구조 변경 없이 최종 스텝까지 가동했을 때 발생하는 비용을 직관적으로 선행 표기합니다.
| 운영 단계 (Step) | 세부 비용 항목 요약 | 최종 합산 비용 |
|---|---|---|
| [STEP 1 ~ 3] 레거시 데이터 이관 (과거 누적 27.4억 건 전량 정리) |
• Firestore Read 연산 요금: $823.92 • Firestore Delete 연산 요금: $274.64 |
$1,098.56 (최초 1회성 총계) |
| [STEP 4 ~ 5] 월간 정기 스트리밍 운영 (전사 합산 DAU 80만 기준 관측) |
• Firestore 실시간 Write 적재비: $86.40 • 새벽 청소 전용 Read/Delete 연산비: $38.40 • BigQuery Physical 압축 스토리지비: $0.18 • BQ Storage Write API 인입료: $0.00 (무료 쿼터) |
$124.98 / 월 (한화 약 17만 원 고정) |
2.5TB 원본 데이터 백업 추출
(일회성 FS Read 비용 발생)
원본 크기대로 보관
※ BQ 완축 후 FS 원본 삭제 시 일회성 FS Delete 비용 발생
BQ 내부 유입 시 자체 자동 압축
(2.5TB → 실측 기준 224.1GB)
ALTER SCHEMA 적용
압축된 물리 용량 기준으로 청구 변경
💡 결론: 수동 GZ 압축 파이프라인을 짤 필요가 전혀 없습니다. BigQuery가 알아서 압축률을 적용해 저장합니다.
※ 분석 결과: 빅쿼리에 들어오면서 원본 대비 용량이 **약 11.15배** 줄어드는 고효율 압축을 보여줍니다. 이 실측 비율을 전체 2.5TB에 대입했습니다.
| 스토리지 운영 방식 | 실제 과금 대상 용량 | GB당 요금 (월) | 월간 청구 비용 (예상) | 비고 |
|---|---|---|---|---|
| 기존 Firestore 스토리지 | 2,500.0 GB | $0.108 | $270.00 | 압축 없는 원본 기준 과금 |
| 이전 BigQuery 기본 모델 (Logical) | 1,000.0 GB | $0.020 | $20.00 | 실측 40% 비율 적용 (11.2MB/28MB) |
| 최적화 BigQuery 변경 모델 (Physical) 🔥 | 224.1 GB | $0.040 | $8.96 | 실측 8.96% 비율 적용 (2.51MB/28MB) 기존 대비 96.7% 절감 |
| 🎁 Physical 모델 장기 보존 할인 (90일 이후) | 224.1 GB | $0.020 | $4.48 | 로그 데이터 미수정 시 자동 적용 |
정확한 실측 데이터 문서 수(27억 4,640만 건)와 구글 대량 연산 특가 단가를 대입한 상세 내역입니다.
| 총 누적 문서 수 | 비용 항목 | 정밀 연산 수식 (정밀 계산식) | 발생 원인 및 내역 | 소요 비용 (USD) |
|---|---|---|---|---|
| 약 27억 4,000만 개 (정밀값: 2,746,400,000개) |
Firestore Read 비용 | (2,746,400,000 / 100,000) × $0.03 |
버킷으로 데이터를 내보낼 때 전체 문서 읽기 작업 발생 (내보내기 특가 요금 적용) | $823.92 |
| Firestore 삭제 비용 | (2,746,400,000 / 100,000) × $0.01 |
마이그레이션 완료 후 공간 확보 및 비용 차단을 위한 원본 삭제 (일괄 파기 특가 요금 적용) | $274.64 | |
| 초기 마이그레이션 파이프라인 작동 및 데이터 정리 1회성 총계 | $823.92 + $274.64 |
초기 백필 파이프라인 가동 및 클라우드 내부 정리 완료 비용 | $1,098.56 | |
| 스토리지 종류 | 1 GB 기준 실제 과금 용량 | GB당 요금 | 1 GB 적재 시 최종 청구액 |
|---|---|---|---|
| Firestore 원본 | 1.000 GB | $0.108 | $0.1080 |
| BigQuery Logical (논리) | 0.400 GB | $0.020 | $0.0080 |
| BigQuery Physical (물리) | 0.0896 GB | $0.040 | $0.0036 |
단발성 이관 후 wellbit_log_test 테이블에 실시간 스트리밍 처리를 할 때의 비용 및 쿼리 효율화 정보입니다.
WHERE log_date = '2026-06-01' 절을 주면 전체 데이터를 다 읽지 않고 해당 일자의 데이터 용량만 핀포인트로 스캔합니다.