Sportradar, AWS에서 데이터 및 비디오를 가속화하고 11일 만에 Simulated Reality의 혁신 기능 출시

스포츠 분석 및 콘텐츠 제공 분야의 글로벌 리더인 Sportradar는 확장 문제에 직면했습니다. 회사가 빠르게 성장해 감에 따라, Sportradar의 온프레미스 아키텍처는 미디어 회사, 스포츠 연맹 및 승부 예측 업계의 수요를 따라가지 못했습니다. Amazon Web Services(AWS)로의 마이그레이션은 Sportradar에서 서비스를 확장하고, 제품을 지속적으로 혁신하고, 팬 경험을 개선하며, 위험을 완화하는 데 도움이 되었습니다. Sportradar는 Amazon Kinesis Data Streams 및 Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2)와 같은 AWS 서비스를 사용하여 데이터 신뢰성을 10배 높이고 복구 시간을 단축했으며 라이브 스포츠 이벤트가 취소되던 시기에 신제품인 Simulated Reality를 신속하게 출시했습니다.

Sportradar의 라이브 데이터 인텔리전스 서비스는 경기 통계를 보여주고 스포츠를 실황으로 중계할 뿐 아니라 스포츠 이벤트의 데이터 스트림을 실시간으로 분석해 줍니다. 이 회사는 또한 다양한 권리 보유자가 소유한 라이브 동영상을 전 세계 승부 예측 사업자에게 배포합니다. Sportradar가 고객의 선택을 받는 이유는 Sportradar가 깊이 있는 고품질 데이터를 보유하고 있으며, 넓은 범위에 걸친 스포츠 이벤트를 제공하고 있기 때문입니다. Sportradar는 1,000개 이상의 스포츠 리그와의 계약을 통해 매월 2만 개에 달하는 라이브 스포츠 이벤트와 경기를 중계합니다.

이 회사는 실시간 데이터 스트림을 처리하여 80개국의 고객에게 배포합니다. 일반적인 경기 중에는 Sportradar 담당자가 현장에서 작업하면서 모든 정보를 회사에 즉시 업로드하는 특수 설계된 앱을 통해 경기를 지속적으로 문서화합니다. Sportradar는 자동화된 데이터 처리 워크플로를 통해 데이터를 즉각적으로 분석한 다음 몇 초 안에 고객에게 정보를 전송합니다. 고객은 애플리케이션 또는 승부 예측 시스템에 통합되는 데이터 피드나 인터넷 프로토콜(IP) 네트워크를 통해 배포되는 라이브 비디오 스트림으로 이러한 인텔리전스를 수신합니다. 성수기에 Sportradar는 1,500개의 라이브 이벤트의 데이터를 동시에 처리합니다.

AWS에서 솔루션을 구축하기 전에 Sportradar는 회사 데이터 센터에서 컴퓨팅 및 데이터베이스 워크로드를 위한 중복 장애 조치 서버를 유지 관리했습니다. 프로덕션 서버가 중단되면 이러한 상시 대기 방식의 서버가 온라인 상태로 전환되는 데 30분 이상 걸렸기 때문에 해당 시간 동안 고객은 귀중한 데이터를 사용할 수 없었습니다.

Sportradar는 애플리케이션에 필요한 수준의 데이터 처리 성능을 달성하고 온프레미스 데이터베이스를 유지 관리하고 업데이트하는 부담을 줄이기 위해 데이터 처리 및 분석 워크로드를 AWS에서 제공하는 관리형 데이터베이스 및 분석 솔루션으로 마이그레이션했습니다. 회사는 기존 엔터프라이즈 데이터베이스의 성능과 가용성에 오픈 소스 솔루션의 간편성과 비용 효율성을 결합한 MySQL 및 PostgreSQL 호환 관계형 데이터베이스인 Amazon Aurora로 전환했습니다. 또한 스토리지와 컴퓨팅을 분리하여 독립적으로 확장할 수 있는 완전관리형 도큐먼트 데이터베이스 서비스인 Amazon DocumentDB(MongoDB 호환)를 사용했습니다. Elasticsearch를 대규모로 쉽고 비용 효율적으로 배포, 보호 및 실행할 수 있는 완전관리형 서비스인 Amazon Elasticsearch Service(Amazon ES)에서 적합한 Elasticsearch 솔루션을 찾았습니다. 한편, Sportradar는 Amazon ElastiCache를 통해 널리 사용되는 오픈 소스 호환 인 메모리 데이터 스토어를 클라우드에서 원활하게 설정, 실행 및 규모 조정할 수 있었습니다. 

Sportradar는 데이터베이스 마이그레이션과 병행하여 클라우드에서 안전하고 크기 조정 가능한 컴퓨팅 파워를 제공하는 웹 서비스인 Amazon EC2로 컴퓨팅 인프라를 이전했습니다. 이 회사는 대규모 확장성과 내구성이 뛰어난 실시간 데이터 스트리밍 서비스인 Amazon Kinesis Data Streams와 Amazon Elastic Kubernetes Service(Amazon EKS)를 비롯한 다양한 서비스를 통합하여 컨테이너식 애플리케이션 환경을 구현했습니다. 또한 Sportradar는 AWS Lambda를 배포하여 네트워크 엣지 근처에 서버리스 컴퓨팅을 구현함으로써 고객의 성능을 개선하고 지연 시간을 단축했습니다. 

이 회사는 AWS 리전을 활용하여 전 세계에서 서비스 성능을 최적화했습니다. 이제 Sportradar의 데이터베이스는 AWS 글로벌 네트워크에 분산되어 있으며 고객 애플리케이션은 사용자와 가장 가까운 곳에 위치한 Amazon EC2 컴퓨팅 포드를 사용하여 로컬에서 실행됩니다. 애플리케이션은 동일한 리전 내의 데이터에 액세스하므로 지연 시간이 줄어드는 동시에 잠재적 중단의 영향이 제한됩니다. Sportradar는 회사의 데이터 처리 애플리케이션 엔드포인트에 고정된 진입점 역할을 하는 고정 IP 주소를 제공하는 AWS Global Accelerator를 사용하여 서비스 성능을 추가로 향상시켰습니다. 

원격 위치에서 수신하는 콘텐츠의 안정성과 성능을 향상시키기 위해 Sportradar는 신호 기여도 분석에 고품질 라이브 비디오 전송 서비스인 AWS Elemental MediaConnect를 채택했습니다. 기본 AWS 서비스와 AWS Elemental MediaConnect를 사용하여 기존에 의존하던 전용 파이버 연결을 피하면서 오류에 강한 신호 전송을 구현합니다. 이제 Sportradar는 AWS를 통해 스포츠 리그 및 기타 콘텐츠 소유자의 라이브 비디오 피드를 캡처하여 비디오 운영 센터에 통합할 수 있습니다. 여기에서 회사는 비디오 피드를 고객에게 중계하거나 추가로 처리하고 배포 전에 실시간 통계 및 분석을 통합할 수 있습니다. Sportradar는 AWS Elemental MediaConnect를 사용하여 AWS 네트워크를 통해 기본적인 오류 수정 기능을 갖춘 20~30Mbps의 비트 전송률로 라이브 스트림을 안정적으로 전송할 수 있습니다. 

1,000개 이상의 기업이 Sportradar의 데이터와 비디오에 의존합니다. 이 회사는 이제 분당 최대 5만 건의 승부 예측 트랜잭션을 실행하고 초당 최대 1만 회의 경기를 시뮬레이션하여 배당률이 바뀔 때마다 게임의 진행 과정을 결정할 수 있습니다. 여러 AWS 리전 및 가용 영역에 분산된 중복 워크플로를 사용하여 액티브-액티브 프레임워크에서 인프라를 실행하므로 복원력과 장애 조치 성능이 10배 증가하고 복구 시간이 15초로 단축됩니다. 그 결과 Sportradar는 더 이상 중복된 온프레미스 대기 서버나 30분이라는 복구 시간을 필요로 하지 않습니다.

고객과 이해 관계자에 대한 Sportradar의 약속의 최전선에는 기술 혁신이 있습니다. 데이터 및 비디오 인프라를 업그레이드한 후 회사는 실시간 분석 인프라를 시작으로 비즈니스에 전략적 가치를 부여하는 일련의 혁신 이니셔티브를 촉진하기 위해 다시 AWS로 눈을 돌렸습니다. Sportradar는 AWS Data Lab을 사용하여 이 중요한 기술을 재개발하는 프로젝트를 시작했고 Sportradar 개발자 팀과 AWS 기술 전문가가 4일간 집중적으로 이 프로젝트에 참여했습니다. 

AWS Data Lab의 매니저 겸 Solutions Architect인 Vassili Patrikis는 “Sportradar는 AWS Data Lab과의 연계를 통해 기계 학습과 실시간 대시보드를 사용하여 실시간 통계 모델, 특성 추출 및 추론을 지원하는 현대화된 저지연 데이터 분석 파이프라인 및 워크플로를 개발하는 방법에 대한 지침을 받았다”고 말합니다. “Sportradar는 공동 팀의 강력한 기술을 사용하여 단 4일 만에 실시간 스트리밍 분석 플랫폼을 구축했다. Sportradar 팀은 AWS Data Lab 연계를 통해 모든 목표를 달성할 수 있었을 뿐만 아니라 프로토타입에서 프로덕션까지 걸리는 시간에 대한 기준도 세웠다. Sportadar는 '크게 생각하고, 작게 시작하고, 빠르게 확장'한다는 AWS Data Lab 모델을 진정으로 구현한다.” 

이 회사는 AWS 유럽, 중동 및 아프리카의 Prototyping Lab 팀과의 연계를 통해 새로운 사물 인터넷(IoT) 기반 음성 인식 시스템도 구축했습니다. 이 시스템을 통해 회사의 스카우트는 경기장과 같은 시끄러운 환경에서도 음성 인식을 사용하여 축구 골, 코너킥 또는 오프사이드 위반과 같은 이벤트를 자동으로 처리할 수 있습니다. 이 솔루션은 내장된 IoT 하드웨어, 마이크, 기계 학습 알고리즘을 실행하는 휴대폰을 사용하여 스포츠 보고와 관련된 특정 단어를 감지하고 이러한 이벤트를 AWS 백엔드에 실시간으로 자동 중계합니다.

Sportradar는 AWS에 워크플로를 배포한 후 운영 측면에서 새로운 수준의 민첩성을 달성하여 고객 및 미디어 파트너의 온보딩을 용이하게 하고 새로운 서비스의 배포를 가속화했습니다. 2020년, 코로나19 팬데믹으로 전 세계 라이브 스포츠가 중단되자 Sportradar는 빠르게 전환하여 고객에게 새로운 제품을 제공했습니다. ‘Simulated Reality’라고 불리는 Sportradar의 획기적인 라이브 스포츠 서비스는 인공 지능을 사용하여 경기를 시뮬레이션합니다. 이 시뮬레이션에는 프로 크리켓, 테니스, 축구의 실제 선수 명단, 팀 및 리그가 사용됩니다. 경기 동작은 실제 이벤트와 동일한 일정으로 진행되며, 승부 예측 사업자는 라이브 스포츠와 마찬가지로 결과 및 게임 내 순간에 대한 승부 예측을 진행합니다. Sportradar는 AWS 인프라를 사용하여 11일 만에 Simulated Reality를 개념에서 수익 창출 단계로 전환할 수 있었습니다. 

Sportradar의 Chief Technology Officer인 Ben Burdsall은 “스포츠 분야의 글로벌 리더들이 Sportradar를 신뢰하는 이유는 제품의 무결성과 가치에 있습니다.”라면서 “이러한 신뢰를 유지하려면 언제 어디서나 고객이 필요로 하는 서비스를 빠르고 안정적으로 제공해야 합니다. 복원력 및 유연성이 뛰어난 AWS의 기반 인프라와 서비스를 활용하여 신뢰할 수 있는 고성능 데이터 및 비디오 서비스를 제공할 수 있습니다.”라고 말합니다.