AWS 고객 사례: Dable, 실시간 추천 서비스에 AWS 빅데이터 솔루션 활용

2015년 SK플래닛 사내 벤처 출신의 창업가 4명을 중심으로 설립된 데이블은 검색 엔진과 추천 엔진 노하우를 기반으로 개인화 추천 서비스를 제공합니다.

정교한 추천 알고리즘을 이용해서 온라인 쇼핑몰, 포털 및 미디어 사용자에게 뉴스 등을 포함한 다양한 콘텐츠 및 상품을 실시간으로 추천하고, 광고주가 제작한 콘텐츠를 잠재 고객에게 추천해 소비자와 광고주를 직접 연결해주는 서비스를 제공합니다.

데이블은 브라우저 상에서 개인의 행동을 실시간으로 분석하고 추천하는 서비스를 제공하기 위해서는 온프레미스 방식보다는 클라우드 서비스가 적격이라고 판단하고, 개발 및 운용/관리 편의성 측면에서 데이블의 요구 사항을 충족시키는 AWS를 선택하였습니다.

성민 CTO는 “수집된 로그는 대량의 데이터를 쉽고 빠르게 처리하는 Amazon Elastic MapReduce(Amazon EMR)과 Amazon Redshift 등을 이용해서 사용자의 행동 패턴 분석 및 추천 계산 결과를 계산해서 Amazon DynamoDB와 Amazon Relational Database Service(Amazon RDS)에 저장 후 개인화 추천 서비스를 제공”한다고 설명했습니다.

데이블 AWS 아키텍처

데이블은 2016년 1월 기준으로 월 순 사용자 수(MAU)가 6,600 만 명을 돌파했지만 레이턴시는 평균적으로 50ms 미만을 유지하고 있으며 장애 발생률이 거의 제로에 가깝기 때문에 가용성은 99.999%를 유지하고 있습니다. 김성민 CTO는 “온프레미스 데이터 센터를 운영할 경우, 서버 할당 및 환경 설정에만 2-3일이 걸리고 서버를 준비하는 비용이 수 천 만원에 달하며 운영 인력도 투입되어야 하므로 초기 투자 비용이 거의 없는 AWS를 선택하였습니다. 게다가 AWS는 새로운 기능의 추가 배포를 위한 Blue-Green Deployment를 상시 진행할 수 있도록 해주기 때문에 서비스 개발 생산성이 이전과 비교할 수 없을 정도로 높아졌습니다.”라고 설명했습니다.

더 자세한 소개는 https://aws.amazon.com/ko/solutions/case-studies/dable/을 참고하시기 바랍니다.