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CloudRun_비용방어_및_트래픽모니터링_구축기

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🛡️ Cloud Run 비용 방어 및 실시간 트래픽 모니터링 구축기

“무제한 확장은 무제한 요금 청구서를 의미한다.” 클라우드 네이티브 환경에서 비용 폭탄(Billing Bomb)을 막기 위한 안전장치를 걸고, Go 미들웨어로 실시간 트래픽 부하를 감지하는 시스템을 구축했습니다.

1. 문제 정의 (Problem)

포트폴리오 사이트는 트래픽 예측이 불가능합니다. 만약 악의적인 공격(DDoS)이나 단순 실수로 F5 연타가 발생한다면?

  • Serverless의 양면성: Cloud Run은 트래픽에 맞춰 자동으로 인스턴스를 늘립니다(Scale-out). 이는 서비스 가용성엔 좋지만, 개인 프로젝트에서는 예산 초과의 주범이 됩니다.
  • 가시성 부재: 현재 서버가 공격받고 있는지, 평온한지 알 방법이 없습니다.

2. 해결 전략 (Solution)

2.1 물리적 비용 방어 (Infrastructure Level)

“최악의 상황에서도 인스턴스는 1개만 뜬다.” Cloud Run의 max-instances 설정을 통해 물리적인 과금 한계선을 그었습니다.

gcloud run services update portfolio-status-api \
  --max-instances 1 \
  --region asia-northeast3
  • 효과: 트래픽이 폭주해도 요청이 큐(Queue)에 쌓이거나 드랍될 뿐, 인스턴스가 수십 개로 복제되어 비용을 발생시키지 않습니다.

2.2 논리적 트래픽 방어 (Application Level)

“불필요한 요청은 서버까지 오지도 말라.” Go 핸들러에 Cache-Control 헤더를 적용하여 CDN과 브라우저 캐싱을 유도했습니다.

// main.go
w.Header().Set("Cache-Control", "public, max-age=5")
  • 효과: 5초 내의 중복 요청(F5 연타)은 브라우저 캐시에서 처리되어, 서버 리소스 사용량을 획기적으로 줄입니다.

2.3 실시간 모니터링 (Observability)

Go의 sync.Mutex와 Goroutine을 활용해 메모리 내에서 가볍게 요청 수를 카운팅합니다.

// Traffic Middleware
func trafficMiddleware(next http.HandlerFunc) http.HandlerFunc {
    return func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
        requestCountMutex.Lock()
        requestCount++
        requestCountMutex.Unlock()
        next(w, r)
    }
}
  • 판단 로직:
    • < 60 req/min: Stable (안정)
    • > 300 req/min: High Traffic (부하 감지)

3. 한계점 및 장단점 분석 (Trade-offs)

면접관이 “이 구조의 문제점은 없나요?” 라고 물었을 때의 답변입니다.

구분장점 (Pros)단점 및 한계 (Cons)
Max Instance = 1확실한 비용 통제.
절대로 예산을 초과하지 않음.		가용성 저하.
동시 접속자가 폭증하면 응답이 매우 느려지거나 503 에러 발생.
In-Memory Counter구현이 매우 간단하고 빠름.
외부 DB(Redis) 없이 Go 언어 자체 기능만 사용.		분산 환경에서 부정확.
인스턴스가 여러 개로 늘어나면(Scale-out) 각자 카운팅하므로 전체 트래픽 합산 불가. (현재는 인스턴스가 1개라 문제없음)
Cache-Control서버 부하 감소.
네트워크 비용 절감.		실시간성 저하.
서비스 상태가 바뀌어도 5초간은 사용자에게 갱신되지 않음.

4. 향후 개선 방향 (Future Work)

  1. Redis 도입: 인스턴스를 여러 개로 확장(Scale-out)해야 한다면, 트래픽 카운터를 Redis 같은 외부 저장소로 옮겨 중앙에서 관리해야 합니다.
  2. Cloudflare/WAF 적용: 애플리케이션 레벨이 아닌, 네트워크 앞단에서 DDoS를 차단하는 것이 더 효율적입니다.

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