2012년 베이루트에서 설립된 Anghami는 무료 및 유료 오디오 스트리밍 서비스를 제공합니다. 프리미엄 서비스는 트랙 다운로드 및 오프라인 재생, 음악 되감기 또는 빨리 감기, 가사 보기와 같은 기능을 제공합니다.

최근 라이벌 음악 서비스가 부상하면서 Anghami는 고객의 취향에 맞는 아티스트와 콘텐츠를 소개하는 것이 점점 더 중요해지고 있음을 깨달았습니다. 플랫폼에서 이용할 수 있는 아랍 및 국제 음악 컬렉션이 더 광범위해지고 확장되고 있다는 고려할 때 이는 더욱 중요해졌습니다. 이러한 음악 추천 기능은 신규 고객을 유치하고 사용자 충성도를 높입니다. 회사는 추가 노래 추천이 제공되면 사용자가 사이트에서 더 많은 시간을 보내는 것을 알게 되었습니다.

추천 생성을 위한 Anghami의 이전 솔루션에서는 기능을 확장하기 어려운 레거시 코드를 사용했습니다. Anghami는 AWS에서 새로운 클라우드 네이티브 솔루션을 만들기로 결정했습니다. 새 플랫폼을 통해 기존 코드를 유지 관리할 필요가 없어졌으며 엔지니어가 고객을 위해 새로운 기능을 구축하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있었습니다. 또한 대화형 로그 분석, 실시간 애플리케이션 모니터링 및 웹 사이트 검색을 쉽게 수행할 수 있게 해주는 Amazon OpenSearch Service와 같은 다양한 도구를 활용할 수 있게 되었습니다.

회사는 확장되는 사용자 기반에 따라 확장할 수 있으면서 고객을 위한 새로운 기능과 서비스를 쉽게 만들 수 있는 최첨단 추천 플랫폼을 개발하는 것을 목표로 삼았습니다.

처음부터 AWS 고객이었던 Anghami는 AWS 솔루션스 아키텍트에 연락하여 향후 계획을 기반으로 기술 옵션을 조사해 보았습니다. 몇 차례의 심도 있는 워크숍을 거쳐 단순하고 강력하며 유지 관리 및 개발이 쉬운 새로운 아키텍처를 고안했습니다.

AWS와의 초기 아키텍처 워크숍을 시작한 지 6개월 만에 Anghami는 점점 늘어나는 노래와 팟캐스트 카탈로그를 위한 클라우드 기반 추천 엔진을 출시했습니다.
이 서비스의 추천 플랫폼은 이제 Amazon OpenSearch Service에서 실행됩니다. Anghami는 사용자 행동 데이터와 오디오 콘텐츠를 Amazon Simple Storage Service(S3)에 저장합니다. S3는 어디서나 원하는 양의 데이터를 검색할 수 있도록 구축된 객체 스토리지입니다.

이 회사는 대규모 데이터 워크로드를 실행하기 위해 Apache Spark, Hive, Presto 및 기타 대규모 워크로드를 쉽게 실행하고 확장할 수 있는 Amazon EMR을 사용합니다. 이러한 워크로드에는 스트리밍 음악 서비스를 매일 사용하는 수백만 명의 고객으로부터 수집한 거의 10년 분량의 고객 데이터를 훈련시키는 작업이 포함됩니다. Anghami는 음악 추천을 생성하는 기계 학습 모델을 훈련시키기 위해 ML 모델을 구축, 훈련 및 배포하는 데 도움이 되는 Amazon SageMaker를 사용합니다.

AWS에 플랫폼을 구축하면서 재능있는 엔지니어와 DevOps 직원을 찾기가 더 쉬워졌기 때문에 회사의 기술 위험이 줄어들었습니다. “기술 회사의 실력은 인재에 달려 있습니다”라고 Anghami의 기계 학습 담당 부사장(VP) Kevin Williams가 말합니다. “OpenSearch가 널리 사용되는 기술이기 때문에 OpenSearch 기술을 갖춘 지원자와 OpenSearch를 배우고 싶어 하는 다른 후보자를 빠르게 찾을 수 있습니다. 또한 기술 직원이 AWS 서비스의 기존 설명서에 액세스할 수 있기 때문에 교육 속도도 더 빠릅니다.”

Anghami 개발자는 이제 제품 팀의 새로운 기능 아이디어를 신속하게 프로토타입을 생성하고 사용자에게 콘텐츠를 추천하는 쿼리를 신속하게 개발할 수 있습니다. AWS에서는 검색 쿼리를 작성하고 프로토타입을 생성하는 데 1~2일이 걸리지만, 이전 시스템에서는 약 2주가 소요됩니다. AWS에서 서비스를 시작한 이후 팀은 서비스 랜딩 페이지에서 단순히 트랙만 추천하는 것이 아니라 고객이 들을 수 있는 아티스트와 관련 플레이리스트를 추천하는 새로운 기능을 구현했습니다.

Anghami는 팬들에게 새로운 음악을 거의 즉시 공개할 수도 있습니다. 일반적으로 금요일에 새 트랙이 출시되면 팬들은 공식 발매 후 1분 이내에 음악을 들을 수 있습니다. 이전 솔루션으로는 기술 팀이 카탈로그에 트랙 하나를 빠르게 추가할 수 없었습니다. 하지만 OpenSearch를 사용하여 팀은 노래가 발매되는 즉시 기계 학습 알고리즘으로 곡을 삽입하고 제공할 수 있습니다. Williams는 “이 기능은 경쟁사와 비교할 때 우리를 돋보이게 하는 필수 기능입니다”라고 말합니다. “신곡에 대한 팬들의 기대감을 만족시킬 수 있어 기쁩니다.”

Anghami는 이제 앞으로 몇 년 동안 구축에 활용할 수 있는 기술 기반을 갖추었습니다. Williams는 “개발 스프린트를 진행하고 적시에 최고의 고객 경험을 발견하게 되어 매우 기쁩니다” 라고 말합니다.

Anghami는 계속해서 오디오 카탈로그를 확장하고 중동 및 그 외 지역에서 사용자 기반을 확장할 계획입니다. “우리가 운영하는 지역에서 팟캐스트, 오디오북, 음악을 위한 오디오 콘텐츠를 갖추고 싶습니다”라고 Williams는 덧붙입니다. “AWS를 사용하면서 우리는 이를 달성하는 데 필요한 모든 준비를 마쳤습니다. 우리 플랫폼은 유연하고 안정적이며 확장 가능하고 유지 관리가 쉽기 때문에 유지 관리 업무 대신에 고객에게 도움이 되는 중요한 작업에 노력을 기울일 수 있습니다.”