Google Cloud Platform을 무기로 승승장구
King에 대하여
Activision Blizzard 사단의 독립 계열사인 King은 전 세계 사람들이 각기 한 가지 이상의 게임을 즐기는 모바일 세상에서 선두를 달리는 인터랙티브 엔터테인먼트 회사입니다. King은 200가지 이상의 재미있는 게임 타이틀을 개발하여 다양한 매력을 지닌 게임을 출시하고 소셜 기능을 내장하여 게임 경험을 개선합니다.
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문의하기King은 BigQuery로 클라우드 기반의 데이터 웨어하우징 플랫폼을 구축해 관리 비용을 절감했고 Google Cloud 머신러닝으로 분석 능력을 강화했습니다.
Google Cloud 도입 효과
- 인프라 관리 부담을 완화하면서 수억 명의 게이머 데이터 수집, 저장, 분석
- Google Cloud 머신 러닝으로 까다로운 게임 설계 문제 해결
- 데이터 분석 프로세스를 보완하고 팀이 보다 신속하게 해결책을 찾을 수 있는 환경을 구현하여 민첩성 개선
최소한의 인력으로 페타바이트 규모의 데이터 저장
모바일 및 소셜 게임 세계에서는 게임 회사가 좋은 아이디어를 가지고 있다는 사실만으로는 경쟁사와 차별화될 수 없습니다. Candy Crush Saga를 위시한 수백 가지 게임을 제작한 King은 예술과 과학을 접목시킨 간단한 오락에 중점을 두고 시장을 공략하여 성공을 거뒀습니다. King의 기술 담당 FVP(First Vice President) 어서 브레딘(Åsa Bredin)에 따르면 "훌륭한 게임 설계자들을 보유하고 있는 것은 사실이지만, King은 데이터 중심 회사이기도 합니다. King은 게임의 몰입도가 어느 정도 수준이고 게임의 난이도가 적절한지 확인하기 위해 데이터로 설계를 검증합니다."
"King의 인프라는 데이터 웨어하우스뿐만 아니라 초당 수십만 명의 동시 접속자도 지원해야 하는데, Google이 이런 조건에 부합한다고 판단했습니다. 또한 머신 러닝과 인공 지능 분야에서 쌓은 Google의 기술력도 굉장히 인상적이었습니다."
—자크 에라스무스(Jacques Erasmus), King CIO(2018년 2분기를 기준으로) 월평균 게이머 수가 2억 7,000만 명에 이를 정도로 King의 운영 규모는 여타 게임 회사와 뚜렷한 차이를 보이고, 데이터 용량도 수십 페타바이트에 달합니다. 최근 King은 모놀리식(monolithic) 온프레미스 Hadoop 환경이 미래의 문제를 해결하기에 적합한지 의구심을 갖기 시작했습니다. King은 앞으로 퍼블릭 클라우드가 IT 환경에서 중요한 비중을 차지하고 데이터 과학 및 데이터 엔지니어링 분야의 혁신 중 다수가 퍼블릭 클라우드에서 이뤄질 것이라는 점에 주목했습니다. 대체 솔루션을 물색하기 시작한 시점에 이미 King은 대규모 환경에서도 안정성을 유지하고 최신 분석 기술을 지원할 수 있는 클라우드 기반 데이터 플랫폼이 필요하다는 사실을 주지하고 있었습니다. 다수의 대체 솔루션을 평가한 끝에 King은 Google Cloud Platform(GCP)을 선택했습니다.
King의 CIO 자크 에라스무스에 따르면 "King의 인프라는 데이터 웨어하우스뿐만 아니라 초당 수십만 명의 동시 접속자도 지원해야 하는데, Google이 이런 조건에 부합한다고 판단했습니다. 또한 머신 러닝과 인공 지능 분야에서 쌓은 Google의 기술력도 굉장히 인상적이었습니다."
확장성, 안정성, 유연성을 보장하는 BigQuery
수년 동안 King은 유럽에서 손꼽힐만한 규모의 온프레미스 Hadoop 클러스터를 운영했지만 오픈 소스 쿼리 엔진의 안정성에 문제가 있었기 때문에 인프라 관리를 최우선 과제로 삼았습니다. King의 기술 프로젝트 선임 관리자 케네스 맥아더(Kenneth MacArthur)에 따르면 "온프레미스 환경에 페타바이트 규모의 데이터 인프라를 운영하려면 많은 시간과 인력이 소요되는 데다, 무엇보다도 조직의 집중력이 분산됩니다. 그래서 주요 목적은 인프라 운영 부담을 완화하여 비즈니스에 부가 가치를 창출할 수 있는 사안에 집중하는 것이었습니다."
온프레미스 솔루션의 리소스 비용 뿐만 아니라, King은 효율성을 극대화 하기 위해 다양한 플랫폼에 데이터를 분산시켜야 했습니다. 데이터 사이언스 팀은 데이터가 마이그레이션 되길 기다렸다가 작업을 시작해야 했지요. 그런데 새로운 데이터 플랫폼을 구축했더니 모든 데이터를 한곳에 통합할 수 있게 됐습니다.
선택지를 공들여 검토해본 후 King은 Google Cloud Platform이 요구 조건에 부합하는 최상의 확장성과 분석 기능을 겸비했다는 결론을 내리고 두 가지 새로운 솔루션(데이터 웨어하우징 인프라와 머신 러닝용 독립형 플랫폼)을 구축하기 시작했습니다. King은 2018년 초 데이터를 온프레미스 클러스터에서 BigQuery로 마이그레이션하기 시작했으며 연말까지 완료했습니다.
"BigQuery의 중첩 필드를 사용하면 대용량의 테이블을 병합하지 않고도 데이터를 효율적으로 쿼리할 수 있습니다. 이런 구조는 사업부가 개괄적 통계에서 대단히 세부적인 데이터로 신속하게 드릴다운할 수 있기 때문에 굉장히 유용합니다."
—톰 스탈링(Tom Starling), King 데이터 웨어하우스 수석 엔지니어확장성과 사용하기 쉬운 기능을 갖춘 BigQuery가 새로 구현한 데이터 웨어하우스의 핵심을 이뤘습니다. 데이터 웨어하우스 관리팀은 BigQuery의 혁신적인 기능으로 새로운 데이터 구조를 실험하여 성능을 개선할 수 있었습니다.
King의 데이터 웨어하우스 수석 엔지니어 톰 스탈링에 따르면 "BigQuery의 중첩 필드를 사용하면 대용량의 테이블을 병합하지 않고도 데이터를 효율적으로 쿼리할 수 있습니다. 이런 구조는 사업부가 개괄적 통계에서 대단히 세부적인 데이터로 신속하게 드릴다운할 수 있기 때문에 굉장히 유용합니다."
또한 King은 Cloud Storage를 도입하면서 대량의 데이터를 더욱 안전하게 보존할 수 있게 됐습니다. "더 이상 용량 계획을 세우느라 전전긍긍할 필요가 없어졌습니다"라고 케네스 맥아더는 강조합니다. 한편 Cloud Dataflow는 기존의 온프레미스 솔루션과 달리, 데이터 웨어하우스 관리팀이 간편하게 데이터를 수집할 수 있는 경제적인 솔루션으로 입증됐습니다.
Cloud Machine Learning Engine이 지원하는 새로운 솔루션
King의 기술팀은 데이터 웨어하우징 플랫폼과 함께 자사의 데이터 사이언티스트들에게 적합한 솔루션을 찾기 위해 Google Cloud Machine Learning Engine 도구를 검토하기 시작했습니다. 어서 브레딘이 지휘하는 King의 게임 플랫폼 기술팀은 여러 게임팀과 협력하면서 전력 증강팀 역할을 하고 있는데, 한 팀의 문제를 해결하는 과정에서 전사적으로 응용할 수 있는 새로운 솔루션을 얻게 되는 경우가 종종 있습니다.
King이 머신 러닝으로 해결하려는 까다로운 문제는 오랜 기간 동안 직접 게임을 테스트하지 않고도 게임의 적절한 난이도를 결정하는 것입니다. 기술팀은 머신 러닝 모델로 학습시킨 수백 명의 가상 게이머를 생성하기 위해 Cloud Deployment Manager로 Google Kubernetes Engine 워크로드를 구축했습니다. 테스트 결과 데이터는 Cloud Pub/Sub를 통해 King의 데이터 분석 모듈로 다시 전송됩니다. 이렇게 해서 King이 확실한 데이터를 토대로 게임 설계를 신속하게 최적화할 수 있는 견고한 피드백 루프가 완성됩니다.
King의 AI 엔지니어 알렉스 노데(Alex Nodet)에 따르면 "온프레미스 인프라를 운영할 때는 애플리케이션을 간편하게 배포할 수 있는 방법이 확립되지 않았는데 Cloud Deployment Manager를 사용하면서 상황이 완전히 달라졌습니다. 내일 당장 애플리케이션을 배포해야 하는 상황이 생기더라도 아무 문제 없습니다."
알렉스 노데는 이렇게 덧붙입니다. "자동 확장 기능이 제대로 갖춰져 있지 않았는데 Google Kubernetes Engine으로 이 문제를 해결할 수 있었습니다. 게다가 AI 애플리케이션을 개발할 때 Google Kubernetes Engine이 Google Cloud Machine Learning Engine을 완벽하게 보조합니다. 이제는 프로토타입을 사람들의 기대에 걸맞은 실사용 환경 지원 도구로 바로 변환할 수 있습니다."
"애플리케이션 배포 속도가 중요한데 IT 환경을 혁신했더니 팀이 도움 없이도 직접 문제를 해결할 수 있게 됐습니다. 스스로 해결책을 찾을 수 있으니 팀이 훨씬 더 민첩해졌습니다."
—어서 브레딘, King 기술 담당 FVPGoogle Cloud Platform 도입으로 민첩성 향상 및 의존성 감소
King은 Google Cloud Platform으로 최첨단 머신 러닝 기술이 뒷받침되는 안정적이고 확장성이 뛰어난 데이터 웨어하우징 및 분석 플랫폼을 구축하여 관리 부담을 줄이고 새로운 가능성을 발견했습니다. 서버를 구축하고 관리해야 하는 부담에서 해방된 King의 엔지니어들이 이제 비즈니스에 부가가치를 창출하는 데 주력할 수 있다고 어서 브레딘은 설명합니다. "더 이상 클러스터 관리 작업에 얽매이지 않으니 직원들이 최고의 게임을 만드는 데 집중할 수 있습니다."
새로운 데이터 플랫폼 덕분에 데이터 사이언티스트들이 눈에 띄게 향상된 워크플로우의 효율성을 실감하고 있다고 King의 CIO 자크 에라스무스는 전합니다.
자크 에라스무스에 따르면 "기존의 클러스터를 사용할 때는 분석가들이 프로젝트를 착수하려면 환경을 구현하고 데이터를 가져오는 등의 작업에 하루 정도를 허비했습니다. 그런데 지금은 GCP가 있으니 버튼 몇 번만 클릭하면 분석에 필요한 데이터와 환경을 설정할 수 있습니다."
BigQuery로 안정적이고 사용하기 쉬운 데이터 플랫폼을 구현하자 의존성은 감소하고 분석팀과 데이터 사이언스팀의 역량은 향상됐습니다.
어서 브레딘에 따르면 "애플리케이션 배포 속도가 중요한데 IT 환경을 혁신했더니 팀이 최소한의 도움만 받은 채 직접 문제를 해결할 수 있게 됐습니다. 스스로 해결책을 찾을 수 있으니 팀이 훨씬 더 민첩해졌습니다."
새로운 세상에 당당히 도전하는 데 유용한 최첨단 도구
마이그레이션이 막바지에 접어든 가운데 King은 이미 Google과의 제휴를 통해 새로운 가능성을 모색하는 데 관심을 기울이고 있습니다. 주요 목표는 머신 러닝 활용 범위를 비즈니스의 모든 측면으로 확대하는 것입니다. 한편 King은 고객 서비스에 분석 플랫폼을 활용하는 데 매진하고 있는데, 자사의 독점 정보를 노출시키지 않으면서 새로운 사용자 데이터를 쉽고 안전하게 격리하는 데 Google Cloud Platform이 적격입니다. 이처럼 데이터를 격리하는 멀티테넌시 모델은 King의 채용 과정에서 지원자들을 일반적인 데이터 스킬뿐만 아니라 King이 사용하고 있는 기술에 대한 능력으로 평가하는데 사용되고 있습니다. Google Cloud Platform은 King에게 기술과 인재 확보 측면에서 미래를 위한 견고한 기반을 마련할 수 있게 함으로써 효과적인 리크루팅 도구임을 입증했습니다.
자크 에라스무스에 따르면 "Google Cloud Platform은 이와 같은 규모의 복잡한 환경을 관리할 수 있는 인재를 확보하는 데 유용합니다. 최고의 인재라면 최첨단 도구 및 기술로 작업하기를 원하기 마련인지라, King의 엔지니어들은 Google로 이전한 데 크게 만족해하고 있습니다."
어떤 어려움을 겪고 계신지 알려주세요. Google Cloud가 도와드리겠습니다.
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Activision Blizzard 사단의 독립 계열사인 King은 전 세계 사람들이 각기 한 가지 이상의 게임을 즐기는 모바일 세상에서 선두를 달리는 인터랙티브 엔터테인먼트 회사입니다. King은 200가지 이상의 재미있는 게임 타이틀을 개발하여 다양한 매력을 지닌 게임을 출시하고 소셜 기능을 내장하여 게임 경험을 개선합니다.