Cloud Run Jobs, Cloud Tasks, Scheduler 비용 계산

백그라운드 작업은 보통 Cloud Run 추정치 안에 숨어 있습니다. 예약 job, queue worker, webhook retry, export, report, cleanup 작업을 사용자-facing 화면 조회와 따로 적으세요. 각 경로마다 월 실행 횟수, 평균 실행 시간, CPU, 메모리, 최소 인스턴스를 warm 상태로 유지하는지 추정합니다.

개발 중에는 작아 보이는 job도 모든 고객을 스캔하거나, 파일을 다시 만들거나, 모든 row마다 API를 호출하면 비싸질 수 있습니다. 정상 실행 1회와 장애 후 밀린 작업을 따라잡는 실행을 함께 모델링해 happy path만 계산하지 않도록 하세요.

Cloud Tasks 같은 큐 패턴은 지연 시간을 보호할 수 있지만, 하위 서비스가 느리거나 잘못된 item이 들어오면 재시도가 작업량을 곱합니다. task당 시도 횟수, 최대 재시도 기간, dead-letter 처리, 캠페인이나 import가 만들 수 있는 가장 큰 burst를 추정하세요.

worker 동시성과 Cloud Run 최대 인스턴스는 하위 DB를 기준으로 설정해야 합니다. 큐가 Firestore, Cloud SQL, Storage, 외부 API보다 빠르게 fan out될 수 있다면 비용 위험은 추가 compute 시간뿐 아니라 반복 DB 작업과 네트워크 작업까지 포함합니다.

worker 컨테이너는 월 청구서의 일부일 뿐입니다. 각 job이 만드는 Firestore read/write, Cloud SQL 쿼리, Storage 다운로드나 업로드, BigQuery export, API 호출, 로그량을 더하세요. 자주 실행되는 worker의 verbose log는 예상보다 디버깅 데이터를 비싸게 만들 수 있습니다.

출시 전에는 백그라운드 작업 트래픽을 API 요청, DB 작업, 저장소 전송량, 예상 요청 시간으로 계산기에 포함하세요. 그런 뒤 첫 대규모 import나 캠페인 전에 schedule, queue retry 정책, 오래 실행되는 job에 Billing 알림과 담당자 리뷰를 붙이세요.