직접 만들어본 사람만 아는 비용의 진실
읽는 시간: 8분 | 2026년 1월
핵심 요약
| 구분 | 직접 개발 (3년) | 전문 서비스 (3년) |
|---|---|---|
| 총 비용 | 3억 8,800만원 | 1억 8,000만원 |
| 절감 | — | 2억 800만원 (54%) |
크롤러를 3개 이상 운영하고 있다면, 지금 이 글을 읽는 8분이 연간 수천만원의 차이를 만들 수 있습니다.
"Python으로 금방 만들죠" — 그 말의 유통기한은 2주입니다
대부분의 기업이 크롤러를 직접 만듭니다. 이유는 단순합니다. 처음에는 진짜 쉬우니까요.
Scrapy 튜토리얼 따라하고, BeautifulSoup으로 파싱하고, 셀레니움으로 동적 페이지 처리하면 끝. 만드는 데까지는 2~4주면 충분합니다.
그런데 그 2주의 성공 경험이 함정입니다.
새벽 3시, 슬랙 알림이 울립니다
화요일 새벽 3시. 담당 개발자의 폰이 울립니다.
"크롤러 다운. 데이터 수집 중단."
네이버 쇼핑이 또 HTML 구조를 바꿨습니다. 노트북을 열고 2시간 동안 코드를 수정합니다. 내일 아침 중요한 고객 미팅이 있는데도요.
이런 일이 한 달에 2~3번 반복됩니다.
네이버 쇼핑만 해도 매년 프론트엔드 구조를 수십 차례 변경합니다. 쿠팡, 11번가, 각종 뉴스 사이트까지 합치면? 크롤러 유지보수는 끝나지 않는 전쟁입니다.
그리고 어느 날, 그 개발자가 퇴사합니다
크롤러 코드를 가장 잘 아는 사람이 떠나면 어떻게 될까요?
인수인계, 신규 채용, 코드 파악, 재구축. 최소 3개월은 정상적인 데이터 수집이 불가능합니다.
가격 모니터링이 3개월 멈추면? 경쟁사 분석 데이터가 3개월 비면? 그 3개월간 놓친 데이터는 되돌릴 수 없습니다. 사후에 아무리 돈을 써도 과거 데이터는 살 수 없습니다.
비용의 착각: "우리 개발자가 이미 있잖아"
"추가 비용 없이 우리 개발자가 하면 되지 않아?" — 가장 비싼 착각입니다.
크롤러에 배정된 시간은 다른 프로젝트에서 빠지는 시간입니다. 시니어 개발자의 월급은 어차피 나가지만, 그 사람이 크롤러 대신 핵심 제품을 만들었다면 얼마의 가치가 있었을까요?
직접 개발: 보이는 비용 + 보이지 않는 비용
| 항목 | 월 비용 | 비고 |
|---|---|---|
| 시니어 개발자 인건비 | 800~1,000만원 | 크롤러 전담 또는 반전담 |
| 서버·인프라 | 100~300만원 | 프록시 풀, 모니터링 포함 |
| 프록시·캡차 우회 | 50만원+ | 사이트별 상이 |
| 월 합계 | 950~1,350만원 | 보이는 비용만 |
여기에 보이지 않는 비용이 더해집니다:
- 기회비용: 시니어가 핵심 제품 대신 크롤러에 매몰 → 제품 출시 지연
- 번아웃: 새벽·주말 긴급 대응이 반복 → 퇴사 리스크 증가
- 기술 부채: 급하게 고친 코드 누적 → 6개월 후 전면 재작성 필요
- 법적 리스크: robots.txt 위반, 과도 요청 → 법적 분쟁 가능성
전문 서비스: 월정액, 추가 비용 없음
| 항목 | 비용 |
|---|---|
| 크롤러 개발 | 포함 |
| 유지보수·장애 대응 | 포함 |
| 사이트 구조 변경 대응 | 포함 |
| 추가 크롤러 요청 | 포함 |
| 24시간 모니터링 | 포함 |
비교해보세요. 직접 개발 월 950만원+ vs 전문 서비스 월 500만원. 이것만으로도 매달 450만원 이상 차이입니다.
3년 TCO: 숫자는 거짓말하지 않습니다
크롤러 5개를 3년간 운영하는 시나리오입니다.
직접 개발
| 항목 | 연간 | 3년 합계 |
|---|---|---|
| 개발자 인건비 | 9,600만원 | 2억 8,800만원 |
| 인프라 | 2,400만원 | 7,200만원 |
| 프록시·기타 | 600만원 | 1,800만원 |
| 장애로 인한 손실 | 300만원 | 1,000만원 |
| 합계 | 1억 2,900만원 | 3억 8,800만원 |
전문 서비스 (해시스크래퍼 구독제 기준)
| 항목 | 연간 | 3년 합계 |
|---|---|---|
| 구독료 | 6,000만원 | 1억 8,000만원 |
| 추가 비용 | 0원 | 0원 |
| 합계 | 6,000만원 | 1억 8,000만원 |
→ 3년 절감: 2억 800만원 (54%)
크롤러가 늘어날수록 격차는 더 벌어집니다. 직접 개발은 크롤러 하나가 추가될 때마다 유지보수 부담이 늘어나지만, 전문 서비스는 추가 크롤러가 구독에 포함되기 때문입니다.
손익분기점: 생각보다 빠릅니다
| 크롤러 수 | 직접 개발 (3년) | 전문 서비스 (3년) | 절감률 |
|---|---|---|---|
| 1개 | 8,000만원 | 3,600만원 | 55% |
| 3개 | 1억 1,000만원 | 6,000만원 | 45% |
| 5개 | 1억 3,000만원 | 6,000만원 | 54% |
| 10개 | 1억 8,000만원 | 9,600만원 | 47% |
크롤러 1개만 운영해도 전문 서비스가 비용 효율적입니다.
"1개인데 굳이?" 싶겠지만, 개발자 한 명이 크롤러 유지에 쓰는 시간을 시급으로 환산해보세요. 월 40시간 × 시급 5만원 = 월 200만원이 크롤러에 묻히고 있습니다. 거기에 인프라, 프록시, 장애 대응까지 더하면 이야기가 달라집니다.
솔직하게: 직접 개발이 나은 경우도 있습니다
모든 상황에서 전문 서비스가 답은 아닙니다:
- 단순·소량: 크롤러 1~2개, 대상 사이트가 단순하고 구조 변경이 거의 없음
- 전문 인력: 크롤링 경력자가 사내에 있고 다른 업무와 겸임 가능
- 보안 필수: 규정상 데이터를 외부에 맡길 수 없는 경우 (전체 문의의 약 5%)
하지만 크롤러 3개 이상, 혹은 24시간 무중단 수집이 필요하다면, 직접 개발은 비용과 리스크 양쪽 모두에서 불리합니다.
왜 500개 기업이 직접 개발을 그만뒀을까
해시스크래퍼는 현재 500개 이상의 기업에 데이터 수집 서비스를 제공하고 있습니다. 이 기업들의 상당수가 "직접 개발하다가 전환"한 케이스입니다.
| 업종 | 주요 활용 사례 | 고객 수 |
|---|---|---|
| 이커머스 | 경쟁사 가격 모니터링, 상품 비교 | 180개사+ |
| 금융 | 뉴스·공시 실시간 수집 | 100개사+ |
| 마케팅 | 소셜 리스닝·키워드 트렌드 | 80개사+ |
| 부동산 | 매물·시세 데이터 수집 | 50개사+ |
| HR | 채용 시장 트렌드 분석 | 40개사+ |
전환 전후, 무엇이 달라졌을까
"월 500만원이 비싸다고 생각했습니다. 그런데 직접 개발할 때 들어간 인건비를 정리해보니 월 1,200만원이 넘더라고요. 지금은 그 개발자가 제품팀에서 신규 기능을 만들고 있습니다."
— 이커머스 B사 CTO"크롤러 유지보수에 시니어 개발자가 월 40시간을 쓰고 있었습니다. 해시스크래퍼로 전환하고 그 시간을 핵심 제품에 투입했더니, 전환 6개월 만에 분기 매출이 30% 올랐습니다."
— 마케팅 M사 대표
요금제
| 플랜 | 월 요금 | 동시 처리 | 월 수집량 | 응답 시간 | 적합한 기업 |
|---|---|---|---|---|---|
| 베이직 | 300만원 | 1개 | 30만건 | 24시간 | 스타트업 (5~20명) |
| 스탠더드 | 500만원 | 2개 | 50만건 | 24시간 | 중소기업 (20~100명) |
| 프로 | 800만원 | 3개 | 80만건 | 12시간 | 중견기업 (100~500명) |
| 엔터프라이즈 | 1,200만원 | 5개 | 120만건 | 6시간 | 대기업 (500명+) |
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