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약 60초
BigQuery 파티션 미사용 쿼리 집계로 클라우드 비용 30% 절감 경험
인턴 중 팀 GCP 계정의 비용이 예상보다 많이 나오는 문제가 있어서 BigQuery 쿼리 비용 분석 작업을 담당했습니다. INFORMATION_SCHEMA를 이용해 가장 많은 데이터를 스캔한 쿼리와 담당자를 집계했는데, 전체 비용의 70% 이상이 파티션 없이 전체 테이블을 스캔하는 쿼리 몇 개에서 발생하고 있었습니다. 파티션 컬럼 기준 필터를 추가하고 자주 쓰이는 컬럼을 클러스터링 설정에 반영했더니 월 비용이 약 30% 줄었습니다.
클라우드 비용 최적화는 인프라 설정보다 쿼리 패턴 개선이 더 빠른 효과를 낸다는 걸 배웠고, 사용량 이력을 주기적으로 보는 습관이 비용 이상 징후를 빨리 잡는 데 도움이 됐습니다. 지금도 새 쿼리를 만들 때 스캔 범위를 먼저 확인하는 습관을 유지하고 있습니다.
이 결의 특징
INFORMATION_SCHEMA로 스캔량 상위 쿼리를 집계해 비용 70% 이상이 파티션 미사용 쿼리 몇 개에서 나온다는 것을 밝히고, 필터·클러스터링 조정으로 비용을 약 30% 줄인 흔적이 있습니다.
이 결이 통하는 자리
인프라 설정보다 쿼리 패턴 개선이 더 빠른 효과를 낸다는 결론이 실제 비용 절감 수치로 뒷받침될 때 통합니다. 스캔 범위를 먼저 확인하는 습관이 구체적인 자리에서 살아납니다.