2025년 11월 01일·7분
서버리스 데이터베이스가 스타트업의 비용 모델을 바꾸는 이유
서버리스 데이터베이스는 스타트업을 고정 용량 비용에서 사용량 기반 과금으로 이동시킵니다. 과금 구조, 숨은 비용 요인, 지출 예측 및 통제 방법을 알아보세요.
서버리스 데이터베이스는 스타트업을 고정 용량 비용에서 사용량 기반 과금으로 이동시킵니다. 과금 구조, 숨은 비용 요인, 지출 예측 및 통제 방법을 알아보세요.
서버리스 데이터베이스는 시작할 때 묻는 핵심 질문을 바꿉니다: “얼마나 많은 데이터베이스 용량을 사야 하나?” 대신 **“얼마나 많이 사용할 것인가?”**를 묻게 됩니다. 미묘해 보이지만 예산 편성, 예측, 심지어 제품 결정까지 재배선합니다.
전통적 데이터베이스에서는 보통 크기(CPU/RAM/스토리지)를 선택하고 예약해 놓고, 바쁘든 한가하든 비용을 지불합니다. 오토스케일이 있더라도 여전히 인스턴스와 피크 용량 관점에서 생각합니다.
서버리스에서는 청구서가 보통 소비 단위를 따라 움직입니다—예: 요청, 컴퓨트 시간, 읽기/쓰기 연산, 저장 용량, 데이터 전송 등. 데이터베이스는 자동으로 스케일 업/다운하지만 트레이드오프는 앱 내부에서 발생한 모든 활동이 비용으로 직접 연결된다는 점입니다: 모든 스파이크, 백그라운드 작업, 비효율적 쿼리가 지출로 나타날 수 있습니다.
초기에는 성능이 명백한 사용자 불편이 생길 때까지 "충분히 좋음"인 경우가 많습니다. 반면 비용은 러너웨이에 즉시 영향을 줍니다.
서버리스는 특히 제품‑시장 적합 전과 같이 트래픽이 불확실할 때 유휴 용량에 대해 지불하지 않아 큰 이점이 될 수 있습니다. 하지만 그 대신:
창업자들이 이를 확장 문제 이전에 재무 문제로 먼저 느끼는 이유입니다.
서버리스 데이터베이스는 운영을 단순화하고 선행 약정을 줄일 수 있지만 새로운 트레이드오프를 가져옵니다: 가격 복잡성, 스파이크 시 비용 놀람 가능성, 콜드 스타트나 스로틀링 같은 성능 거동(제공사에 따라) 등.
다음 섹션에서는 서버리스 과금이 일반적으로 어떻게 작동하는지, 숨은 비용 유발 요인은 어디에 있는지, 완벽한 데이터가 없어도 지출을 예측하고 통제하는 방법을 다룹니다.
서버리스 이전에는 대부분의 스타트업이 데이터베이스를 사무실 공간을 사는 방식과 비슷하게 구매했습니다: 크기를 선택하고 요금제에 가입해, 사용하든 안 하든 비용을 냅니다.
클래식한 클라우드 데이터베이스 청구는 프로비저닝된 인스턴스에 의해 지배됩니다—특정 머신 크기(또는 클러스터)를 24/7로 유지합니다. 트래픽이 밤에 떨어져도 데이터베이스는 여전히 “켜져” 있기 때문에 미터는 계속 돌습니다.
리스크를 줄이기 위해 팀은 종종 예약 용량(1년 또는 3년 약정)을 추가합니다. 단가는 낮아질 수 있지만 제품이 피벗하거나 성장세가 느려지거나 아키텍처가 바뀌면 고정 지출에 묶이게 됩니다.
또 하나의 문제는 오버프로비저닝입니다: “혹시 몰라” 더 큰 인스턴스를 선택하는 것. 장애를 두려워할 때는 합리적인 선택이지만 고정 비용을 수익이 감당하기 전에 높이는 결과를 초래합니다.
스타트업은 드물게 안정적이고 예측 가능한 부하를 가집니다. 언론 노출, 제품 출시, 월말 리포트 등의 스파이크가 발생할 수 있습니다. 전통적 데이터베이스에서는 나중에 사이즈 조정이 위험하거나(계획 필요) 번거로우므로 최악의 주를 기준으로 사이징하는 경우가 많습니다.
결과는 익숙한 불일치입니다: 한 달 내내 피크 용량에 대해 지불하지만 평균 사용량은 훨씬 낮습니다. 그 “유휴 지출”은 청구서상에서는 정상으로 보이기에 눈에 띄지 않지만 반복되는 주요 인프라 항목 중 하나가 될 수 있습니다.
전통적 데이터베이스는 특히 소규모 팀에 시간 비용을 부과합니다:
매니지드 서비스를 써도 누군가는 이 작업을 책임져야 합니다. 스타트업에는 보통 제품 작업에 쓸 수 있었을 값비싼 엔지니어링 시간이 소모되며, 이는 단일 청구항으로 나타나지는 않지만 러너웨이에 영향을 줍니다.
“서버리스” 데이터베이스는 보통 매니지드되고 탄력적 용량을 가진 서비스입니다. 서버를 직접 운영하거나 패치하거나 인스턴스를 사전 사이징하지 않습니다. 대신 제공사는 용량을 조정하고 사용 신호에 따라 청구합니다.
대부분 제공사는 몇 가지 청구 미터를 조합합니다(명칭은 다르지만 개념은 유사):
일부 벤더는 백업, 복제, 데이터 전송, 특수 기능(암호화 키, 포인트 인 타임 복구, 분석 레플리카 등)을 별도 과금하기도 합니다.
오토스케일이 핵심 행동 변화입니다: 트래픽이 급증하면 데이터베이스는 성능을 유지하기 위해 용량을 늘리고 그 기간 동안 더 많은 비용을 지불합니다. 수요가 줄면 용량이 줄고 비용도 떨어질 수 있습니다—스파이크가 많은 워크로드에서는 가변 지출이 극적으로 낮아질 때도 있습니다.
그 유연성이 매력적이지만, 지출이 더 이상 고정된 “인스턴스 크기”에 묶이지 않는다는 의미이기도 합니다. 비용은 마케팅 캠페인, 배치 작업, 혹은 비효율적 쿼리 같은 제품 사용 패턴을 따른다는 뜻입니다.
서버리스는 사용한 만큼 지불 + 운영 편의성으로 읽는 것이 좋습니다. 무조건 할인이 보장되는 모델은 아닙니다. 변동 워크로드와 빠른 실험에는 보상이 크지만, 지속적 고사용량이나 최적화되지 않은 쿼리는 비용을 벌컥 증가시킬 수 있습니다.
전통적 데이터베이스에서는 초기 비용이 종종 “임대료”처럼 느껴집니다: 서버 크기(복제본, 백업, 운영 시간 포함)를 제품에 고객이 오든 아니든 지불합니다. 서버리스는 지출을 제품이 실제로 수행하는 일에 더 가깝게 밀어 넣어 "매출원가(COGS)" 사고방식으로 전환시킵니다.
이것을 잘 관리하려면 제품 동작을 데이터베이스의 청구 단위로 번역하세요. 실무적 매핑 예시는:
기능을 측정 가능한 단위에 묶으면 “활동이 두 배가 되면 청구서에서 정확히 무엇이 두 배가 되는가?”에 답할 수 있습니다.
총 클라우드 지출만 보는 대신 비즈니스 모델에 맞는 몇 가지 “단가” 지표를 도입하세요:
이 숫자들은 성장이 건강한지 평가하는 데 도움이 됩니다. 사용량이 수익보다 빠르게 늘어나면 제품이 “스케일”하더라도 마진이 조용히 악화될 수 있습니다.
사용량 기반 과금은 무료 티어와 체험 구조에 직접적인 영향을 줍니다. 무료 사용자가 유의미한 쿼리 볼륨을 생성하면 “무료” 유입 채널 자체가 가변 비용이 될 수 있습니다.
현실적인 조정 예시는 비용이 많이 드는 동작(무거운 검색, 내보내기, 긴 이력) 제한, 무료 플랜의 보존 기간 단축, 혹은 버스트워크로드를 유발하는 기능의 게이팅입니다. 목표는 제품을 망가뜨리는 것이 아니라 무료 경험이 활성화된 고객당 지속 가능한 단가와 일치하도록 하는 것입니다.
스타트업은 보통 “오늘 필요한 것”과 “다음 달에 필요할 수도 있는 것” 사이의 불일치가 가장 극심합니다. 바로 그 지점에서 서버리스 데이터베이스가 비용 대화를 바꿉니다: 용량 계획(추정)이 실제 사용을 밀접하게 따라가는 청구서로 바뀝니다.
안정된 기준선과 전담 운영팀을 가진 성숙한 기업과 달리 초기 팀은 러너웨이, 빠른 제품 실험, 예측 불가능한 수요 사이를 균형 있게 유지해야 합니다. 작은 트래픽 변화가 데이터베이스 지출을 ‘잡비’에서 중요한 ‘청구항’으로 바꿔 버릴 수 있고, 피드백 루프는 즉각적입니다.
초기 성장은 부드럽게 오지 않습니다. 버스트 형태로 옵니다:
전통적 데이터베이스 설정에서는 몇 시간의 피크를 견디기 위해 월내내 피크 용량에 대해 지불하는 경우가 많습니다. 서버리스의 탄력성은 이러한 낭비를 줄여 유휴 여유를 항상 유지할 필요를 낮춥니다.
스타트업은 자주 방향을 바꿉니다: 새로운 기능, 온보딩 흐름, 가격 책정, 시장 확장 등. 그 결과 워크로드(읽기 비중 증가, 더 큰 문서, 긴 세션 등)가 예고 없이 바뀔 수 있습니다.
사전 프로비저닝하면 두 가지 비용이 큰 실수로 이어질 수 있습니다:
서버리스는 수동으로 인스턴스를 리사이징해야 하는 사고를 줄여 언더사이징으로 인한 장애 위험을 낮출 수 있습니다.
창업자에게 가장 큰 이득은 단순히 평균 지출을 낮추는 것이 아니라 약정 부담을 줄이는 것입니다. 사용량 기반 과금은 비용을 성장과 일치시키고 더 빨리 학습하게 합니다: 실험을 실행하고 갑작스런 스파이크를 견딘 뒤 최적화, 용량 예약 또는 대안 검토 여부를 결정할 수 있습니다.
트레이드오프는 비용이 더 변동적이 될 수 있다는 점이므로 초기에는 가벼운 가드레일(예산, 알림, 기본 사용 귀속)을 둬야 놀라움을 피하면서 탄력성의 혜택을 누릴 수 있습니다.
서버리스 과금은 활동에 맞춰 지출을 매칭해 주지만, "활동"에 의도치 않게 생성된 많은 작업이 포함되면 문제가 됩니다. 대부분의 놀라움은 시간이 지남에 따라 곱해지는 작은 반복 행동에서 옵니다.
스토리지는 좀처럼 정체되지 않습니다. 이벤트 테이블, 감사 로그, 제품 분석 데이터가 핵심 사용자 데이터보다 빨리 늘어날 수 있습니다.
백업과 포인트 인 타임 복구는 별도 과금되거나 사실상 스토리지를 중복할 수 있습니다. 간단한 가드레일은 명시적 보존 정책을 설정하는 것입니다:
많은 팀이 “데이터베이스 비용”을 읽기/쓰기와 스토리지만으로 가정합니다. 하지만 다음과 같은 경우 네트워크가 조용히 지배적 비용이 될 수 있습니다:
제공사가 낮은 요청당 가격을 광고하더라도 리전 간 트래픽과 아웃바운드는 적당한 워크로드를 눈에 띄는 항목으로 바꿀 수 있습니다.
사용량 기반 과금은 나쁜 쿼리 패턴을 증폭시킵니다. N+1 쿼리, 인덱스 누락, 무제한 스캔은 한 사용자 동작을 수십(또는 수백)의 과금 연산으로 바꿀 수 있습니다.
지연이 데이터셋 크기와 함께 증가하는 엔드포인트를 주목하세요—그 엔드포인트들이 비용이 비선형적으로 증가하는 곳입니다.
서버리스 앱은 즉시 스케일할 수 있어 연결 수가 급증할 수 있습니다. 콜드 스타트, 오토스케일 이벤트, “천둥무리” 재시도는 다음을 유발할 수 있습니다:
데이터베이스가 연결당이나 동시성당 과금하는 경우 배포나 인시던트 시 특히 비용이 커질 수 있습니다.
백필, 재인덱싱, 추천 작업, 대시보드 갱신은 “제품 사용”처럼 느껴지지 않지만 종종 가장 큰 쿼리와 장시간 읽기를 생성합니다.
실용적 규칙: 분석과 배치 처리는 별도의 워크로드로 취급해 별도 예산과 일정으로 관리하세요. 그래야 사용자 제공용 예산을 몰래 소모하지 않습니다.
서버리스 데이터베이스는 얼마를 지불하는지뿐 아니라 무엇을 지불하는지를 바꿉니다. 핵심 트레이드오프는 단순합니다: 스케일‑투‑제로로 유휴 지출을 최소화할 수 있지만 사용자가 감지할 수 있는 지연과 변동성이 생길 수 있습니다.
스케일‑투‑제로는 스파이키한 워크로드(관리 대시보드, 내부 도구, 초기 MVP 트래픽, 주간 배치)에 적합합니다. 사용하지 않을 때 비용을 멈출 수 있습니다.
단점은 콜드 스타트입니다. 데이터베이스(또는 컴퓨트 레이어)가 유휴 상태가 되면 다음 요청에서 ‘깨어나는’ 페널티가 발생할 수 있습니다—서비스와 쿼리 패턴에 따라 수백 밀리초에서 몇 초까지. 이는 백그라운드 작업에는 괜찮지만 다음과 같은 사용자 흐름에는 고통스러울 수 있습니다:
일반적 스타트업 실수는 월별 요금을 낮추는 데 최적화하다가 전환율이나 유지에 해를 끼치는 성능 "예산"을 모르고 쓰는 것입니다.
콜드 스타트 영향을 줄이되 비용 절감을 완전히 포기하지 않는 방법:
주의: 각 완화책은 비용을 다른 항목(캐시, 함수, 스케줄링 잡)으로 이동시킵니다. 트래픽이 안정되면 측정이 필요합니다.
워크로드 형태가 비용/성능 균형을 결정합니다:
창업자에게 실용적 질문은: 어떤 사용자 동작이 일관된 속도를 필요로 하고 어떤 동작이 지연을 용인할 수 있는가? 데이터베이스 모드를 그 답에 맞춰라, 단순히 청구서만 보고 결정하지 마라.
초기에는 정확한 쿼리 구성, 피크 트래픽, 기능 채택 속도를 알기 어렵습니다. 서버리스 데이터베이스에서는 그 불확실성이 중요합니다. 목표는 완벽한 예측이 아니라 놀라운 청구를 방지하고 가격 결정을 뒷받침할 수 있는 “충분히 좋은” 범위를 얻는 것입니다.
대표적“정상” 주간을 기준선으로 삼으세요(스테이징이나 소규모 베타 데이터라도 좋음). 제공사가 과금하는 몇 가지 사용 미터(일반적으로 읽기/쓰기, 컴퓨트 시간, 스토리지, 아웃바운드)를 측정하세요.
그다음 세 단계로 예측합니다:
이렇게 하면 예상 지출 범위(기준선+성장)과 스트레스 지출(피크)을 얻습니다. 현금흐름은 스트레스 숫자를 기준으로 준비하세요.
대표 엔드포인트에 대해 가벼운 부하 테스트를 수행해 1k, 10k, 100k 사용자 같은 이정표에서 비용을 추정하세요. 목표는 완벽한 현실 반영이 아니라 비용 곡선이 꺾이는 지점을 발견하는 것입니다(예: 채팅 기능이 쓰기량을 두 배로 한다든지, 분석 쿼리가 큰 스캔을 트리거한다든지).
결과와 함께 가정들을 문서화하세요: 사용자당 평균 요청 수, 읽기/쓰기 비율, 피크 동시성 등.
월별 예산을 설정하고 알림 임계값(예: 50%, 80%, 100%)과 일별 지출의 "비정상적 스파이크" 알림을 추가하세요. 알림과 함께 실행 플레이북을 준비하세요: 비필수 잡 비활성화, 로깅/분석 쿼리 축소, 비용이 큰 엔드포인트에 속도 제한 적용 등.
마지막으로 제공사나 요금제를 비교할 때는 동일한 사용 가정을 적용하고 /pricing에서 세부를 크로스체크해 동등비교를 하세요.
서버리스 데이터베이스는 효율성을 보상하지만 놀라움을 벌합니다. 목표는 “모든 것을 최적화”하는 것이 아니라 학습 중일 때도 무제한 지출을 막는 것입니다.
개발, 스테이징, 프로덕션을 별도의 제품으로 취급하고 한도도 분리하세요. 실험적 워크로드가 고객 트래픽과 같은 청구 풀을 공유하게 두는 것은 흔한 실수입니다.
환경별로 월 예산을 설정하고 알림 임계값(50%, 80%, 100%)을 둡니다. 개발 환경은 의도적으로 타이트하게 유지하세요: 마이그레이션 테스트가 실제 돈을 태울 수 있다면 큰 소리로 실패하게 하세요.
빠르게 반복하려면 “안전한 변경 + 빠른 롤백”이 일상적인 도구가 필요합니다. 예: Koder.ai 같은 플랫폼은 스냅샷과 롤백을 강조해 실험을 안전하게 배포하면서 비용/성능 회귀를 잡기 쉽게 합니다.
비용을 귀속시킬 수 없으면 관리할 수 없습니다. 처음부터 표준화된 태그/라벨을 적용해 각 데이터베이스, 프로젝트, 사용 미터를 서비스, 팀, 기능에 귀속시키세요.
검토에서 강제할 수 있는 단순한 스키마를 목표로 하세요:
이렇게 하면 “데이터베이스 청구가 올랐다”가 아니라 “릴리스 X 이후 검색 읽기가 두 배가 됐다”로 문제를 좁힐 수 있습니다.
대부분의 비용 스파이크는 몇 가지 나쁜 패턴에서 옵니다: 빈번한 폴링, 페이지네이션 누락, 무제한 쿼리, 실수로 인한 팬아웃.
가벼운 가드레일을 추가하세요:
다운타임의 하위 비용이 무제한 청구의 하위 비용보다 작을 때는 하드 리미트를 사용하세요.
이런 통제를 지금 구축해 두면 본격적인 클라우드 지출 관리와 스타트업을 위한 FinOps를 할 때 큰 도움이 됩니다.
서버리스는 사용량이 스파이키하고 불확실할 때 빛납니다. 그러나 워크로드가 안정적이고 무거워지면 ‘사용한 만큼 지불’ 수지가 역전될 수 있습니다.
데이터베이스가 대부분 시간 동안 바쁘다면 사용량 기반 과금이 고정 인스턴스(또는 예약 용량)보다 더 비쌀 수 있습니다.
일반적 패턴은 B2B 제품으로 근무시간 동안 일관된 트래픽이 있고 밤새 백그라운드 잡이 도는 경우입니다. 이 경우 고정 크기 클러스터와 예약 요금이 요청당 유효 비용을 낮출 수 있습니다—특히 활용률을 높게 유지할 수 있다면.
서버리스가 항상 잘 맞지 않는 워크로드:
이들 워크로드는 미터링 사용량 증가와 스케일 한계/동시성 캡 도달 시 가끔 발생하는 느려짐의 이중 타격을 만들 수 있습니다.
요금 페이지가 비슷해 보일 수 있지만 미터가 다릅니다. 제공사를 비교할 때 확인하세요:
다음 중 하나를 발견하면 재평가하세요:
그 시점에 서버리스 현재 청구서와 권장 크기의 프로비저닝 환경(예약 포함)을 나란히 비교하고, 직접 떠안아야 할 운영 오버헤드도 포함해 모델링하세요. 도움이 필요하면 /blog/cost-forecasting-basics를 참조하세요.
서버리스 데이터베이스는 트래픽이 고르지 않고 빠른 반복을 중시할 때 적합합니다. 하지만 “미터”가 제품 동작과 맞지 않으면 놀랄 수 있습니다. 이 체크리스트로 빠르게 결정하고 팀(또는 투자자)에게 설명할 수 없는 과금 모델에 가입하는 것을 피하세요.
성장 불확실성과 가격 모델을 정렬하세요: 트래픽, 쿼리, 데이터 크기가 빠르게 변할 수 있다면, 여러분이 통제할 수 있고 예측 가능한 몇 가지 드라이버로 모델링할 수 있는 방식을 선호하세요.
실제 기능 하나로 소규모 파일럿을 돌리고 한 달 동안 비용을 주간 검토하며 어떤 미터가 각 점프를 만들었는지 기록하세요. 청구서를 한 문장으로 설명할 수 없다면 그 기능을 확장하지 마세요.
파일럿을 새로 구축한다면 계측과 가드레일을 얼마나 빨리 반복할 수 있는지 고려하세요. 예를 들어 Koder.ai는 팀이 React + Go + PostgreSQL 앱을 빠르게 띄우고 필요 시 소스 코드를 내보내며, 플래닝 모드와 스냅샷으로 실험을 안전하게 유지하는 데 도움이 됩니다—어떤 쿼리와 워크플로가 최종 단위 경제를 좌우할지 학습하는 단계에서 유용합니다.
전통적 데이터베이스는 용량(인스턴스 크기, 복제본, 예약 약정)을 미리 구매하고 사용 여부와 상관없이 비용을 지불하게 만듭니다. 서버리스 데이터베이스는 보통 소비량(컴퓨트 시간, 요청, 읽기/쓰기, 스토리지, 때로는 데이터 전송)에 따라 과금되어 비용이 제품의 일상적 활동을 더 밀접하게 따라갑니다.
비용이 가변적이어서 인건비나 다른 비용보다 빨리 변동할 수 있기 때문입니다. 트래픽 소폭 증가, 새로운 백그라운드 작업, 또는 비효율적인 쿼리 하나로도 청구서가 크게 바뀔 수 있어 러너웨이(runway) 관리가 조기 과제로 떠오릅니다.
일반적으로 과금되는 항목들:
항목별로 무엇이 포함되고 별도 과금되는지 제공사의 /pricing 페이지에서 반드시 확인하세요.
사용자 행동을 청구 단위에 매핑하세요. 예를 들면:
그다음 MAU당 비용, 1,000건 요청당 비용, 주문당 비용 같은 간단한 비율을 추적해 사용량(그리고 마진)이 건강하게 유지되는지 판단하세요.
자주 문제를 일으키는 항목들:
이들은 요청당 비용은 작아 보이지만 누적되면 월별 지출을 크게 늘립니다.
스케일-투-제로(scale-to-zero)는 유휴 비용을 줄이지만 콜드 스타트가 발생할 수 있습니다. 유휴 상태 이후 첫 요청은 서비스와 쿼리 패턴에 따라 수백 밀리초에서 몇 초까지 지연이 생길 수 있습니다. 내부 도구나 배치 작업에는 괜찮지만 로그인, 결제, 검색 등 p95/p99 지연이 중요한 사용자 흐름에는 위험할 수 있습니다.
타깃화된 완화 방법을 사용하세요:
변경 전후를 측정하세요—완화책은 비용을 캐시나 함수, 스케줄러 같은 다른 항목으로 옮길 수 있습니다.
실용적 접근법은 기준선 + 성장 + 피크 승수입니다:
현금 흐름은 평균이 아니라 ‘스트레스 지출’ 숫자(피크 포함)를 기준으로 계획하세요.
초기에는 가벼운 가드레일을 도입하세요:
목표는 워크로드 패턴을 학습하는 동안 무제한 청구를 막는 것입니다.
서버리스는 트래픽이 불규칙하고 불확실할 때 강점이 있습니다. 반면 다음과 같은 경우 비용 효율성이 떨어질 수 있습니다:
이 시점에 현재 청구서를 권장 크기의 프로비저닝된 환경(예약 요금 포함)과 운영 오버헤드를 고려해 비교하세요.