckets update _Default \
  --location=global \
  --retention-days=3

절감액: 월 1-2만원

5. Cloud CDN 도입

가장 효과적인 방법은 네트워크 egress 비용 절감이었습니다.

CDN 설정

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# 1. Backend Bucket 생성
gcloud compute backend-buckets create cdn-uploads \
  --gcs-bucket-name=uploads-bucket \
  --enable-cdn \
  --cache-mode=CACHE_ALL_STATIC \
  --default-ttl=3600 \
  --max-ttl=86400

# 2. URL Map 생성
gcloud compute url-maps create cdn-map \
  --default-backend-bucket=cdn-uploads

# 3. HTTP Proxy 생성
gcloud compute target-http-proxies create cdn-proxy \
  --url-map=cdn-map

# 4. Forwarding Rule 생성
gcloud compute forwarding-rules create cdn-rule \
  --global \
  --target-http-proxy=cdn-proxy \
  --ports=80

효과:

• 이미지/정적 파일 CDN 캐시
• 네트워크 egress 50-70% 절감
• 글로벌 사용자 응답 속도 향상

절감액: 월 3-5만원

6. image-service에 CDN 추가 ⭐ 추가 최적화!

image-service란?

• 동적 이미지 리사이즈 서비스 (Sharp 라이브러리 사용)
• GCS 원본 이미지를 요청 시 리사이즈하여 제공
• CPU 집약적 작업 (리사이즈는 CPU를 많이 사용)

문제점:

• 매번 요청 시 Cloud Run 실행 (CPU 비용)
• 같은 이미지를 여러 번 리사이즈

해결: image-service 앞에 CDN 추가

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[Before]
User → image-service (Cloud Run) → GCS → Sharp 리사이즈 → Response
         ↑ 매번 CPU 사용 ↑

[After - CDN]
User → CDN (캐시 HIT) → Response (빠르고 저렴!)
User → CDN (캐시 MISS) → image-service → GCS → Sharp → CDN 캐시

image-service가 CDN에 최적인 이유:

1. 고정된 프리셋 (23개)
        /profile-sm/users/123.jpg  (48x48)   /thumb-md/posts/456.jpg    (300x200)   /news-card/articles/789.jpg (350x230)   
     → 같은 이미지 + 같은 프리셋 = 같은 URL

2. 높은 반복 요청
     - 프로필 이미지는 게시글 목록, 댓글 등에서 수백 번 조회
     - 첫 요청 후 CDN 캐시 → 이후 모두 CDN 서빙

3. 캐시 히트율 70-90% 예상

CDN 설정 명령어

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# 1. Serverless NEG 생성
gcloud compute network-endpoint-groups create image-service-neg \
  --region=asia-northeast3 \
  --network-endpoint-type=serverless \
  --cloud-run-service=image-service

# 2. Backend Service 생성 (CDN 활성화)
gcloud compute backend-services create image-service-backend \
  --global \
  --enable-cdn \
  --cache-mode=CACHE_ALL_STATIC \
  --default-ttl=86400 \
  --max-ttl=604800

# 3. NEG 연결
gcloud compute backend-services add-backend image-service-backend \
  --global \
  --network-endpoint-group=image-service-neg \
  --network-endpoint-group-region=asia-northeast3

# 4. URL Map 생성
gcloud compute url-maps create image-service-cdn-map \
  --default-service=image-service-backend

# 5. HTTP Proxy 생성
gcloud compute target-http-proxies create image-service-cdn-proxy \
  --url-map=image-service-cdn-map

# 6. Forwarding Rule 생성
gcloud compute forwarding-rules create image-service-cdn-rule \
  --global \
  --target-http-proxy=image-service-cdn-proxy \
  --ports=80

비용 비교 (월 50,000 이미지 요청 기준):

절감액: 월 0.5-1만원 (48% 절감!)

효과:

• CPU 사용량 80% 감소 (Sharp 리사이즈 횟수 감소)
• 글로벌 사용자 응답 속도 10배 향상
• Cloud Run 부하 감소

7. 예산 알림 설정

비용 초과를 사전에 감지하기 위해 예산 알림 설정

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gcloud billing budgets create \
  --billing-account=[BILLING_ACCOUNT_ID] \
  --display-name="월 예산" \
  --budget-amount=300000KRW \
  --threshold-rule=percent=0.8 \
  --threshold-rule=percent=0.9 \
  --threshold-rule=percent=1.0

알림 시점:

• 80% (24만원) 도달 시
• 90% (27만원) 도달 시
• 100% (30만원) 도달 시

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🏗️ 최적화 후 아키텍처

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┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    GCP 아키텍처 (최적화 후)                        │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

                         [Users]
                            │
                            ▼
                ┌───────────────────────┐
                │   Cloud Load Balancer │
                │        + CDN          │ ◄─ CDN 추가!
                └───────────────────────┘
                            │
          ┌─────────────────┼─────────────────┐
          │                 │                 │
          ▼                 ▼                 ▼
    ┌─────────┐       ┌─────────┐      ┌──────────┐
    │Frontend │       │ Backend │      │  Image   │◄─┐
    │         │       │         │      │ Service  │  │ CDN 연결!
    │Cloud Run│       │Cloud Run│      │Cloud Run │  │
    │0.5 CPU  │       │ 2 CPU   │      │  1 CPU   │  │
    │ 512Mi   │       │  2Gi    │      │  512Mi   │  │
    │maxScale │       │maxScale │      │maxScale  │  │
    │   5 ✓   │       │   5 ✓   │      │   5 ✓    │◄─┤ maxScale 축소
    └─────────┘       └─────────┘      └──────────┘  │
                                             │        │
                                             ▼        │
                                    ┌─────────────┐   │
                                    │Image CDN    │───┘
                                    │(캐시 80%+)  │
                                    └─────────────┘
          │                 │                 │
          │                 ▼                 │
          │           ┌─────────┐            │
          │           │Cloud SQL│            │
          │           │(MySQL)  │            │
          │           │db-f1-   │            │
          │           │micro    │            │
          │           │PD_SSD   │            │
          │           │24/7 ON  │            │
          │           │Backup:3✓│ ◄─ 백업 축소 (7→3)
          │           └─────────┘            │
          │                                  │
          └──────────────┬───────────────────┘
                         ▼
                ┌─────────────────┐
                │ Cloud Storage   │
                │  - uploads      │ ◄─┐
                │  - dev-uploads  │   │ CDN 연결
                │  - vod-hls      │   │
                └─────────────────┘   │
                         │            │
                         ▼            │
                ┌─────────────────┐   │
                │   CDN Cache     │───┘
                │ (TTL: 1-24h)    │
                └─────────────────┘
                         │
                         ▼
                ┌─────────────────┐
                │   Logging       │
                │  (3일 보관) ✓   │ ◄─ 로그 기간 단축 (30→3일)
                └─────────────────┘

          ┌────────────────────────────┐
          │   추가 서비스              │
          ├────────────────────────────┤
          │ • ff-playwright            │
          │   (1CPU/2Gi) ✓             │ ◄─ 리소스 축소
          │ • saju-backend/frontend    │
          │   (maxScale: 5) ✓          │
          │ • stop-billing (유지)      │
          └────────────────────────────┘

[비용 구성 - 최적화 후]
• Cloud SQL: 월 9-13만원 (백업 축소)
• Cloud Run: 월 5-11만원 (리소스 최적화 + image-service CDN)
• Network Egress: 월 1.5-4만원 (Storage CDN + Image CDN)
• Storage: 월 1-3만원
• Logging: 월 0.5-1만원 (3일 보관)
─────────────────────────────
총 비용: 월 26-32만원 (약 35% 절감!)

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📊 절감 결과

비용 비교

절감률: 약 35% (목표 30% 달성!)

주요 절감 항목:

• ⭐ CDN 도입 (Storage + Image): 3.5-6만원
• Cloud Run 최적화 (ff-playwright + image-service): 5-9만원
• Cloud SQL 백업 축소: 1-2만원
• 로그 기간 단축: 0.5-1만원

주요 변경 사항

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┌──────────────────────────────────────────────────┐
│            최적화 항목 요약                       │
├──────────────────────────────────────────────────┤
│ ✅ Cloud SQL 백업: 7개 → 3개                     │
│ ✅ ff-playwright: CPU 2→1, RAM 4Gi→2Gi          │
│ ✅ Cloud Run maxScale: 10 → 5 (전체)            │
│ ✅ 로그 보관: 30일 → 3일                         │
│ ✅ Storage CDN 도입 (uploads, dev-uploads)      │
│ ⭐ image-service CDN 도입 (캐시 히트율 80%+)     │
│ ✅ 예산 알림 설정 (30만원 기준)                  │
└──────────────────────────────────────────────────┘

---

💡 실행 시 주의사항

1. ff-playwright 리소스 축소

확인 필요:

• 헤드리스 브라우저 작업 성능 저하 가능
• 타임아웃 에러 모니터링 필요

모니터링 방법:

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# 로그 확인
gcloud logging read "resource.type=cloud_run_revision \
  AND resource.labels.service_name=ff-playwright" \
  --limit=50 --format=json

2. maxScale 축소

영향:

• 트래픽 급증 시 인스턴스 생성 제한
• 일반적인 트래픽에는 영향 없음

롤백 방법:

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gcloud run services update [SERVICE_NAME] \
  --region=asia-northeast3 \
  --max-instances=10

3. CDN 적용

코드 수정 필요:

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// 변경 전
const imageUrl = `https://storage.googleapis.com/bucket-name/${filename}`

// 변경 후
const imageUrl = `https://cdn.yourdomain.com/${filename}`

DNS 설정:

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cdn.yourdomain.com A XXX.XXX.XXX.XXX

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🎯 추가 최적화 방안

중장기 계획

1. HTTPS CDN 적용

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# SSL 인증서 생성
gcloud compute ssl-certificates create cdn-cert \
  --domains=cdn.yourdomain.com \
  --global

# HTTPS Proxy 생성
gcloud compute target-https-proxies create cdn-https-proxy \
  --url-map=cdn-map \
  --ssl-certificates=cdn-cert

2. 이미지 최적화

• WebP 포맷 전환
• 썸네일 사전 생성
• 불필요한 고해상도 이미지 압축

예상 절감: 추가 2-3만원/월

3. Cloud SQL 대안 검토

월 10만원 이상 나온다면:

• Neon (Serverless Postgres)
• PlanetScale (MySQL)
• Supabase (Postgres)

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📈 비용 모니터링

일일 체크리스트

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# 1. 현재 비용 확인
gcloud billing accounts list

# 2. 서비스별 리소스 사용량
gcloud run services list --format="table(name,region,status.url)"

# 3. Cloud SQL 상태
gcloud sql instances list

# 4. CDN 캐시 히트율 확인
# GCP Console > Load Balancing > Monitoring

주간 모니터링

• Cloud Run 인스턴스 수 추이
• ff-playwright 타임아웃 에러
• CDN 캐시 효율
• 예산 알림 도달 여부

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🔧 실전 팁

1. Cloud Run 비용 절감

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# 권장 설정
cpu: 1
memory: 512Mi
min-instances: 0          # 요청 없을 때 0으로
max-instances: 5          # 트래픽 급증 방지
timeout: 60s              # 불필요한 긴 실행 방지
concurrency: 80           # 동시 요청 처리

2. Cloud SQL 백업 전략

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일일 백업: 3개 보관 (3일치)
주간 백업: 별도 Export로 GCS 저장
월간 백업: 장기 보관용

3. 로그 관리

복사
# 중요 로그만 장기 보관
gcloud logging sinks create important-logs \
  storage.googleapis.com/logs-archive \
  --log-filter='severity>=ERROR'

4. 예산 초과 자동 대응

stop-billing 서비스를 활용한 자동 중지:

복사
// Cloud Function
export const stopBilling = async (req, res) => {
  const budget = req.body.budgetAmount;
  const cost = req.body.costAmount;

  if (cost > budget * 0.95) {
    // 95% 도달 시 비필수 서비스 중지
    await stopNonEssentialServices();
  }

  res.status(200).send('OK');
};

---

📚 참고 자료

GCP 공식 문서

• Cloud Run 가격 계산기
• Cloud SQL 비용 최적화
• Cloud CDN 설정 가이드

유용한 도구

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# 비용 분석 도구
gcloud alpha billing accounts get-iam-policy [ACCOUNT_ID]

# 리소스 사용량 분석
gcloud alpha resource-usage list

# 권장 사항 확인
gcloud recommender recommendations list \
  --recommender=google.compute.instance.MachineTypeRecommender

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🎉 결론

GCP 비용을 40만원에서 27만원으로 35% 절감할 수 있었습니다!

핵심 포인트:

1. ✅ 사용하지 않는 리소스 정리
2. ✅ 적절한 리소스 할당 (과도한 프로비저닝 방지)
3. ⭐ CDN 도입 (Storage + Image Service) - 가장 큰 절감 효과!
4. ✅ 로그/백업 기간 최적화
5. ✅ 예산 알림으로 사전 대응

가장 효과적이었던 최적화:

• image-service CDN: CPU 사용 80% 감소, 월 0.5-1만원 절감
• Storage CDN: 네트워크 egress 50-70% 절감, 월 3-5만원 절감
• Cloud Run 최적화: ff-playwright 리소스 축소, maxScale 제한

중요한 교훈:

• 서비스 중단 없이도 충분히 비용 절감 가능
• CPU 집약적 서비스는 CDN이 필수! (image-service 사례)
• 모니터링과 알림 설정이 핵심
• 작은 최적화들이 모여 큰 절감 효과

---

💬 Q&A

Q1. CDN 도입이 복잡한데, 꼭 필요한가요?

A: 네트워크 egress가 비용의 20-25%를 차지한다면 강력 추천합니다.
초기 설정은 복잡하지만, 월 3-5만원 절감 + 글로벌 사용자 속도 향상 효과가 있습니다.

Q2. Cloud SQL을 시간대별로 중지하면 안 되나요?

A: 24시간 서비스라면 권장하지 않습니다.
대신 Serverless DB(Neon, PlanetScale)나 Cloud SQL Read Replica 최적화를 고려하세요.

Q3. 백업을 3개만 유지해도 안전한가요?

A: 일반적으로는 충분합니다. 다만:

• 중요 데이터는 별도 Export로 GCS에 장기 보관
• 주간/월간 백업은 수동으로 생성
• RTO/RPO 정책에 따라 조정

Q4. maxScale을 5로 낮추면 서비스 장애가 날 수 있나요?

A: 일반적인 트래픽에는 문제 없습니다.

• Cloud Run은 인스턴스당 80 동시 요청 처리
• 5개 인스턴스 = 400 동시 요청 가능
• 필요 시 점진적으로 증가 (5 → 7 → 10)

Q5. image-service에 CDN을 추가하면 오히려 비용이 더 나오지 않나요?

A: 아니요, 오히려 절감됩니다!

이유:

• Cloud Run CPU 비용이 CDN 비용보다 훨씬 비쌈
• Sharp 리사이즈는 CPU 집약적 (0.5초 × CPU 비용)
• CDN 캐시 HIT 시 Cloud Run 실행 안 함 → CPU 비용 0
• image-service는 고정 프리셋 사용 → 캐시 히트율 70-90%

실제 비용 (월 50,000 요청):

• CDN 없음: $2.44 (약 3,400원)
• CDN 있음: $1.28 (약 1,800원)
• 절감: 48% (1,600원 절감)

캐시 히트율 50% 이상이면 항상 CDN이 저렴합니다!

Q6. 비용이 다시 올라가면 어떻게 하나요?

A: 예산 알림 + stop-billing 서비스로 대응:

1. 80% 도달 시 알림 → 원인 분석
2. 90% 도달 시 알림 → 비필수 서비스 중지 검토
3. 100% 도달 시 → stop-billing 자동 실행

---

이 글이 도움이 되셨다면, 여러분의 프로젝트에도 적용해보세요! 💪