ZigZag

ZigZag 사례 연구

2020

2015년에 출시된 지그재그(ZigZag)는 패션 테크 회사인 크로키닷컴이 운영하는 통합 쇼핑몰 서비스입니다. 지그재그는 온라인 쇼핑몰에서 쉽고 빠르게 옷을 구매할 수 있도록 도와주는 통합 쇼핑 앱으로 동대문 기반 여성쇼핑몰 상품을 크롤링해서 데이터베이스화하는 것으로 시작했습니다. 현재는 약 4,000개 여성 쇼핑몰, 매일 10,000개 이상의 신상품 업데이트, 월간 이용자(MAU) 310만 명을 처리하고 있습니다. 2019년 하반기에 지그재그에 입점한 쇼핑몰의 물품을 한 번에 결제할 수 있는 통합 결제 서비스 ‘Z결제’를 도입함으로써, 기존의 좋은 상품을 찾고 모아두는 메타서비스에서 구매 이후의 사용자 경험까지 책임지는 이커머스 회사로 성공적으로 탈바꿈하고 있습니다.

ZigZag
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창업 당시에는 규모가 크지 않았기 때문에 언제든지 서비스를 중단할 수 있는 클라우드가 굉장히 합리적이었습니다. 적은 인력으로 개발 및 운영을 해야 했기 때문에 서버 관리를 위한 추가 인력이 필요하지 않은 점도 이점이었습니다. 게다가 서비스가 성장한 후에도 천차만별인 트래픽에 따라 리소스를 조절할 수 있는 것이 큰 장점입니다.”

윤상민
CTO, 크로키닷컴

당면 과제

그림을 스케치하는 크로키를 그리듯 아이템을 빨리 기획하고 실행하자는 의미를 가진 크로키닷컴은 2012년 설립되었습니다. 지그재그를 출시하기 전에 여러 가지 앱을 개발 및 출시하면서 시장을 경험했습니다. 크로키닷컴은 이렇게 기획한 아이템을 빠르게 테스트한 후 시장에 내놓아야 하는 스타트업이 서버를 온프레미스에 운영하는 것은 무리가 있다고 판단했습니다. 초기 구축 비용, 구축에 소요되는 시간, 구축 후 관리 인력까지 모든 것을 갖추기는 스타트업으로서 결코 쉽지 않았습니다.

크로키닷컴의 윤상민 CTO는 “창업 당시에는 규모가 크지 않았기 때문에 언제든지 서비스를 중단할 수 있는 클라우드가 굉장히 합리적이었습니다. 적은 인력으로 개발 및 운영을 해야 했기 때문에 서버 관리를 위한 추가 인력이 필요하지 않은 점도 이점이었습니다. 게다가 서비스가 성장한 후에도 천차만별인 트래픽에 따라 리소스를 조절할 수 있는 것이 큰 장점입니다.”라고 설명했습니다. 크로키닷컴이 클라우드 업체를 고민하던 시기에 원하는 기능을 제공하는 것은 AWS 뿐이었습니다. 이후로도 서비스 확장에 따라 필요한 서비스를 안정적으로 제공하는 클라우드 업체는 AWS 뿐이기 때문에 AWS를 사용 중에 있습니다.

아마존 웹서비스를 선택한 이유

크로키닷컴은 지그재그의 성장 단계에 맞춰 다양한 AWS 서비스를 적용했습니다. 초반에는 스토리지 서비스인 Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)와 Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2)로 시작했습니다. 서비스가 점차 성장하면서 Amazon Relational Database Service(RDS), Amazon Route 53, Amazon CloudFront 등의 관리형 서비스를 추가하게 되었고, Amazon Elastic Container Service(ECS) 컨테이너 서비스도 사용하고 있습니다. 지그재그의 월간 이용자 수가 250만을 넘고, 매일 수십 기가바이트 단위의 사용자 활동 로그를 적재 및 정제하고 있어, Amazon S3와 AWS Glue를 사용해 데이터 레이크를 쉽고 빠르게 구축했습니다. 또한, 빅데이터를 분석하기 위해 Amazon AthenaAmazon EMR도 추가했습니다.

윤상민 CTO는 “Amazon ECS와 같은 컨테이너 서비스는 보안, 안정성 및 확장성을 제공하는 완전관리형 서비스로 개발자들의 작업을 훨씬 수월하게 해줬습니다. 개발자가 직접 구축하려면 많은 노력이 투입되어야 하는 일을 Amazon ECS 덕분에 쉽게 진행할 수 있었습니다.”라고 설명했습니다.

또한, 지그재그 이용자에게 더 나은 쇼핑 경험을 제공하기 위해 Amazon SageMakerAmazon Personalize를 사용해 ‘개인화 추천’ 서비스를 제공하고 있습니다. “Personalize를 사용하기 시작한 것은 약 1년 정도 되었습니다. 도입 후 소비자의 클릭률도 증가했고, 지속적인 튜닝을 통해 클릭률도 계속 증가할 것으로 예상”하고 있다고 덧붙였습니다.

AWS 상에 구축한 지그재그의 아키텍처 다이어그램

혜택

크로키닷컴은 AWS의 다양한 매니지드 서비스 덕분에 개발자들이 인프라 관리가 아닌 지그재그의 핵심 서비스를 기획하고 고도화하는데 집중할 수 있다고 설명했습니다. 지그재그 앱으로 4,000개 이상의 쇼핑몰을 한 곳에서 볼 수 있게 지원하면서, 자체적으로 결제를 진행할 수 있는 통합 결제 시스템 ‘Z결제’도 출시할 수 있었습니다. 덕분에 지그재그 앱에서 쇼핑에서 결제까지 가능해졌고, 이로 인해 사용자의 쇼핑 경험을 개선할 수 있었습니다. 또한, AWS 데이터 레이크를 활용해 지그재그에서 생성되는 방대한 양의 데이터를 분석하고, 이를 통해 다양하게 인사이트를 얻을 수 있는 환경도 구축했습니다.

윤상민 CTO는 “지그재그의 핵심 서비스는 개인화 추천입니다. 수많은 상품을 사용자의 선호에 따라 추천하는 것은 큰 도전이지만, Amazon Personalize에서 추천하는 제품의 클릭률이 증가하는 등 고객들이 긍정적으로 반응하고 있어 개인화 서비스를 더욱 고도화할 계획”이라고 밝혔습니다.

그는 또한 AWS가 없었다면 지그재그 서비스를 개발할 생각을 못 했을 것이라고 설명했습니다. 즉, 클라우드 컴퓨팅이 있었기 때문에 회사를 설립하고 서비스를 개발하는 것이 가능했습니다. 역으로 생각하면 클라우드 서비스 때문에 서비스를 개발하기 쉬운 환경이 만들어져 이제는 서비스 구현하는 레벨이 아닌 더 상위 레벨에서 고민해야 하는 시기라고 전했습니다.

윤상민 CTO는 “지그재그는 기술 스타트업이기 때문에 데이터에 가장 많이 집중합니다. 현재 직원의 40%가 IT 개발자와 데이터 분석가이며, 다년간의 패션 관련 사용자 및 사용성에 대한 분석 노하우를 가지고 있어 AWS Personalize를 이용해 개인화 추천 서비스도 도입할 수 있었습니다.”라고 설명했습니다.

크로키닷컴은 향후에 도입하려는 기술과 제품에 대해 AWS의 TAM과 SA의 기술적인 지원을 받아 지그재그의 서비스를 더욱 고도화할 예정입니다. 컨테이너 서비스인 Amazon EKS를 테스트하고 Personalize 서비스를 ‘연관상품 추천’에도 적용할 계획이라고 밝혔습니다.

더 알고 싶다면, Amazon Personalize를 방문하세요.


지그재그 정보

2015년에 출시된 지그재그(ZigZag)는 패션 테크 회사인 크로키닷컴이 운영하는 통합 쇼핑몰 서비스입니다. 지그재그는 온라인 쇼핑몰에서 쉽고 빠르게 옷을 구매할 수 있도록 도와주는 통합 쇼핑 앱으로 동대문 기반 여성쇼핑몰 상품을 크롤링해서 데이터베이스화하는 것으로 시작했습니다. 현재는 약 4,000개 여성 쇼핑몰, 매일 10,000개 이상의 신상품 업데이트, 월간 이용자(MAU) 310만 명을 처리하고 있습니다. 2019년 하반기에 지그재그에 입점한 쇼핑몰의 물품을 한 번에 결제할 수 있는 통합 결제 서비스 ‘Z결제’를 도입함으로써, 기존의 좋은 상품을 찾고 모아두는 메타서비스에서 구매 이후의 사용자 경험까지 책임지는 이커머스 회사로 성공적으로 탈바꿈하고 있습니다.

AWS 사용 이점

  • AWS 매니지드 서비스로 개발자들이 핵심 업무에 집중
  • 짧은 구축 기간 덕분에 시장 조기 진입 가능
  • 비즈니스의 성장 단계별로 지원되는 다양한 서비스

AWS 사용 서비스

Amazon ECS

Amazon Elastic Container Service(ECS)는 완전관리형 컨테이너 오케스트레이션 서비스입니다. Duolingo, 삼성, GE, Cookpad 등의 여러 고객이 보안, 안정성 및 확장성을 이유로 ECS를 사용하여 가장 민감한 미션 클리티컬 애플리케이션을 실행합니다.

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Amazon Athena

Amazon Athena는 표준 SQL을 사용해 Amazon S3에 저장된 데이터를 간편하게 분석할 수 있는 대화식 쿼리 서비스입니다. Athena는 서버리스 서비스이므로 관리할 인프라가 없으며 실행한 쿼리에 대해서만 비용을 지불하면 됩니다.

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Amazon EMR

Amazon EMR은 Apache Spark, Apache Hive, Apache HBase, Apache Flink, Apache Hudi 및 Presto와 같은 오픈 소스 도구를 사용하여 방대한 양의 데이터를 처리하기 위한 업계 최고의 클라우드 빅 데이터 플랫폼입니다.

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Amazon Personalize

Amazon Personalize를 사용하는 개발자는 Amazon.com에서 실시간 맞춤화 추천에 사용하는 것과 동일한 기계 학습(ML) 기술로 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. ML 전문 지식이 필요하지 않습니다.

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컴퓨팅 파워, 데이터베이스 스토리지, 콘텐츠 전송 또는 다른 기능 등 무엇을 찾고 있든 AWS는 유연성, 확장성 및 안정성이 향상된 정교한 애플리케이션을 구축하는 데 도움이 되는 서비스를 보유하고 있습니다.