Serverless AI에서 콜드 스타트 처리: 첫 번째 요청이 실패하는 이유 (그리고 해결 방법)
Source: Dev.to
AI 모델에 대한 첫 번째 요청: 타임아웃. 두 번째 요청: 즉시 성공. 서버리스 애플리케이션에 AI API를 통합했다면 이 문제를 겪어봤을 것입니다.
무슨 일이 일어나고 있는지, 사용자 경험에 왜 중요한지, 그리고 사용자가 직접 재시도하도록 강요하지 않고 어떻게 해결했는지 알려드립니다.
The Problem: Cold Starts Kill First Impressions
몇 시간 동안 사용되지 않다가 LogicVisor (Gemini AI를 활용한 코드 리뷰 플랫폼)를 테스트하던 중, 일정 시간이 지나면 첫 번째 API 호출이 항상 "Model is temporarily unavailable. Please try again later" 라는 오류와 함께 실패한다는 패턴을 발견했습니다. 몇 초 뒤에 다시 시도하면 항상 정상적으로 동작합니다.
플랫폼을 처음 사용하는 사용자는 다음과 같은 흐름을 겪게 됩니다:
- 코드를 리뷰 요청으로 제출
- 오류 메시지를 확인
- “다시 시도해 주세요” 라는 안내를 받음
예상대로, 이는 좋은 첫 인상이 아닙니다. 두 번째 시도에서 문제가 해결되더라도 많은 사용자가 이탈하게 됩니다.
Why This Happens: Resource Management in Serverless
클라우드 AI 서비스의 무료/저비용 티어에서는 비활성 상태가 지속되면 리소스를 해제합니다. 대기 시간이 지난 뒤 요청이 들어오면 모델을 “깨워야” 합니다:
- 컴퓨팅 리소스 할당
- 모델을 메모리로 로드
- 런타임 환경 초기화
이러한 콜드 스타트는 지연을 초래합니다—모델 크기에 따라 2~10초 정도 걸릴 수 있어, 모델이 준비되기 전에 요청이 타임아웃됩니다.
프리미엄 티어에서는 이런 일이 발생하지 않습니다. 전용 리소스에 비용을 지불하기 때문이죠. 비용이 들지 않거나 저렴한 MVP·프로토타입 앱에서는 콜드 스타트가 불가피합니다.
The Standard Solution: Exponential Backoff
업계 표준 접근 방식은 지수 백오프 재시도 로직입니다:
- 첫 번째 재시도: 2초 대기
- 두 번째 재시도: 4초 대기
- 세 번째 재시도: 8초 대기
- 네 번째 재시도: 16초 대기
네트워크 혼잡이나 데이터베이스 교착 상태처럼 문제 지속 시간이 불명확한 분산 시스템에 적합합니다.
Why I Chose Linear Backoff Instead
내 상황에서는 다음을 알 수 있었습니다:
- 오류가 일시적이며 (항상 두 번째 시도에 해결)
- 사용자에게 직접 보여지는 애플리케이션이라 (16초 대기는 받아들일 수 없음)
- 최대 3번의 재시도가 합리적
선형 백오프가 더 적합했습니다: 2 s → 4 s → 6 s 로 증가하는 방식이 지수 성장보다 부드럽습니다.
Implementation (JavaScript)
// Helper function to call AI with linear backoff retry logic
async function callAIWithRetry(maxRetries = 3) {
for (let attempt = 0; attempt setTimeout(resolve, waitTime));
continue;
}
throw error; // Not a 503 or max retries exceeded
}
}
throw new Error("Max retries exceeded");
}지수 백오프와의 주요 차이점
- 지수 성장 대신 고정 증분(2초)
- 서버‑센트 이벤트를 통한 사용자‑대면 메시징
- 3회 시도 후 조기 종료로 무한 대기 방지
Making Delays Transparent: Frontend Handling
백엔드 재시도 로직이 기술적인 문제를 해결하지만, 사용자는 여전히 지연을 체감합니다. 그래서 프론트엔드에서 콜드 스타트를 감지하도록 했습니다.
Submitting Code (TypeScript)
const response = await submitCode(
code,
language,
problemName || "Code Review",
selectedModel,
(content: string, eventType?: string) => {
// Handle cold start event
if (eventType === "cold_start") {
setIsColdStart(true);
setSubmitting(false);
return;
}
// Handle streaming content
setStreaming(true);
setStreamedContent(prev => prev + content);
}
);UI Indicator
{isColdStart && (
<div>
☕ Waking up sleepy reviewer... This may take a few extra seconds.
</div>
)}혼란스러운 타임아웃을 이해 가능한 로딩 상태로 전환합니다. 사용자는 앱이 고장난 것이 아니라 무언가 진행 중이라는 것을 알게 됩니다.
Alternative Strategies (And Why I Didn’t Use Them)
1. Keep‑Alive Mechanisms
5분마다 엔드포인트를 ping하는 크론 작업을 설정해 콜드 스타트를 완전히 방지합니다.
왜 사용하지 않았는가: 인프라 복잡도가 증가하고, 실제 사용자가 없을 때도 API 비용이 발생합니다.
2. Upgrade to Premium Tier
전용 리소스에 비용을 지불해 콜드 스타트를 없앱니다.
왜 사용하지 않았는가: 수익이 전혀 없는 MVP 단계에서는 현실적이지 않음. 플랫폼이 검증된 이후에 고려할 최종 해결책입니다.
Results
선형 백오프 + 투명한 메시징 적용 결과:
- 첫 방문 사용자는 더 이상 원시 오류 메시지를 보지 않음
- 재시도가 자동·투명하게 진행
- 콜드 스타트 시 평균 추가 지연: 약 2–4초
- 워밍된 요청은 성능에 변화 없음
Takeaway
무료 티어에서는 콜드 스타트를 완전히 없앨 수 없지만, 우아하게 처리할 수 있습니다:
- 오류 패턴에 맞는 재시도 로직 구현 (일시적 오류엔 선형, 지속 시간 미정이면 지수)
- 지연을 사용자에게 명확히 전달하여 상태 메시지 제공
- 대다수 경우(워밍된 요청) 를 위한 설계와 소수 경우(콜드 스타트) 를 위한 대비를 동시에 수행
사용자 경험은 단순히 속도만이 아니라, 불가피한 지연에 대한 기대치를 어떻게 관리하느냐에 달려 있습니다.
서버리스 애플리케이션에서 콜드 스타트를 경험해 보셨나요? 어떤 전략이 효과적이었나요?