Petal은 AWS를 사용하여 소비자 크레딧 액세스를 확장합니다

Petal은 회사의 사명을 완수하기 위해 비즈니스와 함께 확장 및 성장할 수 있는 인프라를 구축하고자 했습니다. Petal 팀은 신용카드를 처음 출시했을 때 제품을 빠르게 수정해야 했습니다. Petal의 엔지니어링 팀은 AWS 인프라를 활용하여 고객에게 원활한 애플리케이션 여정과 매력적인 신용 카드 경험을 제공하는 데 집중할 수 있었습니다. 은행 데이터를 비롯한 여러 신청 여정과 데이터 소스를 통합하여 기존 발급 기관에서 거부한 신청자의 승인률을 극대화했습니다. 행동 인센티브, 투명한 결제 옵션, 지출 정보 및 기타 기능이 Petal 앱에 추가되어 책임 있는 크레딧 사용을 장려했습니다. 엔지니어링 팀은 AWS의 확장 가능한 솔루션을 기반으로 구축함으로써 빠르게 성장하는 스타트업이 직면한 확장성 문제를 많이 피할 수 있었습니다. 엔지니어링 문제가 발생했을 때는 AWS 플랫폼을 활용하여 인프라를 확장하거나 AWS Support 및 AWS 계정 팀에 문의하기만 하면 됩니다.

Petal의 엔지니어링 담당 부사장인 John Wang은 “AWS 스택의 가동 시간과 확장성 덕분에 회사의 사명에 집중할 수 있게 되었습니다.” 라고 말합니다. “소규모 스타트업으로서 빠르게 움직이고 고객에게 중요한 기능과 제품을 제공하는 데 집중할 수 있었던 것이 핵심이었습니다.”

Petal의 데이터 기반 인프라는 백엔드 인프라에서 프런트 오피스 애플리케이션 환경에 이르기까지 AWS 서비스에서 실행됩니다. 고객이 신용 카드를 신청하면 웹 애플리케이션으로 이동하여 필요한 개인 정보를 입력합니다. Petal은 업계 최고의 확장성, 데이터 가용성, 보안 및 성능을 제공하는 객체 스토리지 서비스인 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 를 사용하여 이러한 첫 번째 웹 페이지의 사용자 인터페이스를 호스팅합니다. Wang은 “첫 번째 상호작용의 탄력성이 매우 뛰어나길 원한다”고 말합니다. “Amazon S3를 사용함으로써 수백만 명의 지원자를 위해 애플리케이션 페이지의 고가용성을 유지할 수 있습니다.”

Petal은 데이터 스토리지를 위해 PostgreSQL용 아마존 관계형 데이터베이스 서비스 (Amazon RDS) 를 사용하여 핵심 트랜잭션 비즈니스 데이터를 저장합니다. Amazon RDS는 클라우드에서 PostgreSQL 데이터베이스를 더 간단하게 설정, 운영 및 확장할 수 있게 해주는 완전 관리형 관계형 데이터베이스입니다. RDS는 Petal이 급속한 성장 시기에 트랜잭션 데이터 처리 요구 사항을 빠르고 쉽게 확장할 수 있도록 지원했습니다. 또한 Petal은 분석 및 연구 데이터를 저장하는 데 Amazon Redshift와 S3를 활용합니다. 이러한 데이터의 대부분은 인수 및 고객 계정 관리 과정에서 사용되는 Petal의 독점 ML 모델에 입력됩니다. Petal은 예측 모델을 교육하기 위해 Amazon SageMaker를 사용합니다. Amazon SageMaker는 기업이 완전 관리형 인프라, 도구 및 워크플로를 통해 거의 모든 사용 사례에 맞는 ML 모델을 구축, 교육 및 배포하는 데 사용할 수 있습니다. SageMaker를 통해 Petal은 신용 기록이 거의 또는 전혀 없는 사람들에게 더 나은 서비스를 제공하겠다는 Petal의 인수 및 사명의 필수적인 부분인 CashScore 모델을 비롯한 ML 모델을 더 빠르고 효과적으로 반복할 수 있었습니다. “Amazon SageMaker를 사용함으로써 우리 데이터 과학팀은 ML 모델을 학습하는 데 필요한 인스턴스 종류를 독립적으로 제어하고 구성할 수 있습니다.” 라고 Wang은 말합니다. “필요한 기능을 갖추고 있습니다.”

사용자와 애플리케이션의 꾸준한 증가로 워크플로와 시스템이 더욱 복잡해짐에 따라 Petal은 확장성이 매우 중요했습니다. Petal은 서비스 및 기계 학습 인프라의 컴퓨팅 리소스 요구 사항을 처리하기 위해 거의 모든 워크로드에 대해 안전하고 크기 조정이 가능한 컴퓨팅 파워를 제공하는 Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) 를 사용합니다. Amazon EC2에서 쿠버네티스 기반 워크로드를 효율적으로 실행하기 위해 회사는 클라우드 및 온프레미스 데이터 센터에서 쿠버네티스를 실행하는 관리 서비스인 Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) 를 사용합니다. Petal은 처음에 수십 개의 애플리케이션을 처리하던 회사가 현재 수백만 개의 애플리케이션을 처리하는 기업으로 성장함에 따라 AWS에서 인프라를 수직 및 수평으로 쉽게 확장할 수 있습니다. Amazon 서비스는 확장성 외에도 Petal 엔지니어의 생산성을 높이는 데 도움이 됩니다. “엔지니어링 팀이 더욱 정교해짐에 따라 더 나은 툴링이 필요해졌습니다.” 라고 Wang은 말합니다. “Amazon EKS를 사용함으로써 소규모 팀에서 기본적으로 Kubernetes를 실행하고 호스팅하는 데 따르는 복잡성을 크게 줄일 수 있습니다.”

마지막으로 Petal은 AWS를 기반으로 성공적으로 구축한 것은 팀이 AWS와 구축한 관계 덕분이라고 말합니다. Petal은 AWS 팀과의 사전 대응 및 협업을 통해 비즈니스 크리티컬 프로젝트를 발전시킨 최신 기술, 중요 전문 지식, 고유한 프로그램 및 가치 있는 관점에 액세스할 수 있습니다. Wang은 “AWS 계정 및 기술 지원 담당자는 Petal과 긴밀하게 협력하여 기술 문제 해결, 기술 설계 검토, 강연 및 네트워킹 기회 참여 등 AWS가 제공하는 모든 것을 활용할 수 있도록 돕고 있습니다.” 라고 설명합니다.

Petal은 계속해서 소비자에게 범위를 확장하고 있습니다. 처음에 하나의 신용카드로 출시한 페탈은 이제 페탈 2, 페탈 1, 페탈 1 라이즈의 세 가지 카드를 제공합니다. 이 제품군을 통해 Petal은 다양한 신용 프로필과 요구 사항을 가진 고객에게 서비스를 제공할 수 있습니다. 지갑에 어떤 카드가 들어 있든 Petal의 목표는 모든 고객에게 동일합니다. 즉, 기존 신용 시스템에서 간과되어 왔던 사람들에게 힘을 실어주고 건전한 재정적 미래를 구축할 수 있도록 돕는 것입니다.

현재까지 Petal은 AWS를 사용하여 약 40만 명의 소비자가 Petal 카드를 사용할 수 있도록 승인했습니다. 지난 2년 동안 승인된 고객 중 40% 이상이 주요 은행에서 먼저 신용을 거부당했습니다.

왕은 이렇게 말합니다. “신용을 얻는 데 따르는 어려움은 여전히 많은 사람들에게 매우 심각합니다. “AWS 솔루션을 사용하면 인프라가 우리와 함께 확장할 수 있기 때문에 계속 발전하고 성장할 수 있습니다.”