매스프레소 : 클라우드의 강점과 전문가의 최적화를 동시에 만족시키는 Cloud SQL 데이터베이스
Mathpresso에 대하여
매스프레소는 2015년부터 스마트폰으로 수학 문제 풀이 과정을 안내해주는 콴다를 서비스하기 시작했습니다. 글자와 수식을 읽어들이는 OCR 기술로 문제를 담고, 교육 전문가들이 최고의 문제 풀이를 제시하면서 초기부터 큰 인기를 누렸고, 국내 뿐 아니라 일본, 베트남 등 글로벌 시장에서도 주목받는 교육 플랫폼으로 자리를 잡았습니다. 매스프레소는 단순한 문제 풀이가 아니라 교육이 장벽이 되지 않도록 누구나 손쉽게 접근할 수 있는 교육 플랫폼을 꿈꾸며 서비스를 확장해 나가고 있고 최근에는 시리즈C 대규모 투자를 받으면서 빠르고 탄탄한 성장을 이어가고 있습니다.
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문의하기매스프레소는 스마트폰으로 수학 문제를 찍으면 정확한 풀이 과정을 제시해주는 ‘콴다’를 서비스하고 있습니다. 한번 해결된 문제는 사라지지 않고 지식으로 남아 많은 학생들에게 더 나은 학습 기회를 줄 수 있다는 목표를 바탕으로 체계적인 데이터베이크 클러스터를 구축했습니다. 늘어나는 데이터를 효과적으로 관리하기 위해 마이크로 서비스 아키텍처 기반의 데이터 분산이 필요했습니다. Cloud SQL은 빠른 백업과 리커버리 속도를 바탕으로 서비스 안정성을 높여 주었고 서비스 환경에 맞는 최적화에도 유리했습니다.
구글 클라우드 사용 효과
- 빠른 백업과 리커버리 속도,매끄러운 재해복구 환경 운영
- 트래픽에 대응하는 안정적인 데이터 처리 성능과 유연성
- 모니터링 도구로 데이터베이스 중심의 소통 문화 안착
마이크로 서비스 아키텍처에 적합한 데이터베이스 전환으로 데이터 중심 통합 학습 플랫폼 환경 구축
매스프레소는 인공지능 기반 학습 플랫폼 ‘콴다’로 학생들과 학부모들에게 잘 알려져 있는 교육 기업입니다. 콴다는 학생들이 모르는 문제를 스마트폰 앱으로 찍어서 전송하면 곧바로 풀이 방법을 소개해주고, 문제를 통해 알아야 하는 개념, 비슷한 예제를 꺼내주어서 학생들이 비싼 사교육에 의지하지 않아도 부담없이 스스로 공부할 수 있는 환경을 만들어 줍니다.
콴다 서비스의 시작은 수학 문제 풀이지만 매스프레소는 교육의 디지털 전환이라는 더 큰 목표를 갖고 있습니다. 학생들이 학원과 과외 등 사교육에 마음이 가는 이유는 부족한 부분을 찾아내고 개선할 수 있도록 이끌어주는 누군가의 역할이 필요하기 때문입니다. 매스프레소는 데이터가 그 대안이 될 수 있다는 점을 목표로 비즈니스를 이어가고 있습니다.
"콴다에는 지난 8년여간 이어온 수많은 질문과 풀이 과정에 대한 데이터가 쌓여 있습니다. 초기에는 직접 전문가들이 1:1로 풀이 과정을 알려주는 과정이 반복됐는데, 정해진 교육 과정 안에서 학생들이 어려워하는 문제의 패턴은 크게 다르지 않습니다. 한번 풀이된 문제가 다른 학생들에게 더 빠르고 다양한 답을 줄 수 있는 콘텐츠가 되는 셈입니다."
글자와 숫자를 디지털로 읽어들이는 OCR 기술이 최근 인공지능 비전 컴퓨팅의 발달로 인해 정확도가 매우 높아졌고, 이를 통해서 문제들을 디지털 정보로 보관하고 관리할 수 있게 되었습니다. 이를 위해서 체계적인 운영과 관리를 할 수 있는 데이터베이스 클러스터의 중요도가 높아지고 있다는 것이 이성선 매스프레소 DBE팀 팀장의 설명입니다.
"콴다에는 지난 8년여간 이어온 수많은 질문과 풀이 과정에 대한 데이터가 쌓여 있습니다. 초기에는 직접 전문가들이 1:1로 풀이 과정을 알려주는 과정이 반복됐는데, 정해진 교육 과정 안에서 학생들이 어려워하는 문제의 패턴은 크게 다르지 않습니다. 한번 풀이된 문제가 다른 학생들에게 더 빠르고 다양한 답을 줄 수 있는 콘텐츠가 되는 셈입니다."
마이크로 서비스 아키텍처에 맞는 독립형 데이터베이스 구축
매스프레소는 최근 구글 클라우드로 모든 인프라를 이전했습니다. 현재는 구글 쿠버네티스 엔진과 구글 컴퓨트 엔진, 그리고 데이터베이스 등을 이용해 서비스의 중심이 되는 영역을 이전했고, 데이터 분석을 위한 빅쿼리와 구글 클라우드 스토리지 등 대부분의 데이터 파이프라인이 구글 클라우드에서 운영되고 있습니다.
매스프레소의 이전 과정에서 큰 변화를 겪은 것은 데이터베이스였습니다. 초기의 콴다는 전체 서비스가 통합된 모놀리틱 아키텍처로 설계됐습니다. 하지만 전 세계에서 매월 1천만 명의 학생들이 쉴 새 없이 콴다를 통해 학습을 할 만큼 서비스 규모가 빠르게 늘어났습니다. 이성선 팀장은 새로운 기술의 개발과 업데이트, 운영 등을 매끄럽게 하기 위해서는 각 요소들이 독립성을 갖는 마이크로 서비스 아키텍처가 필요했다고 설명합니다.
"서비스의 규모가 늘어나면서 데이터 분산 처리에 대한 필요성이 점점 커졌습니다. 데이터베이스를 조금 더 체계적으로 세분화하고, 각 프로젝트별로 나누어서 관리, 운영하도록 했습니다. 이전에는 하나의 커다란 데이터베이스 어카운트를 두고, 그 안에서 나누어서 여러 서비스를 운영했었는데, 이제는 각 서비스, 프로젝트별로 각각의 데이터베이스 어카운트가 나누어지는 구성이 필요했습니다."
데이터베이스를 세분화하는 것은 작은 규모의 스타트업에서는 기술적, 운영적 측면에서 어려운 일입니다. 각 서비스마다 구분된 아키텍처와 시스템의 자원이 지나치게 부족하거나 남지 않게 효율적으로 관리를 해야 하기 때문에 대부분 단일 데이터베이스로 자원을 운영하게 됩니다.
매스프레소도 시작은 단일 인프라였지만 빠른 성장과 함께 데이터베이스를 나누는 것이 더 효과적이고 안전한 단계에 올라섰습니다. 이성선 팀장은 구글 클라우드의 이전은 큰 작업을 하기에 좋은 기회였고, Cloud SQL 을 비롯한 구글 클라우드의 환경은 MySQL을 중심으로 새로운 형태의 데이터베이스를 꾸리기에 적합했다고 말합니다.
"여전히 콴다 데이터베이스의 중심은 MySQL입니다. 구글의 Cloud SQL은 MySQL을 관리형 서비스로 편리하게 운영할 수 있는 도구가 되어주었습니다. Cloud SQL의 MySQL은 기본적으로는 관리형 서비스의 강점을 갖고 있지만 DBA가 세세한 최적화를 할 수 있는 여지도 많았습니다."
데이터베이스를 분산하면서 데이터에 접근하는 방식에도 변화를 주었습니다. 이전에는 애플리케이션이 어떤 데이터를 검색하면 직접 데이터베이스에 접근해서 읽어들였습니다. Cloud SQL 로 이전하면서부터는 직접 데이터베이스에 접근하는 방식 대신 서비스 API를 통해서 통신하는 구조로 바뀌었습니다.
직접 데이터베이스에 접근하지 않게 되면서 보안의 안정성도 높아졌고, API를 중심으로 데이터가 흐르는 마이크로 서비스 아키텍처에도 더 잘 어울리게 됐습니다. 무엇보다 데이터 베이스에 직접 접근할 수 있는 권한이 명확하게 구분되기 때문에 여러 부서가 동시에 함께 접근해서 작업이 이뤄져도 실시간성과 단일 데이터가 유지되기 때문에 전체적인 혼란이 줄어들게 됩니다. 하나의 서비스, 비즈니스에서는 데이터베이스 관련 채널이 한 곳으로 명확해지는 셈입니다.
효과적인 모니터링 시스템으로 매끄러워진 커뮤니케이션
모니터링 시스템은 개발자들이 데이터베이스의 운영 상황을 이해하는 데에 큰 도움을 주었습니다. 데이터베이스 엔지니어 입장에서는 각자의 데이터베이스 관리 방법을 통해서 매끄럽게 모니터링과 대응이 이뤄지지만 서비스 개발자들은 이를 직관적으로 이해하기가 어렵습니다.
Cloud SQL의 쿼리 인사이트는 많이 실행되는 쿼리를 비롯해 데이터베이스의 세세한 통계를 한 눈에 보여주었습니다. 데이터베이스 엔지니어가 따로 언급하기 전에 어떤 쿼리가 데이터베이스에서 문제를 일으킬 수 있는지 미리 알려주기 때문에 개발자들이 직접 특정 쿼리를 확인하고 대응할 수 있습니다. 현장에서 흔히 일어나는 개발자와 데이터베이스 엔지니어 사이의 혼란이 쿼리 인사이트를 통해서 해결되는 셈입니다.
모니터링은 데이터베이스 관리자의 역량에 의지하는 부분이 많습니다. 데이터베이스 관리자 입장에서는 조금 더 전문적이고 세밀한 모니터링 도구와 기술이 필요한데, 이를 개발자들이 직접 보기에는 쉽지 않습니다. 인사이트는 조금 더 캐주얼하게 운영 상황을 마주할 수 있기 때문에 개발자들이 꼭 알아야 하는 데이터베이스의 현황을 쉽게 받아들일 수 있고, DBA는 더 나은 최상의 모니터링 도구를 별도로 운영할 수 있습니다.
물론 DBA가 없는 기업 입장에서는 쿼리 인사이트가 그 자체로 훌륭한 모니터링 도구가 되고, DBA 없이도 매끄럽게 운영을 할 수 있는 기반을 만들어줍니다. 여기에 전문 데이터베이스 관리자가 있다면 매끄러운 소통의 연결고리가 되어주는 셈입니다.
엔지니어의 역할이 도드라지는 관리형 데이터베이스
사실 인프라만큼이나 데이터베이스의 흐름도 클라우드로 옮겨가고 있습니다. 네트워크나 스위치, 시스템 매니지먼트 등은 클라우드에 맡겨두는 사례가 늘어나고 있지만 여전히 핵심이 되는 데이터베이스의 관리는 전문성의 영향을 받는 일이라는 것이 이성선 팀장의 설명입니다.
"지금도 DBA 없이 많은 비즈니스가 운영됩니다. Cloud SQL을 비롯해 클라우드의 관리형 데이터베이스 시스템들은 최적화를 돕고 있기도 합니다. 그리고 언젠가는 이 역시 인공지능 기술을 더해서 자동으로 튜닝과 어드바이저 등이 세세한 설정을 도울 겁니다. 하지만 급변하는 트래픽에 따른 데이터베이스 튜닝은 전문가가 해야 하는 부분이 남아 있습니다. 특히 백엔드 개발자들이 데이터베이스를 정밀하게 관리하는 것은 쉽지 않습니다. 구글 클라우드와 Cloud SQL은 관리형의 강점과 함께 DBA가 전문적인 튜닝을 할 수 있는 자유도가 있습니다."
아직 개발자들이 데이터베이스에 대해서는 클라우드가 제공하는 기본 옵션을 쓰는 경우가 많습니다. 그러다 보니 CPU나 메모리 등의 설정이 최적화되지 않으면서 자원이 낭비되거나 병목 현상이 일어나기도 합니다. 이성선 팀장은 Cloud SQL이 데이터베이스 관리자가 최적화할 수 있는 여지가 많다고 설명합니다. 매스프레소는 인덱스부터 데이터베이스 옵션을 바꾸면서 기본적인 부하를 줄일 수 있게 튜닝이 이뤄졌고, 각 데이터베이스에 맞춰 CPU의 코어 수와 메모리를 조정할 수 있었습니다.
"구글 클라우드는 넉넉한 성능을 제공해 주어서 전체적인 운영의 안정성을 높일 수 있었습니다. OLTP성 서비스의 데이터베이스는 되도록 시스템 자원 이용률이 50%를 넘기지 않도록 운영해야 합니다. 일반적인 인프라와 달리 데이터베이스는 스케일업을 하면 다운타임이 무조건 발생하기 때문에 적절한 자원 관리와 튜닝, 그리고 비용을 모두 만족시킬 수 있어야 합니다."
매끄럽게 운영되면 그 존재감이 잘 드러나지 않는 것 중 하나가 데이터베이스입니다. Cloud SQL은 데이터베이스 관리자의 의도를 반영하고 최적의 환경을 구축할 수 있는 환경을 제공했고, 이를 통해 매스프레소는 폭발적으로 늘어나는 서비스 환경에서도 전 세계의 ‘문제'들을 매끄럽게 해결해줄 수 있는 기반을 마련했습니다.
어떤 어려움을 겪고 계신지 알려주세요. Google Cloud가 도와드리겠습니다.
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Mathpresso에 대하여
매스프레소는 2015년부터 스마트폰으로 수학 문제 풀이 과정을 안내해주는 콴다를 서비스하기 시작했습니다. 글자와 수식을 읽어들이는 OCR 기술로 문제를 담고, 교육 전문가들이 최고의 문제 풀이를 제시하면서 초기부터 큰 인기를 누렸고, 국내 뿐 아니라 일본, 베트남 등 글로벌 시장에서도 주목받는 교육 플랫폼으로 자리를 잡았습니다. 매스프레소는 단순한 문제 풀이가 아니라 교육이 장벽이 되지 않도록 누구나 손쉽게 접근할 수 있는 교육 플랫폼을 꿈꾸며 서비스를 확장해 나가고 있고 최근에는 시리즈C 대규모 투자를 받으면서 빠르고 탄탄한 성장을 이어가고 있습니다.