최정목 CTO는 “Google Cloud 전환에서 네오게임즈가 설정한 주요 목표는 안전성 확보, 글로벌 서비스 확장, 데이터 분석 및 AI 활용 강화, 이 세 가지였습니다.”라고 말했습니다.

첫째 안정성 확보 측면에서는 회사 내부에 전담 시스템 엔지니어(System Engineer, 이하 SE)가 없고, 게임 서버 개발자가 시스템 엔지니어 역할까지 겸하고 있었기 때문에, 인력이 부족하더라도 지속적으로 관리될 수 있는 관리형 인프라가 필요했습니다. 네오게임즈는 Google Cloud의 모니터링·알림 기능을 활용해 장애 징후를 빠르게 파악하고, 고가용성 DB(AlloyDB) 구조를 통해 장애 시 자동 전환·복구가 가능한 환경을 만드는 것을 목표로 삼았습니다.

둘째는 글로벌 서비스 확장입니다. 레알팜 IP를 대만·일본·동남아 등 전 세계로 확장하기 위해, 국가별 IDC 구축 없이도 리전·CDN·글로벌 로드밸런서를 활용한 서비스 구성이 필수였습니다. Google Cloud의 글로벌 네트워크, Cloud CDN ,Global Load Balancing을 기반으로 인프라 복제와 확장이 용이하고, 지역별 레이턴시(지연)를 최소화하는 구조를 지향했습니다.

셋째는 데이터 분석 및 AI 활용 강화입니다. 네오게임즈는 오래전부터 로그·행동 데이터를 통해 게임 운영을 개선해 왔지만, 온프레미스 환경에서는 파일 중심 수집 구조로 인해 분석 효율이 낮고 인력 소모가 컸습니다. 이를 Google Cloud 상의 빅쿼리(BigQuery)와 루커 스튜디오(Looker Studio)로 전환해, KPI 분석·부정행위 탐지·밸런스 조정까지 데이터 기반 의사결정을 체계화하는 것을 핵심 목표로 삼았습니다.

①VM 기반 인프라와 자체 CI/CD, 그리고 운영 효율

네오게임즈의 게임 서비스 인프라는 VM 중심 구조를 기반으로 설계돼 있으며, Compute Engine·Cloud SQL·AlloyDB·Cloud Load Balancing·BigQuery·Cloud Logging이 유기적으로 결합된 형태로 운영되고 있습니다. 게임 서버는 Compute Engine VM 인스턴스 위에 직접 올라가는 구조로 구성되어 있으며, 트래픽 규모와 쓰기 부하에 따라 Cloud SQL과 AlloyDB를 병행 사용합니다.

네트워크 계층에서는 Cloud Load Balancing이 여러 Compute Engine 인스턴스에 트래픽을 분산해 대규모 접속에도 안정적인 서비스를 보장하고, Cloud Storage와 Cloud CDN이 정적 리소스와 패치 파일을 전 세계 유저에게 빠르게 전달합니다. Cloud Logging이 Compute Engine에서 발생한 로그를 수집해 BigQuery로 전달하고, BigQuery에서 분석된 데이터는 Looker Studio로 시각화되어 운영팀의 KPI 대시보드와 리포트로 활용됩니다.

데브옵스(DevOps)와 배포 자동화는 Google Cloud 네이티브 CI/CD(Cloud Build, GitOps) 대신 Compute Engine 상에 구축한 자체 Git 서버와 Jenkins 환경을 활용해 운영되고 있습니다. 코드와 리포지토리를 외부 SaaS에 두지 않고 내부 전용으로 관리해 보안성을 확보하면서, 2주 배포 주기를 유지하되 Jenkins 기반 자동화로 배포 작업 부담을 줄였습니다.

②AlloyDB 전환이 만든 고가용성·운영 효율·비용 절감

네오게임즈의 DB 환경은 기존 온프레미스 Oracle에서 구글 AlloyDB로 이전하면서 구조적·운영적·경제적 측면에서 큰 변화를 맞이했습니다. 과거 Oracle 기반 환경은 단일 서버로 운영되어 실질적인 이중화 구성이 어려웠고, 장애 발생 시 서비스 전체가 중단될 위험이 상시 존재했습니다. 백업 서버를 구성하려면 별도의 물리 장비와 Oracle 라이선스가 추가로 필요했기 때문에 비용 부담 등 현실적으로 고가용성 구조를 만들기 어려웠습니다.

최정목 CTO는 “AlloyDB로 이전한 후에는 기본적으로 프라이머리-스탠바이(Primary–Standby) 클러스터가 상시 구성되며, 장애 발생 시 1~2분 내 자동 페일오버가 이뤄져 게임 서비스의 연속성이 크게 강화되었습니다.”라고 강조합니다. 스토리지 자동 확장, 자동 백업, 모니터링·알람 기능 등 관리형 서비스가 제공되면서 운영 인력이 직접 수행해야 하는 작업이 크게 줄어 개발팀은 게임 기능 개발이라는 본연의 업무에 더 집중할 수 있게 되었고, 운영 부담과 리스크도 눈에 띄게 낮아졌다고 합니다.

마이그레이션 과정에서도 AlloyDB는 기술적 이점을 제공했습니다. Oracle SQL 쿼리 1,600~2,000개를 구글 제공 코드 변환 툴과 기술 지원을 통해 약 1~1.5개월 내에 변환했고, 라이브 서비스 상태에서도 DMS 기반 증분 동기화를 반복적으로 수행해 최종 전환 시 약 5시간 이내의 다운타임으로 이전을 마무리했습니다.

비용 측면에서도 AlloyDB는 기존 온프레미스 Oracle 서버 장비·라이선스·유지보수 비용이 약 50% 절감 효과를 가져왔다고 합니다. 라이선스 업그레이드와 장기 유지보수를 고려한 실제 절감률도 약 30% 수준으로 평가되고 있습니다.

③데이터·AI 활용, 부정행위 탐지에서 리텐션 최적화까지

네오게임즈는 게임 운영의 핵심을 데이터 기반 구조로 전환하고, 로그 수집·AI 분석·ML 기반 탐지 모델을 전 과정에 적용하고 있습니다. 접속 정보, 행동 흐름, 플레이 패턴은 모두 BigQuery에 수집되며, 분 단위 배치 형태로 꾸준히 적재됩니다. 이를 통해 “언제 접속했는지, 어떤 행동을 했는지, 얼마나 플레이했는지”를 거의 실시간으로 파악할 수 있습니다.

부정행위 탐지에서는 BigQuery ML이 핵심 역할을 합니다. 사람이 일일이 확인하기 어려운 장시간 반복 패턴, 24~48시간 동안 동일 행동을 반복하는 비정상 계정 등은 ML 모델로 자동 분류됩니다. 이렇게 탐지된 계정은 운영팀의 검토를 거쳐 제재되며, 게임 경제 교란과 공정성 훼손을 줄이는 효과를 내고 있습니다.

또한 Vertex AI와 BigQuery ML을 활용해 특정 퀘스트·아이템 구성에서 이탈률이 높아지는 구간을 분석하고, 과도한 난이도나 보상 부족 문제를 조기에 발견해 설계를 수정합니다. 네오게임즈가 말하는 ‘추천 시스템’은 특정 아이템을 추천하는 방식이 아니라, 어떤 타이밍에 어떤 보상을 주면 플레이가 유지되는지를 분석해 우편 보상, 시점별 퀘스트 제공 등 맥락 기반 운영 전략으로 연결하는 개념입니다.

최정목 CTO는 “데이터와 AI는 이제 ‘보고용 리포트’가 아니라, 게임을 매일 조금씩 더 좋게 만들어주는 엔진 같은 역할을 하고 있습니다.”라며 “BigQuery와 Vertex AI 덕분에 작은 팀도 대형 게임사 수준의 데이터 운영을 시도할 수 있게 됐습니다.”라고 말했습니다.

④보안·규제 대응과 글로벌 확장

Google Cloud는 보안과 규제 대응 효과도 향상했습니다. 레알팜은 HTTP 기반 게임 프로토콜을 사용해 디도스 공격에 취약한 구조였지만, Google Cloud 도입 후 Cloud Armor를 통해 디도스 및 웹 공격 방어 체계를 갖추게 되었다고 합니다. 아직 대규모 공격을 직접 경험하진 않았지만, 필요한 정책과 도구를 선제적으로 준비했다는 점은 안정성 측면에서 중요한 의미를 가집니다.

운영 인프라 접근은 기본 방화벽을 “기본 차단, 필요 트래픽만 허용” 방향으로 구성하고, VPN·고정 IP·개인 키 기반 SSH 접속·역할 기반 권한 부여를 통해 엄격히 관리합니다. Cloud Storage와 데이터베이스는 암호화된 상태로 저장되며, Google Cloud가 보유한 GDPR·ISO 27001 등 인증 체계를 바탕으로 글로벌 파트너사 보안 심사를 통과해 왔습니다.

글로벌 서비스 측면에서도 네오게임즈는 한국과 미국을 포함한 4개 내외 Google Cloud 리전을 활용해 전 세계 유저에게 서비스를 제공하고 있습니다. 정적 콘텐츠는 단일 Cloud Storage 버킷에서 관리되고, Cloud CDN과 Global Load Balancing으로 전 세계에 분산됩니다. 다운로드 속도와 콘텐츠 응답성에서 유저가 지연을 체감하기 어려운 품질을 확보했으며, 게임 서버는 지역별 최적 리전에 배치해 레이턴시를 최소화하고 있습니다.

네오게임즈가 레알팜 운영 환경을 Google Cloud로 이전하면서 가장 먼저 체감한 변화는 전반적인 성능 개선이었습니다. 온프레미스 시절 1,000TPS 수준이 한계였던 시스템은 Google Cloud 전환 이후 안정적으로 2,000TPS 이상을 처리하게 되었으며, 실제로는 2~3배까지 확장 가능한 구조가 구축됐습니다. Compute Engine와 Cloud SQL/AlloyDB 조합 테스트에서는 동일 조건에서 AWS 대비 20~30% 더 나은 TPS와 지연 시간을 기록해 대규모 이벤트 트래픽에도 안정적인 응답을 제공했습니다. 서버 및 DB 확장 역시 10~30분 내 대응(AlloyDB 확장 다운타임 1초 이내)이 가능해 돌발 트래픽이 발생해도 신속히 조정할 수 있는 환경이 마련되었다고 합니다.

안정성 측면에서도 구조적 변화가 확인됐습니다. 과거 온프레미스 운영에서는 IDC 네트워크 장애, 회선 절단, 디도스 공격 등으로 인해 연간 최대 5회 수준의 중단이 발생했지만, Google Cloud 전환 후에는 Google 전체 인프라 장애와 같은 특수한 상황을 제외하면 유저 보상이 필요할 정도의 중단이 사실상 사라졌습니다.

AlloyDB는 프라이머리–스탠바이 자동 이중화 구조를 기반으로 장애 발생 시 1~2분 내 자동 전환이 가능해 운영 부담을 크게 줄였으며, 백업 및 스토리지 확장도 자동화돼 DBA 개입을 최소화했습니다. Cloud Logging과 통합 모니터링·알림 체계는 소규모 개발팀에서도 안정적인 운영을 가능하게 했고, BigQuery 기반 데이터 파이프라인은 운영·행동 분석의 효율성을 높여 실시간 대응과 서비스 품질 고도화를 지원했습니다.

비용 및 운영 효율성 개선도 분명했습니다. 온프레미스에서 유지하던 Oracle 라이선스, 물리 장비, 유지보수, SE 인건비 등의 항목은 Google Cloud 전환 후 약 20~30% 절감 효과로 이어졌습니다. 인프라 노후화와 확장 테스트 비용 부담 역시 해소돼 TCO가 크게 개선됐습니다. 네오게임즈는 별도 인프라 관리자 없이도 안정적으로 서비스 운영이 가능해졌으며, Jenkins와 자체 Git 기반 배포 환경을 통해 배포 안정성과 편의성이 강화됐습니다. 사용자는 중단 없이 게임을 이용할 수 있고, 운영팀은 자동화된 모니터링 체계를 기반으로 수 분 내 대응할 수 있는 구조를 갖추게 됐습니다.

네오게임즈는 레알팜을 통해 축적한 운영 경험과 Google Cloud 인프라 기반을 바탕으로, 앞으로도 서비스를 고도화할 계획입니다. 이미 홍콩에 소프트 런칭한 신규 게임 ‘레알팜 크래프트’를 Google Cloud에서 운영 중이며, 향후 출시될 신규 타이틀 역시 동일한 클라우드 구조를 중심으로 개발·운영할 예정입니다. Vertex AI, BigQuery ML, Gemini 등 Google Cloud AI 서비스를 조합해 유저 맞춤형 경험, 지능형 기능, 운영 자동화를 한층 강화하고, 모든 데이터를 BigQuery에 축적해 실시간 분석·세분화된 밸런스 조정·운영 효율화를 지속해 나갈 계획입니다.

최정목 CTO는 Google Cloud와 Alloy DB로의 전환을 통해 쌓은 경험은 여러 기업들도 함께 겪는 어려움이라고 말하며 네오게임즈는 같은 고민을 하는 게임 개발사들을 위해 현실적인 조언도 전합니다. 먼저 각 게임의 특성, 특히 트래픽 구조·레이턴시 요구·데이터 집중도를 명확히 정의할 것을 권고합니다. 서버 트래픽이 많고 데이터 의존도가 높은 구조라면 안정적인 레이턴시, 확장성, 고가용성 DB 구성은 필수 고려 요소라고 합니다.

최정목 CTO는 “클라우드를 선택할 때 문서와 가격표만 보지 마시고, 반드시 직접 POC를 해보아야 합니다. 네오게임즈도 다양한 클라우드 서비스를 직접 비교해 본 결과, 데이터·DB·분석 비중이 높은 게임에는 Google Cloud가 더 잘 맞는다는 결론을 얻었습니다. 기업의 현실에 맞는 선택이 무엇보다 중요합니다.”라고 강조합니다.

특히 전담 SE 없이 서버 개발자가 운영까지 맡아야 하는 팀이라면, 관리형 DB(AlloyDB), 자동 백업·모니터링·알람 기능을 적극 활용해 운영 부담을 줄이는 것이 중요하다고 합니다. 소규모 팀은 적은 인력으로도 안정적인 운영 환경을 구축해야 하기 때문에, 초기 진입장벽과 학습 부담이 상대적으로 낮은 관리형 서비스 중심의 선택이 장기적으로 더 효율적일 수 있다고 합니다.