* Ktown4U의 글로벌 팬덤 대응하기 위한 클라우드 도입
Ktown4U는 Kpop 음반과 굿즈를 판매하는 온라인 커머스 플랫폼으로, 글로벌 팬덤을 기반으로 합니다. 사업 특성상 가수들의 인지도와 컴백시기에 따라 트래픽이 급증하는 시기가 있어, 성능과 latency 문제로 인한 고객 경험 품질 저하가 가장 큰 이슈였습니다.
이에 따라 Ktown4U는 AWS를 활용하여 클라우드 이관과, 이관 후의 서비스 안정화 단계를 거쳐 순간적인 트래픽에 대응하고, 고객 경험(CX)을 개선하였습니다.
1. 클라우드 이관
온프레미스 MariaDB → EC2와 RDS
온프레미스 환경에서 사용하던 mariaDB는 클라우드의 EC2 인스턴스와 RDS 서비스를 활용했습니다. RDS의 경우, 데이터베이스의 워크로드에
따라 Auto Scaling이 가능하기 때문에 성능을 향상시킬 수 있었습니다. 또한 트래픽 급증 시기의 서버 비용을 절감하는 효과 또한 기대할 수 있었습니다.
2. 서비스 안정화 및 개선
클라우드 이관 후에는 사전에 컴백시기를 알기 어렵다는 점과 대형 팬클럽에서의 공구 등으로 인한 예측 불가 트래픽에 대비하기 위한 아키텍처
개선이 필요했습니다. 또한 scale-out에 30분 정도 가량이 소요되어 이에 대한 개선 또한 필요했습니다.
∙ ISSUE1. 정적 요청과 동적 요청을 모두 tomcat이 받아옴으로써 발생한 장애
- ALB로 정적 및 동적 요청을 분리했고, LB 활용으로 CPU 부하를 감소
- 데이터베이스의 경우, RDS Replica를 활용하여 용량을 증설
- 분리한 후 정적 파일은 S3 버킷에 저장하도록 아키텍처를 설계
∙ ISSUE2. scale cooldown의 값의 조정 필요
- 인스턴스의 조정 활동이 재개되기 전의 휴지 기간을 의미하는 Scale Cooldown 값이 작게 설정되어 있어 급증하는 트래픽에 대한 대응이
느렸음
- Cooldown time을 늘림으로써 순간적인 대용량 트래픽을 안정적으로 수용
3. AWS을 활용한 개선
더 나아가 Ktown4U는 배포 과정에 AWS의 관리형 서비스인 CodeDeploy를 활용하여 기존 레거시 배포 시스템으로 인한 의존성 문제를 해결했습니다. 또한 신규 시스템에 관리형 컨테이너 서비스인 EKS와 ArgoCD를 도입하여 아키텍처를 개선해 나갔습니다.
* 고객데이터 통합과 고객 경험 개선을 위한 새로운 여정
1. AWS에서 제공하는 Customer Data Platform
- 데이터 확장 : 페타바이트 규모로 성장이 예상되는 상황에서 확장성과 유연성 확보
- 데이터 처리 : 고객 여정 데이터를 준 실시간으로 처리하고 프로파일로 통합
- 예측 모델 구성 : 고객사 서비스 특성에 알맞은 예측모델 적용과 품질 향상
- 비용 절감 : 스팟 인스턴스를 활용하여 온 디멘드 대비 최고 90% 비용절감
- 데이터 거버넌스 대응 : 국가별 리전 관리로 데이터 이동성에 대한 문제 해결
2. AWS 서비스를 활용하여 대규모 고객 데이터를 수집, 저장, 처리하는 CDP 구성을 효율적으로 완료, 그리고 안정적 확장
- Kinesis, Sftp 서비스를 통한 고객 데이터 수집
- S3, DynamoDB, Redshift 서비스를 통한 데이터 저장
- Lamda, Fargate 서비스를 통한 개인화 처리
- Sagemaker 서비스를 통한 고객 예측 + 신규 서비스/기능 기반의 지속적 확장
3. 고객 데이터 운영의 기반이 되는 3가지 키워드
- 데이터 서플라이 체인
; 부서별 요구사항 대응, 신규 데이터 통합 유연성, 품질에 대한 지속적 검증
- 데이터 거버넌스
; 데이터 통합 및 이용 정책 수립, 데이터 보호 체계 수립, 데이터 관리 책임정책 수립
- 데이터 프로덕트
; 데이터 수요자의 필요를 해결, 지속적이고 유의미한 개선, 개선에 대한 탐색과 우선순위
