BigQuery의 데이터 처리 능력으로 데이터 중심의 게임 플랫폼 구축
GAMEVIL COM2US PLATFORM에 대하여
게임빌컴투스플랫폼은 모바일 게임의 글로벌 서비스를 위해 필요한 기반 기술을 보유한 전문가 집단으로 모바일 게임 플랫폼 HIVE를 통하여 게임빌과 컴투스의 게임이 150개국 이상의 전세계 사용자들과 만나고 있습니다.
어떤 어려움을 겪고 계신지 알려주세요. Google Cloud가 도와드리겠습니다.
문의하기모바일 게임 기업인 게임빌컴투스플랫폼은 더 많은 게임 데이터를 효과적으로 분석하기 위해 모바일 게임 플랫폼 HIVE의 데이터 웨어하우스를 BigQuery로 이전했습니다. BigQuery의 신속한 데이터 처리로 HIVE의 데이터 분석 속도는 비교할 수 없을 만큼 빨라졌고, 골칫거리였던 저장공간의 제약도 사라졌습니다.
구글 클라우드 사용 효과
- 빠른 분석 속도로 마케팅과 게임 운영 전략 고도화
- 즉각적인 구축과 강력한 성능, 합리적 운영 비용
- 이전과 비교할 수 없을 만큼 빠른 분석 처리 속도
- 다양한 분석으로 이어지는 데이터 파이프라인 구축
늘어나는 게임 데이터를 모두 저장할 수 있는 수용량
게임빌컴투스플랫폼은 대한민국을 대표하는 모바일 게임 플랫폼 회사입니다. ‘서머너즈 워’, ’탈리온’, ‘프로야구’, ’MLB’ 시리즈를 비롯해 수많은 게임이 국내 뿐 아니라 전 세계 150여개 국가에서 서비스되고 있습니다. 처음에 휴대폰의 작은 화면에 맞춘 자바 기반의 게임으로 출발했지만 모바일 게임이 피처폰에서 스마트폰으로 플랫폼을 옮기면서 그래픽이나 게임 요소가 화려해지는 것 뿐 아니라 온라인 환경에서 실시간으로 데이터를 주고받으면서 데이터 분석의 가치가 매우 높아졌습니다.
모바일 게임 회사들에게 데이터 관리는 매우 어렵고도 중요한 일입니다. 데이터베이스는 분초를 다투며 쏟아지는 데이터를 실시간으로 받아내야 하고, 운영 중에는 예고 없이 데이터 저장이 중단되거나 과거의 데이터로 돌아가는 일이 없어야 합니다. 게임 데이터의 신뢰는 곧 서비스의 신뢰도와 연결됩니다.
데이터가 주는 메시지를 찾는 것도 중요합니다. 모바일 게임의 특성상 이용자들의 반응과 움직임을 민감하게 보고 운영을 통해 꾸준히 서비스를 발전시켜야 하는 과제가 있는데 이에 대한 해결책도 데이터 속에 있습니다. 이용자들이 게임을 얼마나 재미있게 즐기는지, 혹은 어떤 부분을 어렵게 느끼고 언제 흥미를 잃게 되는지에 대한 분석 자료는 곧 게임의 운영 방향과 수명까지 영향을 주기 때문에 실시간으로 통찰력을 주는 빠르고 강력한 데이터베이스 관리 솔루션에 대한 요구는 날로 늘어가고 있습니다.
“늘어나는 데이터에 근본적 해결책은 클라우드”
게임빌컴투스플랫폼은 모바일 게임 플랫폼 ‘HIVE’를 제공합니다. HIVE는 인증, 멤버십, 프로모션, 요금결제, 알림, 고객센터, 데이터분석 등 게임 개발과 운영에 관련된 통합 모바일 게임 플랫폼입니다. 그 중에서도 HIVE 애널리틱스는 게임 앱과 서버에서 발생되는 로그 데이터를 수집해 게임의 상태를 분석할 수 있는 지표들을 제공하는 핵심 서비스입니다.
게임빌컴투스플랫폼은 이 HIVE와 게임 데이터를 기반으로 이용자들의 움직임을 읽고 적절한 운영 방법과 타겟 마케팅 방법까지 결정하고 있는데, 더 정밀한 분석 결과를 얻으려면 많은 데이터를 빠르게 처리하는 강력한 데이터베이스 시스템이 필요했습니다. 2012년 온프레미스로 첫 데이터 웨어하우스를 구축, 운영하다가 지난 2017년 차세대 서비스를 개발하면서 Google Cloud Platform으로 데이터 웨어하우스를 이전했습니다.
차세대 서비스를 고민할 당시 게임빌컴투스플랫폼이 겪고 있던 가장 큰 문제는 온프레미스 인프라의 데이터 수용량이 한계에 다다랐다는 것이었습니다. 2012년 게임 운영과 관련된 데이터를 처리하기 위해 관계형 데이터베이스 기반의 온프레미스 데이터 웨어하우스를 구축했으나 이 시스템을 3년 정도 쓰다 보니 저장 공간도 한계에 도달했고, 점차 복잡해지는 데이터를 처리하기에 성능도 만족스럽지 못했습니다.
결국 대용량 데이터를 빠르게 조회할 수 있는 데이터베이스가 필요하다는 요구가 곳곳에서 나오기 시작했습니다. 하지만 온프레미스 환경에서는 확장도, 이전도 쉽지 않은 과제였습니다. 무엇보다 온프레미스 환경에서는 언젠가 성능과 저장공간에 대한 문제가 다시 불거질 것이 뻔했고, 그렇다고 무작정 많은 인프라를 한 번에 도입하는 것은 부담스러운 일이었습니다.
“애초 하둡을 기반으로 직접 데이터 웨어하우스를 구축하고 운영하는 것도 검토했지만 구축에 들어가는 비용 부담이 컸고, 빠르게 새 시스템을 운영해야 하는 필요성이 있었습니다. 이 고민을 해결할 수 있는 최적의 환경은 BigQuery였습니다.”
게임빌컴투스플랫폼의 데이터 분석 시스템 개발 팀장은 새 데이터베이스 환경은 어떤 상황에서도 쿼리 속도와 저장 공간에 영향을 받지 않아야 한다는 기준을 세웠습니다. 이에 신뢰할 수 있는 클라우드를 이용하는 것이 가장 확실한 방법이라고 결론을 내렸습니다. BigQuery는 어떤 상황에서도 꾸준한 처리 성능을 보여주었고, 급격히 늘어나는 데이터에도 유연하게 대응할 수 있었습니다.
“BigQuery는 데이터 분석에 대한 생각을 바꾸어 주었습니다. 이전까지 데이터 추출에만 몇 시간 걸리던 작업이 BigQuery를 이용하면 몇 초만에 분석 결과를 손에 쥘 수 있게 되면서 더 많은 데이터를 분석할 수 있게 됐습니다. 특히 게임 이용자들이 어떤 부분에서 재미를 느끼고 왜 게임에서 이탈하게 되는지 읽을 수 있게 되면서 이벤트나 마케팅, 난이도 조정 등 게임 운영을 다각화할 수 있게 됐습니다.”
즉각적인 처리 속도에 데이터 활용성 높아져
빠르게 돌아가는 게임 개발, 운영 환경에서 직접 온프레미스 환경을 구축하는 것은 시간적으로도 큰 부담입니다. 게임빌컴투스플랫폼은 당장 필요한 기능들이 갖춰져야 했기 때문에 클라우드에서 운영되는 관리형 서비스를 쓰는 것이 적절하다고 판단했고 그 중에서도 구축 과정과 성능, 비용, 효과까지 만족할 수 있는 Google Cloud Platform의 BigQuery를 선택했습니다. 게임빌컴투스플랫폼의 데이터 분석 시스템 개발 팀장은 속도를 BigQuery의 가장 큰 강점으로 꼽았습니다.
“이제 다른 데이터 웨어하우스는 못 쓰겠다는 생각을 하고 있습니다. BigQuery는 무엇보다 처리 속도가 빠릅니다. 엄청난 속도 덕분에 기존 DB로는 엄두도 내기 어려웠던 이용자 행동 데이터까지 분석할 수 있게 됐습니다. 당장 운영중인 게임들에서 이용자들이 게임 설치부터 플레이 습관과 이탈하기 전에 어떤 움직임을 보이는지 일련의 흐름을 한 눈에 확인할 수 있게 됐습니다.”
아무리 복잡한 분석도 몇 초면 결과를 내어주기 때문에 BigQuery가 접목된 HIVE 시스템은 이전과 전혀 다른 관점에서 이용자들의 게임속 행동을 해석하고 새로운 전략으로 운영을 가능하게 해주었습니다. 여러가지 데이터를 섞어서 입체적인 분석도 할 수 있습니다. 이전에는 속도 때문에 엄두도 내지 못했던 분석이 BigQuery 도입 이후에는 마치 스프레드시트를 돌려보는 것처럼 쉬우면서도 훨씬 세밀하게 이뤄졌습니다.
“유연한 데이터 이전, 기술 지원도 탄탄해”
실제 서비스 위에서 운영중인 데이터베이스를 다른 시스템으로 옮기는 것은 상당히 부담스러운 일입니다. 적지 않은 기업들이 울며 겨자 먹기 식으로 데이터 이전보다 확장을 선택하는 것도 데이터베이스를 옮기는 과정에서 문제가 생기면 서비스 전체가 흔들릴 수 있기 때문입니다. 특히 게임 데이터는 이용자들이 시간과 비용을 들여서 쌓은 것이기 때문에 손실이 일어나면 심각한 문제로 번질 수 있습니다.
게임빌컴투스플랫폼은 효과적인 데이터 관리와 분석을 위해 모든 데이터를 BigQuery로 이전하기로 했습니다. 2012년부터 관리형 데이터베이스에 보관했던 데이터를 BigQuery로 옮기는 동시에 실시간으로 들어오는 데이터도 반영할 수 있도록 데이터 파이프라인 구조도 바꿔야 했습니다.
이에 구글은 BigQuery 기반 데이터 웨어하우스 설계를 위해 아키텍처를 제안해 주었습니다. Pub/Sub을 비롯해 Dataflow, BigTable을 이용해 데이터를 처리하고 Fluentd를 통해 BigQuery에 결과물을 쌓는 구조였습니다. 이렇게 설계하면 게임빌컴투스플랫폼이 자체 개발한 사이트에서 BigQuery의 데이터를 직접 활용할 수 있습니다.
게임빌컴투스플랫폼은 이 구성을 거의 그대로 따랐습니다. 기존의 레거시 시스템과 Google Cloud Platform 위의 시스템이 유연하게 연결됐고, 운영되는 각 서버의 로그들은 Fluentd를 통해 BigQuery에 안정적으로 쌓이는 데이터 환경을 구축했습니다. 구글의 관리형 서비스 외에도 오픈소스와 직접 개발한 프레임 워크 등이 복합적으로 운영되면서 기존 게임빌컴투스플랫폼의 인프라와 Google Cloud Platform이 매끄럽게 연결되었고, 결과적으로 효과적인 데이터 전처리 환경을 갖추게 됐습니다. 현재는 필요한 모든 정보를 BigQuery에서 불러오고 있습니다. 데이터가 늘어나고 더 복잡한 분석이 필요해도 클라우드 서비스를 확장하기만 하면 안정적으로 작동했습니다.
“BigQuery는 데이터 연동도 유연해 기존에 익숙하게 쓰던 모든 서비스에 안정적으로 데이터를 연결해주었습니다. Data Studio, Google SpreadSheet 등 다른 Google 서비스과 연결하는 것도 손쉬웠습니다. 특히 별도의 BI 도구를 구매하지 않고 BigQuery와 DataStudio만으로 대시보드를 생성하고 데이터를 시각화해서 볼 수 있어서 좋습니다.”
게임빌컴투스플랫폼 데이터 분석 시스템 개발 팀장은 Google Cloud Platform은 개발, 구축, 운영 모든 과정에서 뛰어난 유연성을 보여주었다고 말합니다. Google Cloud Platform의 유연성은 관리형 서비스의 기술지원에서도 경험할 수 있었습니다. 데이터베이스를 이전하는 과정에서 데이터 적재에 쓰기로 했던 Dataflow가 필요할 때 적절하게 중지되지 않는 일이 있었습니다. 프로세스를 강제로 종료하고 그 사이에 데이터가 사라지지 않았나 검증해야 했습니다. 구글에 이 문제를 문의했더니 엔지니어들이 직접 이 부분을 검토해 희귀한 시스템 버그라고 알려주고, 빠르게 문제를 해결해주었습니다. 그 이후로 지금까지 같은 문제를 겪지 않고 있습니다.
데이터 인식 변화가 낳은 업무 환경 개선
게임빌컴투스플랫폼이 HIVE 플랫폼을 꾸준히 고도화하고, 분석에 필요한 데이터를 무제한에 가깝게 수집하여 활용할 수 있었던 이유도 BigQuery가 사실상 무한한 데이터 관리를 해주기 때문입니다. 게임빌컴투스플랫폼 내부의 업무 환경과 직원들의 데이터에 대한 생각도 바뀌고 있습니다.
“BigQuery를 도입한 이후 원본 데이터 접근에 대한 부담이 많이 줄어들었습니다. 기존에는 원본에서 특정 게임의 데이터를 추출하려면 몇 시간이나 기다려야 했는데, 현재는 원본 데이터 조회도 몇 초만에 할 수 있고, 데이터베이스 부하에 대한 부담도 없어서 쿼리를 원할 때 실행할 수 있게 됐습니다. 데이터 접근이 쉬워지면서 기존에는 엄두도 내기 어려웠던 지표들을 원하는대로 추출할 수 있게 되면서 업무 성과 뿐 아니라, 데이터를 제대로 다루고 있다는 성취감도 느끼고 있습니다.”
게임빌컴투스플랫폼 데이터 분석 시스템 개발 팀장은 시스템의 운영 상황에 신경 쓰지 않고 원하는 데이터를 곧바로 뽑아볼 수 있게 되었다는 점을 강조했습니다. 데이터는 담는 것만을 목표로 하지 않습니다. 데이터베이스의 역할은 손실 없이 데이터를 쌓고 원하는 순간에 필요한대로 꺼내 그 안에서 가치를 찾아 보여주는 데에 있습니다. 데이터베이스의 부하나 쿼리의 처리 속도를 고민하는 것은 더 이상 당연한 일이 아닙니다. BigQuery가 게임빌컴투스플랫폼에 끼친 가장 중요한 영향은 데이터를 접하는 생각과 방법, 그리고 업무 문화를 바꾼 것이 아닐까요.
어떤 어려움을 겪고 계신지 알려주세요. Google Cloud가 도와드리겠습니다.
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GAMEVIL COM2US PLATFORM에 대하여
게임빌컴투스플랫폼은 모바일 게임의 글로벌 서비스를 위해 필요한 기반 기술을 보유한 전문가 집단으로 모바일 게임 플랫폼 HIVE를 통하여 게임빌과 컴투스의 게임이 150개국 이상의 전세계 사용자들과 만나고 있습니다.