폭증하는 클라우드 비용

J사 상황

**업종:** 온라인 교육 플랫폼
**규모:** 회원 200만, 연 매출 500억
**문제:** AWS 비용 폭증

비용 증가 추이

**2022년:**
월 AWS 비용 5,000만원

**2023년:**
월 AWS 비용 8,000만원 (+60%)

**2024년 1월:**
월 AWS 비용 **1.5억원** (+200%)

**경영진 우려:**
"이대로면 수익성 악화"

비용 분석

AWS 비용 구성

**DB (RDS):**
월 9,000만원 (60%)

**EC2:**
월 4,000만원

**기타:**
월 2,000만원

**문제의 핵심:**
DB 비용

상세 분석

RDS 인스턴스

**Master:**
- db.r6g.8xlarge
- 월 4,000만원

**Read Replicas:**
- 12대 (!)
- 각 3,500만원
- 총 4.2억원/년

왜 이렇게 많은 복제본?

**이유:**
쿼리가 느려서 읽기 분산 필요

**근본 원인:**
- 정규화 안 됨
- 인덱스 없음
- 비효율적 쿼리

CFO의 결정

**컨설팅 의뢰:**
DB 전문가 초빙

**진단 결과:**
"DB 구조 자체가 문제입니다"

**제안:**
DB 최적화 프로젝트

최적화 프로젝트

팀 교육 (1주)

**강의:**
김영한의 실전 데이터베이스

**목적:**
- 올바른 DB 설계 이해
- 최적화 방향 공유

Phase 1: 정규화 (3주)

**Before:**
- 강좌 정보가 5개 테이블에 중복
- UPDATE 시 5곳 수정

**After:**
- 3NF 정규화
- 중복 제거
- 데이터 크기 40% 감소

**효과:**
- 스토리지 비용 30% 절감
- 쓰기 속도 2배 향상

Phase 2: 인덱스 최적화 (2주)

**Before:**
- 인덱스 300개 (무분별)
- 필요한 인덱스는 없음

**분석:**
- 슬로우 쿼리 로그 분석
- WHERE 절 패턴 파악

**After:**
- 불필요한 인덱스 250개 삭제
- 필요한 인덱스 30개 추가

**효과:**
- 쓰기 성능 3배 향상
- 읽기 성능 5배 향상

Phase 3: 파티셔닝 (2주)

**Before:**
- 수강 이력 테이블 5억 건
- 쿼리 10초+

**After:**
- 연도별 파티셔닝
- 오래된 데이터 아카이빙

**효과:**
- 쿼리 속도 10초 → 0.5초
- 스토리지 50% 감소

Phase 4: 쿼리 최적화 (2주)

**Before:**
- N+1 문제 심각
- 불필요한 JOIN 많음

**After:**
- Eager Loading 적용
- 필요한 JOIN만

**효과:**
- API 응답 속도 5배 향상
- DB 부하 70% 감소

비용 절감 효과

RDS 인스턴스 다운그레이드

**Master:**
- Before: db.r6g.8xlarge (32 vCPU)
- After: db.r6g.2xlarge (8 vCPU)
- 절감: 월 3,000만원

Read Replica 축소

**Before:**
12대 필요 (느린 쿼리 때문)

**After:**
2대만 필요 (빠른 쿼리)

**절감:**
월 4,500만원

스토리지

**Before:**
10TB

**After:**
4TB (정규화 + 아카이빙)

**절감:**
월 600만원

총 절감

**월 AWS 비용:**
- Before: 1.5억원
- After: **3,000만원**
- 절감: 1.2억원 (80%)

**연간:**
**14.4억원** 절감

ROI

**투자:**
- 컨설팅: 3,000만원
- 강의: 100만원 (20명)
- 개발 시간: 3개월 (약 5,000만원)

**총 투자:**
8,100만원

**연간 절감:**
14.4억원

**ROI:**
**1,678%**

**투자 회수:**
0.7개월 (3주!)

성능 개선

사용자 경험

**페이지 로딩:**
- Before: 3초
- After: 0.6초

**동영상 시작:**
- Before: 2초
- After: 0.3초

**검색:**
- Before: 5초
- After: 0.5초

비즈니스 지표

**이탈률:**
40% → 15%

**완강률:**
30% → 55%

**매출:**
+25% (사용자 경험 개선 효과)

CFO 인터뷰

**Q: 비용 절감 목표는?**

사실 30% 절감이 목표였어요. 80%는 예상 못 했죠.

**Q: 왜 더 일찍 안 했나요?**

"서버가 문제"라고만 생각했어요. DB 구조가 핵심인 줄 몰랐죠.

**Q: 다른 기업에 조언한다면?**

클라우드 비용이 계속 증가한다면, 서버를 늘리기 전에 DB를 먼저 보세요.

CTO 인터뷰

**Q: 김영한 강의가 도움이 됐나요?**

엄청났죠. 특히 정규화와 인덱스 전략이 핵심이었어요.

**Q: 가장 큰 실수는?**

처음부터 제대로 설계 안 한 거요. 빨리 만들려다가 비용으로 되돌아왔네요.

다른 기업 사례

K사 (SaaS)

**최적화 전:**
월 AWS 2억

**최적화 후:**
월 5,000만원 (75% 절감)

L사 (커머스)

**최적화 전:**
월 AWS 3억

**최적화 후:**
월 8,000만원 (73% 절감)

1년 후

**AWS 비용:**
계속 월 3,000만원 유지

**유저:**
200만 → 350만 (75% 증가)

**비용 증가:**
없음 (확장성 좋은 설계)

**누적 절감:**
연 14.4억원

핵심 교훈

1. 비용 = 설계 문제

**서버 증설 ≠ 해결책**

**DB 최적화 = 근본 해결**

2. 투자 대비 효과

**8,100만원 투자:**
연 14.4억원 절감

**ROI:**
1,678%

3. 빠를수록 좋다

**방치 비용:**
매월 1.2억 낭비

**빠른 실행:**
누적 절감 극대화

결론

**클라우드 비용 폭증:**
DB가 원인일 가능성 높음

**해결:**
DB 최적화 (정규화 + 인덱스 + 파티셔닝)

**학습:**
김영한의 실전 데이터베이스

**결과:**
비용 80% 절감

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