스타십벤딩머신, AWS로 동영상 기반의 소셜 네트워크 시대 앞당겨

스타십벤딩머신은 본격적으로 동영상 기반 소셜 미디어로 성장하기 위한 방향을 AWS에서 찾았습니다. 바로 Amazon API Gateway를 구심점 삼아 마이크로서비스 아키텍처로 전환을 하는 것이었습니다. 스타십벤딩머신은 2018년 상반기에 Amazon API Gateway를 도입했고, 이후 신규 서비스의 경우 작은 노드 단위로 개발해 배포하기 시작했습니다. 이처럼 서비스 구조를 바꾸는 가운데 스타십벤딩머신은 비용 절감 포인트도 찾았습니다.

관련해 스타십벤딩머신 안영환 연구원은 “퍼프 서비스의 뒤에서 일어나는 일은 간단합니다. Amazon EC2에 와우자 서버를 올려 서비스를 하고 있는데, 생방송이 끝나고 나면 Amazon S3에 아카이빙합니다. 이렇게 저장된 영상을 VOD로 서비스할 때 다시 트랜스코딩 작업이 이루어집니다. 서버리스 환경으로 전환을 하다 보니 이 부분도 개선이 가능하겠다 싶어 AWS Lambda와 Amazon Simple Queue Service를 이용해 필요할 때마다 Amazon EC2를 사용하는 쪽으로 바꾸어 비용을 줄였습니다.”라고 말했습니다.

마이크로서비스 아키텍처로 전환하며 파이어베이스 실시간 DB(Firebase Real-time DB)를 통해 운영하던 채팅 서비스도 MQTT 프로토콜을 기반으로 변경하면서 AWS로 옮겼습니다. 안영환 연구원은 “모노티릭 구조에서는 사용자가 몰리면 큰 덩어리의 서버를 같은 크기로 늘려야 했습니다. 작은 단위로 쪼개고 나니 서비스가 몰릴 때 채팅같이 바쁜 서버는 크게 늘리고 사용자가 공지 사항을 보기 위해 접근하는 웹 서버는 작게 줄여 놓아도 됩니다.”라고 말했습니다.

한편 쓰면 쓸수록 잘 선택했다는 느낌이 드는 서비스로 스타십벤딩머신은 Amazon CloudFront를 꼽습니다. 퍼프는 한국뿐 아니라 아시아, 북미, 남미, 유럽 등 한류가 영향력을 끼친 모든 곳의 시청자에게 서비스를 제공합니다. VOD도 아닌 생방송을 글로벌하게 지연 없이 송출하는 데 있어 Amazon CloudFront는 매우 중요한 역할을 하고 있습니다.

스타십벤딩머신에게 AWS는 현재인 동시에 미래입니다. 퍼프를 일상을 공유하는 컨텐츠를 만들어 공유하고 소통하는 공간으로 만들어나가는 데 있어 기술 로드맵 제시뿐 아니라 명확한 솔루션을 선택하는 데 있어 일종의 나침반 역할을 하는 것이 바로 AWS입니다. 스타십벤딩머신은 크게 두 비용 절감과 머신 러닝 적용 관점에서 퍼프를 개선해 나아갈 계획입니다.

비용 절감은 매우 시급한 사안입니다. 퍼프가 감당해야 할 트래픽은 나날이 커지고 있습니다. 유명 연예인이 출연하는 영상의 경우 생방송 시청자가 10만 단위에 이릅니다. 퍼프 서비스의 백엔드 측면에서 보면 10만이란 드러난 숫자 뒤에 숨은 세션의 패턴이 주는 부담이 더 큽니다. 잠시 보고 이탈하는 시청자가 많다면 10만은 그리 크지 않은 숫자입니다. 하지만 한류 스타가 나오는 방송은 이탈 없이 끝까지 보는 경우가 많습니다.

일례로 퍼프를 통해 2019년 5월부터 6월까지 6주 일정으로 유명 연예인이 출연해 방 탈출 게임을 하는 생방송을 시리즈로 방영한 적이 있는데 체류 시간과 재방문이 모두 높다 보니 리텐션(retention) 비율 93%로 나왔습니다. 1회를 한번 본 시청자가 6회까지 다 본 것이나 마찬가지입니다.

퍼프의 영상 컨텐츠는 이처럼 끝까지 보는 비율이 상당히 높은 특성을 보입니다. 이런 이유로 스타십벤딩머신은 퍼프 운영 비용에서 상당 부분을 차지하는 미디어 트랜스코딩 기반을 바꾸는 것을 검토 중입니다.

권지용 박사는 “지금보다 더 폭발적으로 퍼프 시청자가 늘어나면 비용이 감당하기 어려운 수준이 될 수 있습니다. 현재 퍼프 전체 비용의 1/4가량을 와우자 서버를 운영에 쓰고 있습니다. 그래서 와우자 서버에서 하던 트랜스코딩 작업을 AWS Elemental MediaConvert로 하는 것을 고려 중입니다.”라고 말했습니다.

다음으로 머신 러닝 역시 스타십벤딩머신이 관심 있게 보고 있는 영역입니다. 스타십벤딩머신의 눈에 들어온 서비스는 Amazon Rekognition입니다. 스타십벤딩머신은 국내 유명 아티스트와 협력을 많이 합니다. 이를 통해 많은 시청자를 유입하고 있고, 다채로운 컨텐츠로 영상 중심의 관계망을 형성하도록 유도하고 있습니다. 이 과정에서 서비스의 수익성을 높이기 위해 영상에 광고를 삽입하거나 PPL을 하는 방법을 고민 중인데, Amazon Rekognition은 광고 효과를 높이는 데 크게 기여할 전망입니다.