Azure -> CloudFlare 용도 관점에서 작성. Azure Functions + Blob Storage 의 기존 architecture 마이그레이션 검토용.

1. 가입 단계 — 3분 소요

Step 1. 계정 생성

  1. https://dash.cloudflare.com/sign-up 접속
  2. 이메일 + 비밀번호 입력 (또는 GitHub 계정 SSO 가능)
  3. 이메일 인증 (스팸함도 확인)

신용카드 입력 없음. Workers / Pages / R2 / KV 무료 티어 모두 신용카드 없이 즉시 사용 가능.

Step 2. 도메인 추가 (선택)

기존 도메인이 있다면:

  1. Dashboard → Add a Site
  2. 도메인 입력 → Free plan 선택
  3. Nameserver 변경 (도메인 등록업체에서 Cloudflare 의 ns1/ns2 로)

기존 도메인 없으면 건너뛰어도 됩니다. *.workers.dev 또는 *.pages.dev subdomain 사용 가능.

Step 3. 2FA 활성화 (필수 권장)

  1. My Profile → Authentication
  2. Two-factor Authentication → Enable
  3. Google Authenticator 또는 Authy 등록

Cloudflare 계정 hijack 시 모든 서비스 영향. 2FA 는 옵션 아닌 필수.

2. 무료 한도 — 증권당 용도 관점

Workers (서버리스 함수)

항목 무료 한도 증권당 추정 사용량
Requests 100,000/day DAU 1,000 × 100 req = 100K (한계 근접)
CPU time per request 10ms LLM call 은 wait 시간 (CPU 시간 아님), 안전
Subrequests 50/invocation 충분
Script size 1 MB 충분

DAU 1,000 까지는 무료 가능. DAU 5,000+ 시 Workers Paid ($5/mo) 전환 필요.

Workers KV (key-value cache)

항목 무료 한도 증권당 사용
Reads 100,000/day cache hit 80% × DAU 1,000 × 100 req = 80K (안전)
Writes 1,000/day LLM 응답 새로 caching 시 사용
Deletes 1,000/day 충분
List 1,000/day 거의 사용 안 함
Storage 1 GB text-only cache 라면 충분
Value size limit 25 MB/key LLM 응답 1개당 수 KB, 충분

80% cache hit rate 운영 시 완전히 무료 한도 안에 들어옴.

R2 (object storage, Azure Blob 대체)

항목 무료 한도 증권당 사용
Storage 10 GB Azure Blob 현재 사용량 추정 1 GB 미만
Class A operations (writes) 1,000,000/month 충분
Class B operations (reads) 10,000,000/month 매우 충분
Egress (bandwidth) 무제한 무료 결정적 차별점

egress 무료가 R2 의 가장 큰 장점. Azure Blob 의 egress 요금 부담 사라짐.

Pages (정적 사이트)

항목 무료 한도
Bandwidth 무제한
Builds 500/month
Concurrent builds 1
Custom domains 100
Sites unlimited

증권당 frontend 호스팅에 완전히 충분. Azure Static Web Apps 와 동등.

Workers AI (선택 사용)

항목 무료 한도
Neurons 10,000/day (≈ 5,000-10,000 requests)
Models Llama 3.x, DeepSeek 등

본인이 DeepSeek V3.1 직접 API 사용 중이면 Workers AI 불필요. 다만 대체 LLM 으로 백업 가능.

Reset 시점

모든 무료 한도 reset: 매일 UTC 00:00 (한국시간 09:00)

3. 증권당 용도별 권장 setup

단계 1. 정적 자산만 마이그레이션 (low-risk, 2-3시간)

Azure Static Web Apps → Cloudflare Pages
- Frontend (HTML/CSS/JS) Pages 에 배포
- LLM 호출은 Azure Functions 그대로 유지
- 변경: API endpoint URL 만 frontend 에서 업데이트
  • 위험: 매우 낮음 (frontend 만 이동)
  • 효과: 한국 사용자 첫 페이지 load 50-100ms 단축

단계 2. R2 로 Blob 마이그레이션 (런칭 후 권장)

Azure Blob Storage → Cloudflare R2
- Super Slurper 또는 Sippy 로 자동 마이그레이션
- S3 호환 API 이므로 코드 변경 최소
- egress 비용 절감 효과 큼
  • 위험: 중간 (URL 구조 변경)
  • 효과: egress 무료화 + edge cache 강화

단계 3. Workers 로 함수 이동 (런칭 14일 후 검토)

Azure Functions (Python) → Cloudflare Workers (JS/TS or Python WASM)
- DeepSeek API call 을 fetch() 로 재작성
- 4-tier cache 를 Workers KV + Cache API 로 재설계
  • 위험: 높음 (runtime 환경 다름)
  • 효과: cold start 사라짐, edge latency 추가 단축
  • 권장 시점: 5/28 이후 (런칭 + 14일 burn-in 데이터 기반)

4. 가입 후 첫 설정 — 5분

Wrangler CLI 설치 (Workers/Pages 배포 도구)

# Node.js 18+ 필요
npm install -g wrangler

# 로그인 (브라우저 인증)
wrangler login

# 확인
wrangler whoami

Pages 첫 배포 (정적 사이트 테스트)

# Git 연동
# Dashboard → Pages → Connect to Git
# GitHub 레포 연결 → main branch 자동 빌드

# 또는 직접 배포
wrangler pages deploy ./build --project-name=jeunggwon-test

배포 후 URL: https://jeunggwon-test.pages.dev

R2 버킷 첫 생성

# 무료 한도 안에서 버킷 생성
wrangler r2 bucket create jeunggwon-blob

# 파일 업로드 테스트
wrangler r2 object put jeunggwon-blob/test.txt --file ./test.txt

5. 주의사항 4가지

주의 1. Workers 의 Python 지원 제한적

지원: Pyodide 기반 WASM (제한된 stdlib)
미지원: native C 의존 패키지 (numpy 일부, asyncio)

본인 증권당 코드가 어떤 Python 패키지 의존하는지 확인 필요. 순수 Python + fetch 라면 이식 가능, 복잡한 의존성 이면 JavaScript/TypeScript 재작성 필요.

주의 2. KV consistency 는 eventual

KV 쓰기 → 다른 edge location 에서 최대 60초 후 읽기 가능
즉시 일관성 필요한 데이터 (예: 사용자 세션) 에는 부적합

사용자 세션 같은 strong consistency 필요한 데이터는 Durable Objects 사용 (Workers Paid $5/mo 필요).

주의 3. Free 한도 daily reset 의 risk

Workers requests 100K/day = 시간당 평균 4,166 req
peak hour (예: 미장 마감 직후 22:30 KST) 에 시간당 10K req 발생 시
→ 100K 한도 오후에 소진
→ 다음 UTC 00:00 (한국시간 09:00) 까지 서비스 중단

peak hour 모니터링 필수. 증권당 미장 마감 직후 traffic spike 가 한도 초과 위험. 사용자 1,000 명 시점에 Workers Paid ($5/mo) 전환 권장.

주의 4. DeepSeek API call latency 가 bottleneck

Cloudflare edge: 10-50ms
DeepSeek API: 2,000-8,000ms (LLM inference)
사용자 체감 latency: 95% 이상이 LLM call

Cloudflare 마이그레이션의 체감 효과는 first-page-load 에 집중. LLM 응답 시간 자체는 변화 없음. 마이그레이션 ROI 계산 시 정직하게 반영 필요.

5. 참고 자료