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DigitalOcean Droplet에서 영구 OpenClaw Gateway를 실행합니다(1GB Basic 요금제 기준 월 약 $6). DigitalOcean은 간단하게 사용할 수 있는 유료 VPS 방식입니다. 더 저렴하거나 무료인 옵션은 다음과 같습니다.
  • Hetzner — 비용 대비 더 많은 코어/RAM을 제공합니다.
  • Oracle Cloud — Always Free ARM 등급(최대 4 OCPU, 24GB RAM)을 제공하지만 가입 과정이 까다로울 수 있으며 ARM만 지원합니다.

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사전 요구 사항

  • DigitalOcean 계정(가입)
  • SSH 키 쌍(또는 비밀번호 인증을 사용할 의향)
  • 약 20분의 시간

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설정

1

Droplet 생성

깨끗한 기본 이미지(Ubuntu 24.04 LTS)를 사용하세요. 시작 스크립트와 방화벽 기본값을 검토하지 않았다면 타사 Marketplace 원클릭 이미지를 사용하지 마세요.
  1. DigitalOcean에 로그인합니다.
  2. Create > Droplets를 클릭합니다.
  3. 다음을 선택합니다.
    • Region: 현재 위치에서 가장 가까운 지역
    • Image: Ubuntu 24.04 LTS
    • Size: Basic, Regular, 1 vCPU / 1GB RAM / 25GB SSD
    • Authentication: SSH 키(권장) 또는 비밀번호
  4. Create Droplet을 클릭하고 IP 주소를 기록합니다.
2

연결 및 설치

루트 셸은 시스템 초기 구성에만 사용하세요. 상태가 /home/openclaw/.openclaw/ 아래에 저장되고 Gateway가 해당 사용자의 systemd --user 서비스로 설치되도록 루트가 아닌 openclaw 사용자로 OpenClaw 명령을 실행하세요.
3

온보딩 실행

마법사가 모델 인증, 채널 설정, Gateway 토큰 생성, 데몬 설치(systemd 사용자 서비스)를 안내합니다.
4

스왑 추가(1GB Droplet에 권장)

5

Gateway 확인

6

제어 UI에 액세스

Gateway는 기본적으로 local loopback에 바인딩됩니다. 다음 옵션 중 하나를 선택하세요.옵션 A: SSH 터널(가장 간단함)
그런 다음 http://localhost:18789를 엽니다.옵션 B: Tailscale Serve
그런 다음 tailnet에 연결된 장치에서 https://<magicdns>/를 엽니다.Tailscale Serve는 tailnet ID 헤더를 통해 제어 UI와 WebSocket 트래픽을 인증하며, 이는 Gateway 호스트 자체를 신뢰한다고 가정합니다. 이와 관계없이 HTTP API 엔드포인트에는 계속해서 Gateway의 일반 인증 모드(토큰/비밀번호)가 적용됩니다. Serve에서 명시적인 공유 보안 비밀 자격 증명을 요구하려면 gateway.auth.allowTailscale: false를 설정하고 gateway.auth.mode: "token" 또는 "password"를 사용하세요.옵션 C: Tailnet 바인딩(Serve 미사용)
그런 다음 http://<tailscale-ip>:18789를 엽니다(토큰 필요).

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영구 저장 및 백업

OpenClaw 상태는 다음 경로에 저장됩니다.
  • ~/.openclaw/ — openclaw.json, 채널/제공자 자격 증명, 에이전트별 auth-profiles.json, 세션 데이터.
  • ~/.openclaw/workspace/ — 에이전트 작업 공간(SOUL.md, 메모리, 아티팩트).
이 데이터는 Droplet을 재부팅해도 유지됩니다. 다른 환경으로 옮길 수 있는 스냅샷을 생성하려면 다음을 실행하세요.
DigitalOcean 스냅샷은 Droplet 전체를 백업하며, openclaw backup create로 만든 백업은 호스트 간에 이동할 수 있습니다.

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1GB RAM 사용 팁

$6 Droplet에는 RAM이 1GB뿐입니다. 원활하게 실행하려면 다음을 따르세요.
  • 재부팅 후에도 스왑이 유지되도록 위의 스왑 단계가 /etc/fstab에 반영되었는지 확인하세요.
  • 로컬 모델보다 API 기반 모델(Claude, GPT)을 우선 사용하세요. 로컬 LLM 추론은 1GB 환경에서 실행할 수 없습니다.
  • 큰 프롬프트에서 OOM이 발생하면 agents.defaults.model.primary를 더 작은 모델로 설정하세요.
  • free -h와 htop으로 모니터링하세요.

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문제 해결

Gateway가 시작되지 않음 — openclaw doctor --non-interactive를 실행하고 journalctl --user -u openclaw-gateway.service -n 50으로 로그를 확인하세요. 포트가 이미 사용 중임 — lsof -i :18789를 실행하여 프로세스를 찾은 다음 중지하세요. 메모리 부족 — free -h로 스왑이 활성화되어 있는지 확인하세요. 그래도 OOM이 발생하면 로컬 모델 대신 API 기반 모델(Claude, GPT)로 전환하거나 2GB Droplet로 업그레이드하세요.

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다음 단계

  • 채널 — Telegram, WhatsApp, Discord 등을 연결합니다
  • Gateway 구성 — 모든 구성 옵션을 확인합니다
  • 업데이트 — OpenClaw를 최신 상태로 유지합니다

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관련 문서