구글 클라우드 플랫폼으로 위치 기반 서비스 창업부터 성장까지 빠르고 유연하게 대응
loplat에 대하여
로플랫은 오프라인 데이터의 핵심인 실내 위치 정보 플랫폼을 만드는 기업입니다. 정확하고 확장 가능한 위치 인식 기술을 개발하는 것을 넘어 위치 정보를 구조화해서 오프라인에서 만들어지는 이용자 데이터를 체계적으로 분석할 수 있는 서비스 플랫폼으로 성장해 가고 있습니다.
어떤 어려움을 겪고 계신지 알려주세요. Google Cloud가 도와드리겠습니다.
문의하기1인 기업으로 출발했지만 App Engine으로 대기업 수준의 인프라를 운영할 수 있었습니다. 데이터 분석 플랫폼으로 비즈니스가 변화할때도 데이터 관리 서비스를 확장함으로써 시스템과 기술 요구사항에 빠르게 대응할 수 있었습니다.
Google Cloud 구글 클라우드 도입 효과
- 인프라와 운영 노하우 없이 데이터 기반 스타트업 창업
- 분석 플랫폼으로 성장하기 위한 전문 데이터 분석 인프라 즉시 적용
- 서비스 비용 절감 및 전문 인력 없이도 대기업 수준의 인프라 운영
기술과 인력에 대한 고민 없이 서비스 규모와 비즈니스 성장에 따라 유연한 인프라 확장
로플랫은 무선랜의 신호를 기반으로 실내 위치를 파악하는 위치 정보 플랫폼 기업입니다. 자동차나 실외에서는 GPS 위성이 보내는 전파로 현재 위치를 파악할 수 있지만 이 GPS는 고도를 파악하기 어렵고, 실내나 고층건물이 많은 도심에서는 다소 부정확할 수 있습니다. 그래서 실내에서 정확한 위치를 파악하기 위한 노력들이 이어지고 있습니다. 그 중 하나가 바로 로플랫이 이용하는 무선랜, 즉 와이파이(WiFi) 신호입니다.
로플랫의 주요 비즈니스는 ‘로플랫엑스'라는 이름의 위치 정보 솔루션입니다. 복잡한 추가 장비 없이 스마트폰이나 PC 등 기기들이 읽어내는 주변 무선랜 신호들을 수집해서 데이터로 기록하고 이를 바탕으로 현재 위치를 판단하는 기술입니다.
"구글 클라우드로 스타트업 가능성 열어"
로플랫은 이 위치 정보 데이터를 기록하고 대조하기 위해 App Engine과 Google Cloud SQL을 이용했습니다. 구자형 대표는 2015년 로플랫을 창업했는데 초기에는 모든 서비스 기획과 개발을 혼자 하다 보니 인프라에 대한 고민이 뒤따랐습니다. 이때 구글 클라우드 플랫폼을 이용하기로 결정하면서 인프라에 대한 것들은 모두 App Engine과 Cloud SQL에 맡겼습니다. 구자형 대표는 안드로이드 앱과 서비스 개발에만 초점을 맞춰 빠르게 프로토타입을 만들어 현재 로플랫의 기반 기술을 확보했습니다.
"서버 관련 지식이나 경험이 없어도 파이썬을 다룰 정도면 App Engine을 이용해 곧바로 서비스를 개발할 수 있다는 점 때문에 구글 클라우드 플랫폼을 도입했습니다. App Engine은 인프라에 투자하기 어렵고 시간이 많지 않은 스타트업 초기에 빠르고 효과적으로 결과물을 만들어낼 수 있게 해주었습니다."
로플랫 개발담당 송호찬 이사는 지금도 App Engine과 Cloud SQL이 로플랫의 위치 정보 플랫폼에서 중요한 역할을 맡고 있을 뿐만 아니라 로플랫이 현재의 서비스 형태를 갖추는 뼈대가 된 서비스라고 설명합니다. 하지만 서비스 규모가 커지고 데이터의 역할이 다양해지면서 특화된 클라우드 서비스가 필요했습니다. 송호찬 이사는 구글 클라우드 플랫폼의 확장성이 비즈니스 성장에 대응하기 유리하다고 설명합니다.
로플랫은 App Engine과 Cloud SQL을 바탕으로 앱과 데이터베이스를 운영하고 장소 인식 처리는 Compute Engine을 더했습니다. 분석을 위한 데이터 모니터링에 StackDriver, BigQuery, Cloud Storage 등을 복합적으로 사용합니다. 최근 사진과 위치를 연결하는 서비스를 더하면서 Vision API도 활용하기 시작했습니다.
창업 초기 구글 클라우드 플랫폼을 도입하면서 자체 인프라 없이도 아이디어를 프로토타입으로 만들 수 있었고, 데이터 중심의 위치 정보 플랫폼 기업으로 성장하는 과정에서도 적절한 서비스 확장으로 인프라 요구에 대응할 수 있었습니다. 구글의 클라우드 서비스들은 아이디어를 떠올리고 비즈니스에 집중할 수 있는 기회를 주었고, 그 과정 하나하나에는 구글의 검증된 노하우가 담겨 있었습니다.
—로플랫 송호찬 이사‘용도에 맞춰’, 데이터베이스의 세분화
로플랫이 구글 클라우드 플랫폼 기반의 인프라를 확장하면서 가장 중요하게 여긴 부분은 데이터베이스에 있습니다. 정확한 위치 정보와 데이터 분석은 로플랫 비즈니스의 비전을 이루는 가장 중요한 요소입니다. 송호찬 이사는 로플랫의 핵심 사업이 위치를 기반으로 이용자들의 움직임을 분석하는 방향으로 자리를 잡으면서 데이터를 효과적으로 처리할 수 있는 다양한 데이터베이스 관리 도구가 필요했다고 말합니다.
"로플랫은 사용자의 오프라인 행동을 파악할 수 있는 기능을 제공하는 플랫폼 기업입니다. 궁극적으로는 사용자들을 더 깊이 이해하고, 데이터를 기반으로 더 큰 혜택을 줄 수 있는 기업으로 성장하겠다는 비전을 갖고 있습니다. 결국 서비스를 넘어 데이터를 이용해 고객사와 이용자들에게 이익이 되려면 데이터에 대한 이해와 적극적인 활용이 필요했습니다."
로플랫 개발팀은 위치 정보 데이터에서 다양한 의미를 읽어내기 위해 각 데이터가 갖는 특성에 맞춰 구글 클라우드의 데이터베이스 구조를 다시 설계하기로 했습니다. 초기에 모든 데이터를 담아냈던 Cloud SQL은 관계형 데이터베이스를 처리하기 위해 만들어졌기 때문에 양이 급격히 늘어나고 종류가 다양해지는 로플랫의 데이터 특성을 세세하게 맞추면서 규모를 확장하는 데에는 한계가 있었습니다.
Cloud SQL만으로 데이터베이스를 관리할 수 있긴 하지만 가장 효과적인 방법은 데이터의 성격에 맞는 데이터베이스를 구축해서 적절한 데이터 처리 파이프라인을 만들 필요가 있었습니다. 물론 구글 클라우드 플랫폼에는 데이터를 처리할 수 있는 다양한 서비스들이 준비되어 있었습니다.
로플랫은 먼저 Cloud Storage에 로그를 저장하기로 했습니다. 직접적인 분석보다도 빠르게 쏟아지는 데이터들을 손실 없이 담는 용도입니다. Cloud Storage에 담긴 로그 데이터는 또 다시 각 데이터 분석 서비스에 맞게 옮겨집니다. 분석의 핵심은 BigQuery가 맡고 있는데, BigQuery에 담긴 데이터는 그 어떤 데이터 분석 솔루션들보다 빠르게 처리될 뿐 아니라 원하는 형태로 가공하기도 수월합니다. 하지만 위치 기록 데이터의 양이 많다 보니 이를 안정적으로 처리하기 위해 병렬 데이터 처리 기반의 Cloud Dataproc을 더해 안정성을 높였습니다.
"단순히 로그 데이터를 저장하는 것이 전부가 아니라 계속 분석과 활용을 위해 데이터가 살아 움직이도록 해야 했습니다. 특히 BigQuery의 분석 결과는 각 사업 분야에 다양하게 쓰일 수 있기 때문에 데이터를 만지는 팀 외에도 사내에서 아이디어를 내거나, 서비스 개발에 참여하는 모두가 적절하게 활용할 수 있도록 했습니다."
BigQuery가 바꾸어 놓은 사내 데이터 이용 문화
장소 인식에 대한 연산은 높은 컴퓨팅 파워가 필요하기 때문에 데이터베이스로 모든 것을 처리하는 것보다 적절한 서비스를 이용하는 것이 효과적입니다. 로플랫은 Compute Engine을 통해 장소 인식을 더 빠르고 효과적으로 처리할 수 있도록 구성했습니다. 여전히 데이터의 관리와 정형화된 관계형 데이터베이스는 Cloud SQL이 맡고 있습니다.
BigQuery를 이용한 분석도 꾸준히 늘어나고 있다고 합니다. 데이터 분석은 로플랫의 고객사에게 데이터 기반의 인사이트를 제공할 수 있고, 이를 바탕으로 결국 위치 정보를 이용하는 일반 이용자들에게 직접적으로 혜택을 만들 수 있는 핵심 요소라는 판단 때문입니다.
Cloud Storage에 담긴 데이터 중 분석에 필요한 데이터들이 BigQuery에 전송되는데 데이터의 양이 많다보니 병렬 처리가 필요했고 이에 Cloud Dataproc을 통해 효과적이고 안정적인 데이터 전송이 이뤄지고 있습니다.
로플랫은 사내에서 BigQuery 이용 교육 과정을 열기도 했습니다. 적절한 절차를 거쳐 데이터를 누구나 업무에 활용할 수 있도록 업무 환경과 문화도 바뀌었습니다. 그만큼 쓰기 쉬운 데이터베이스 플랫폼이라는 이야기이기도 합니다. 사내에서도 점점 더 많은 부분에서 BigQuery의 데이터 분석을 기반으로 의사 결정이 이뤄지는 분위기에 대한 기대도 늘어나고 있습니다.
"구글의 노하우 담긴 클라우드로 대기업 수준의 인프라 운영"
송호찬 이사는 머신러닝이나 최신 분석 기술을 이용해 데이터를 최적화하고 운영 비용을 줄이는 것을 기대하고 있다고 합니다. 로플랫은 이용자들이 직접 위치 정보를 채워주는 ‘캐시플레이스’를 출시하면서 데이터 정확도를 높이기 위해 무선랜 기반 위치 데이터와 현장 사진을 연동했습니다. 이 과정에서 의도치 않게 수집된 얼굴 이미지나 개인정보 등을 자동으로 지우는 데에 Vision API를 쓰고 있습니다. 모든 데이터를 사람이 직접 검토하고 삭제하는 것은 사실상 불가능한 일이지만 컴퓨터는 순식간에 모든 이미지를 분석해 개인정보를 안전하게 지웁니다.
송호찬 이사는 스타트업이 갖추기 어려운 역량을 대기업 수준으로 맞출 수 있다는 점이 구글 클라우드 플랫폼의 가장 큰 강점이라고 말합니다. 시스템을 갖추는 것은 물론이고 안정적으로 운영하고 보안이나 장애에 대응하는 것이 스타트업에게는 부담스러울 수밖에 없습니다. 전문 인력과 기술이 없어도 서비스를 빨리 만들어내고 비즈니스를 확장할 수 있기 때문에 스타트업의 빠른 성장세에도 적절하게 대응할 수 있습니다. 무엇보다 수많은 기업들과 클라우드 비즈니스를 하고 있는 구글의 노하우는 보안, 컴포넌트 연결, 인증 체계, 통신 등 모든 분야에서 스타트업이 인프라 면에서 대기업에 전혀 밀리지 않을 수 있게 해 줍니다.
특히 로플랫엑스 플랫폼을 고객사의 서비스에 연결할 때도 구글 클라우드 플랫폼 위에서 가상머신을 꾸리고 데이터셋만 준비하면 몇 시간 내에 곧바로 서비스를 시작할 수 있습니다. 오히려 클라우드를 쓰지 않는 고객사들이 새로 인프라를 준비하는 데 몇 달이 걸리는 경우도 있다고 합니다. 송호찬 이사도 고객사의 요구사항과 일정을 맞출 수 있다는 것은 인프라 측면에서 커다란 강점이라고 강조합니다. 무엇보다 이 모든 과정이 아주 간단히 이뤄지는 것에 대한 만족도가 높다고 합니다.
"조직과 운영 관점에서 보면 시스템 관리자나 인프라 운영에 특화된 인력이 필요하지 않다는 점이 가장 큰 이점입니다. 비용 절감이라고 볼 수 있지만 그보다도 비즈니스에 빠르게 대응할 수 있다는 강점이 더 큽니다. 비즈니스에만 집중하고 나머지는 클라우드로 구글의 검증된 노하우를 이용하면 됩니다."
어떤 어려움을 겪고 계신지 알려주세요. Google Cloud가 도와드리겠습니다.
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로플랫은 오프라인 데이터의 핵심인 실내 위치 정보 플랫폼을 만드는 기업입니다. 정확하고 확장 가능한 위치 인식 기술을 개발하는 것을 넘어 위치 정보를 구조화해서 오프라인에서 만들어지는 이용자 데이터를 체계적으로 분석할 수 있는 서비스 플랫폼으로 성장해 가고 있습니다.