1. 개요
서비스형 API, 프랜차이즈 SaaS, 혹은 마이크로서비스 기반 플랫폼에서는
요청량, 응답 속도, 성공률 등 SLA 요소를 기반으로 한 과금 모델이 필요해집니다.
이 시뮬레이션 모델은 다음과 같은 목적에 부합합니다:
• 이용자 별 성능 기반 요금 차등화 (QoS Tier Billing)
• 초과 사용량 기반 가변 과금 (Usage-based Billing)
• 시스템 부하 대비 비용 회수율 추정 및 최적화
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2. 핵심 과금 변수 정의
항목 설명 단위
RPS 초당 요청 수 (Request per Second) req/s
Latency 95th Percentile 응답 시간 ms
SuccessRate 성공 요청 비율 (2xx/3xx 비율) %
PayloadSize 평균 응답 크기 KB
API Tier 서비스 등급 (Standard / Premium / Enterprise) 등급
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3. 과금 기준 예시
조건 과금 모델 단가
100만 요청까지 기본요금 월 100,000원
초과 요청 건당 과금 0.002원/건
95th 응답속도 > 1.5s 감액 -10%
SLA 만족률 > 99.9% 보너스 크레딧 +5,000원
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4. QoS 기반 시뮬레이션 수식 설계
base_fee = 100_000 # 기본요금
excess_fee = max(0, total_requests - 1_000_000) * 0.002
# 지연 패널티
if latency_95p > 1.5:
penalty = -0.10 * (base_fee + excess_fee)
else:
penalty = 0
# SLA 보너스
if success_rate > 99.9:
bonus = 5_000
else:
bonus = 0
# 총 과금
billing_total = base_fee + excess_fee + penalty + bonus
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5. 시각화 예시 (Grafana + Prometheus + Billing API)
• 과금 누적 그래프: 시간대별 청구액 증가
• 서비스 등급별 청구 대비 이용량 분포
• SLA 위반 횟수 vs 감액 비율
• 예측 비용 시뮬레이터 (월말 추정)
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6. 실무 적용 전략
전략 설명
Spring Boot 기준 QoS Export Micrometer 기반 Prometheus로 수출 (http_server_requests_seconds, http_server_requests_errors)
WebLogic SLA 메트릭 분리 서비스별 URI, 사용자 ID, 테넌트 기반 메트릭 태그 분리
Billing API 구축 청구 지표를 API 형태로 저장 후 연동 (예: Stripe, Toss Billing 등과 연계)
계약별 커스터마이징 API Key마다 등급 별 기본요금/초과요금 차등 적용 가능
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7. 고급 확장
모델 설명
Dynamic SLA Pricing 피크 시간대(트래픽 혼잡) 요금 가중치 적용
Prediction Model AutoML 기반 월말 요금 예측 → 조기 알림 발송
User Segmentation 고객군 별 SLA 요구도 + 실제 이용 패턴 분석 → 최적 요금제 추천
SLA 보증 옵션 “Response Time SLA 99.9%” 옵션 유료 제공 → 보장 실패 시 환불 로직 포함
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8. 유사 사례 참고
• Google Cloud Functions: 요청량 + 실행시간 기반 청구
• Twilio: 성공률, 요청량, 응답속도 기반 Enterprise 등급 분류
• AWS Lambda: 요청 수 + 실행시간(ms) 단위 과금
• Stripe: API 실패율 → 신뢰성 기반 리베이트 제공
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✅ 결론
SLA 기반 과금 시뮬레이션 모델은 단순 청구 기능을 넘어
운영 최적화, 비용 통제, 고객 만족도 증대라는 세 가지 효과를 동시에 제공합니다.
특히 WebLogic + Spring Boot 환경에서도 Prometheus, Argo Rollouts, SLA 추적 기반으로
비즈니스 모델에 직결되는 QoS 정책을 코드 수준에서 통제 가능합니다.
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