AWS Lambda를 사용하면 다양한 엔지니어링 팀에서 병렬 데이터 스트림을 활용하여 기본 분석 애플리케이션과는 독립적으로 마이크로 서비스를 구축할 수 있습니다. 이는 새로운 서비스를 고객에게 더 빨리 선보이는 데 도움이 됩니다. 스타트업에게는 제품 출시 시간의 단축이 매우 중요합니다.
Mohit Dilawari 엔지니어링 이사

Localytics는 웹 앱과 모바일 앱 분석 및 지원 회사로, ESPN, eBay, Fox, Salesforce, RueLaLa 및 New York Times와 같은 유명 브랜드에서 앱이 어떻게 실행되고 있는지 이해하고 신규 및 기존 고객의 참여를 유도하기 위해 Localytics의 마케팅 및 분석 도구를 사용하고 있습니다. 보스턴에 본사를 둔 Localytics의 소프트웨어는 전 세계에서 30억 개가 넘는 디바이스상에 37,000개 이상의 앱에서 사용됩니다.

  • Localytics 분석 소프트웨어를 실행하는 다양한 모바일 애플리케이션에서 매일 업로드되는 수십억 개의 데이터 포인트로 구성된 파이프라인을 지원해야 합니다.
  • 엔지니어링 팀이 새로운 서비스를 구축하기 위해서는 데이터 하위 집합에 액세스해야 하지만, 이를 위해서는 추가적인 용량 계획, 사용률 모니터링 및 인프라 관리가 필요합니다.
  • 플랫폼 팀에서는 엔지니어링 팀을 위한 셀프 서비스를 지원하려고 합니다.
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Amazon Kinesis 및 Amazon Lambda를 사용하기 전에는 마이크로 서비스가 추가되면 Localytics의 기본 분석 처리 서비스를 업데이트해야 했습니다.

 

  • AWS를 사용해 매월 약 1천억 개의 데이터 포인트를 Elastic Load Balancing을 통해 Amazon Simple Queue Service로 전송하고, 그런 다음 Amazon Elastic Compute Cloud로, 마지막으로 Amazon Kinesis 스트림으로 전송합니다.
  • 마케팅 소프트웨어의 각 새로운 기능의 경우, Amazon Kinesis 데이터 스트림에 액세스하도록 AWS Lambda를 사용하는 새로운 마이크로 서비스가 생성됩니다. 각 마이크로 서비스는 다른 마이크로 서비스와 병렬로 데이터 스트림에 액세스할 수 있습니다.
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Amazon Kinesis 및 Amazon Lambda가 배포되면, Localytics는 데이터 하위 집합을 Kinesis 스트림에 전송하고, 여러 마이크로 서비스 팀에서는 분석 팀에 알리거나 논의할 필요 없이 이를 사용해 자체 Lambda 마이크로 서비스를 구축할 수 있습니다.

 

  • 플랫폼 분석 파이프라인에서 제품 엔지니어링 작업을 결합 해제하여, 기본 분석 애플리케이션과 번들링되지 않고도 데이터 스트림에 액세스하도록 새로운 마이크로 서비스를 생성할 수 있습니다.
  • 각 마이크로 서비스를 실행하기 위해 인프라를 프로비저닝 및 관리할 필요가 없습니다 .
  • Lambda가 로드에 따라 자동으로 확장하고 축소하여 매월 수천억 개의 데이터 포인트를 처리합니다. 
  • 각 기능이 다른 모든 마이크로 서비스와 관계없이 실행되고 확장되는 새로운 마이크로 서비스이므로, 새로운 고객 서비스를 출시하는 시간이 가속화됩니다.

분석을 위해 실시간 스트림 처리를 실행하는 데 AWS Lambda가 어떻게 도움이 되는지 자세히 알아보려면 서버 없는 컴퓨팅 세부 정보 페이지를 참조하십시오.