센드버드 : 데이터 기반 업무 환경을 위한 효율적인 데이터 통합 관리 시스템 구축
Sendbird에 대하여
센드버드는 모바일 앱에 텍스트, 음성, 영상 대화 기능을 효율적으로 구축 및 관리할 수 있게 돕는 기업용 플랫폼입니다. 2013년 설립 이후 도어대시, 페이티엠, 크래프톤, KT 등 대규모 트래픽을 필요로 하는 기업들에 안정적이고 확장성 높은 API를 제공하며 비즈니스 성장을 지원하고 있습니다.
어떤 어려움을 겪고 계신지 알려주세요. Google Cloud가 도와드리겠습니다.
문의하기센드버드의 비즈니스 성장에 따라 다양한 출처와 형태의 데이터가 증가하면서 체계적인 데이터 수집, 분석이 필요하게 되었습니다. Google Cloud는 데이터웨어하우스를 포함하여 데이터를 통합 관리할 수 있는 환경을 제공함으로써 센드버드의 서비스 품질을 향상하고 데이터 기반 소통에 기여하고 있습니다.
구글 클라우드 사용 효과
- 편리하고 강력한 데이터웨어하우스 및 BI 솔루션 레버리지
- Google Cloud 내외 다양한 서비스 연동, 데이터 관리 편의성
분산된 데이터의 통합 처리 환경 구축 및 데이터 중심으로 변화하는 업무 문화 형성
센드버드는 여러 기업들이 간단하게 채팅, 메신저를 서비스에 붙일 수 있도록 하는 클라우드 채팅 플랫폼입니다. 음식 배달 서비스인 ‘도어대시’를 비롯해 데이팅 앱인 ‘힌지’, 그리고 ‘야후’ 등 대규모 서비스들이 센드버드 API로 효율적으로 실시간 커뮤니케이션 서비스를 운영하고 있습니다.
센드버드는 서비스 운영 중 발생하는 각종 데이터를 체계적으로 수집하고 분석하기 위해 Google Cloud의 BigQuery를 이용해 데이터웨어하우스를 꾸리는 한편, 다양한 서비스를 연동하여 빠르고 안정적으로 데이터를 처리함으로써 원활한 데이터 중심의 업무 환경을 만들어 나가고 있습니다.
비즈니스 성장에 따른 효율적인 데이터 관리 수요 발생
센드버드 데이터 인프라팀 대니얼 왕은 서비스가 빠르게 성장하면서 깊이 있는 데이터 분석을 위한 통합 관리 시스템이 필요해졌다고 설명했습니다.
“비즈니스를 확장하면서 필요한 외부 서비스들이 추가되곤 했는데, 관련 데이터를 확인하려면 각 서비스를 직접 조회하거나 해당하는 데이터 마트를 찾아 단편적으로 분석해야 했습니다.”
관계형 데이터베이스를 사용하면 쉽고 명확하게 데이터를 다룰 수 있지만, 데이터 규모가 늘어남에 따라 성능을 유지하거나 여러 형태의 데이터를 처리하기가 힘들어집니다. 데이터의 양이나 종류가 많지 않은 스타트업 초반에는 흔히들 사용하는 데이터베이스가 당연한 선택이지만, 회사가 성장함에 따라 어느 순간 ‘버겁다’는 판단이 들게 마련입니다.
“센드버드 역시 기존 방식으로는 한계가 있었습니다. 이전까지는 데이터웨어하우스라고 부를 수 있는 수준의 데이터 파이프라인 체계를 갖추지는 못하고 일반적인 관계형 데이터베이스에서 정제된 데이터를 다루었습니다. 그런데 데이터량이 늘어나면서 처리 과정을 관리해야 하는 부담도 늘었고, 무엇보다 데이터가 한 데 모여있지 않아서 종합적으로 분석할 수 없었습니다.
특히 데이터가 다양한 형태로 여러 데이터 마트에 존재하다 보니 분석하는 방법도 제각각이었고, 새로운 비지니스를 발굴할 종합적인 인사이트를 확보하기는 더욱 어려웠습니다. 결국 새로운 데이터 보관 방법이 필요하다는 결론을 내렸습니다. 이후 효율적인 데이터 수집과 분석을 목표로 유명한 서비스들을 검토했고, 성능, 기능, 가격, 관리 편의성, 데이터 생태계, 지원 수준 등을 고려하여 가장 높은 평가를 받았던 BigQuery를 선택하게 되었습니다.”
“한 곳에서 모든 정보 다루는 데이터 통합, 성능과 편의성에 만족”
BigQuery는 합리적인 가격과 일관된 성능, 사용자 및 관리자 친화적인 편의성과 확장성을 보여 주었습니다. 특히 기존 대비 더 많은 양의 데이터를 손쉽게 분석할 수 있어서 업무 효율이 향상되었습니다. BigQuery를 통해 각종 로그를 비롯한 많은 운영 데이터들을 준실시간으로 저장하고 있고 응답 속도도 빨라 즉각적인 상황 대응 및 인사이트 도출에 활용되고 있습니다.
고객사들과 직접 소통하는 부서에서는 데이터 처리 결과를 빠르게 받아볼 수 있게 되면서 커뮤니케이션 만족도를 높일 수 있었습니다. 또한 BigQuery가 표준 쿼리를 지원하면서 OLTP 형태의 데이터베이스를 쓰듯 직관적으로 원하는 데이터를 찾을 수 있고, 이전에 쓰던 레거시 쿼리도 거의 그대로 재활용할 수 있어 별도 교육을 받지 않아도 BigQuery를 다루는 데 큰 어려움이 없었습니다.
“데이터의 원활한 수집과 분석을 위해 도입한 BigQuery는 다양하게 흩어져 있던 데이터를 한 데 모아 입체적인 데이터 분석을 가능하게 해 주었습니다. 데이터를 더 쉽고 빠르며 폭넓게 다룰 수 있는 환경이 마련되면서 대고객 서비스 안정성을 높이는 것은 물론 커뮤니케이션에도 적극적으로 데이터를 활용할 수 있게 되었습니다.”
컴퓨팅 자원 할당에 대한 부담도 줄었습니다. 센드버드가 BigQuery를 도입한 계기 중 하나는 다양한 형태로 빠르게 늘어나는 데이터를 제시간에 처리하여 분석하기 위함이었습니다. BigQuery는 기대 이상의 성능을 내어 주었을 뿐 아니라 자원 관리도 우수해서 주요 데이터 파이프라인의 안정성을 보장하는 등 관련 업무의 편의성도 향상 되었습니다.
“매끄러운 컴퓨팅 자원 활용도 BigQuery의 장점 중 하나입니다. 대규모 작업을 일일이 분할하지 않고 수행하더라도 동시에 병렬로 처리해 주는 부분이 특히 편리했습니다. BigQuery는 슬롯 개념으로 작업이 처리되기 때문에 할당된 자원을 넘어서는 경우에도 작업이 중단되는 것이 아니라 자원이 확보될 때까지 기다렸다가 처리하는 등 유동적으로 대응할 수 있어 필수 작업들을 보호할 수 있었습니다.”
이외에 BigQuery는 다양한 데이터 엔지니어링 기능을 지원하고 있습니다. 예를 들면 일정 기간 쓰이지 않는 데이터는 장기 스토리지로 간주되어 보관 비용이 저렴해지거나, 컬럼 레벨로 접근을 제어할 수도 있습니다. 또한 Data Transfer Service, 머신러닝 프레임워크 등 단순 데이터웨어하우스 이상의 유저 경험을 제공합니다.
데이터 중심으로 달라진 업무 환경
센드버드는 BigQuery 도입으로 분산된 데이터 마트 환경에서 벗어나 본격적으로 데이터를 하나로 통합할 수 있었습니다. 이 과정에서 각 데이터 관리 주체가 갖고 있던 상이한 데이터 처리 규칙을 일원화 할 필요가 생겼습니다. 또한 비즈니스 성장에 따라 데이터 소스, 사용자, 사이즈 및 분석 요구 사항 등이 지속적으로 증가하고 복잡해질 것에 대비하기 위해 일관 되면서도 수준 높은 데이터 처리 환경을 정의하는 데이터 거버넌스까지 자연스럽게 고민하게 되었습니다.
“일련의 과정을 통해 조직 내 각 팀이 Google Cloud 프로젝트를 보유하고 해당 데이터의 소유와 관리 권한까지 갖도록 했습니다. 덕분에 체계적이고 효율적이면서 안전한 데이터 접근 권한을 설정하기 위해 서로가 더 적극적으로 소통하고 책임감을 갖게 됐습니다.”
비즈니스 인텔리전스 도구인 Looker를 통해서는 서비스 운영 지표들을 시각화하여 구성원들에게 제공하고 있습니다. 팀원들은 이런 자료를 참고하여 서비스 품질, 고객 참여도, 경영 지표 등을 쉽게 확인하고 팀의 목표와 방향을 설정하거나 점검 할 수 있습니다. 신뢰할 수 있는 데이터를 기반으로 주요 의사 결정 및 커뮤니케이션이 신속하고 투명하게 이뤄질 수 있게 되었습니다.
“데이터 파이프라인 유지보수에 대한 부담을 덜면서 여태까지 가공해내기 어려웠던 지표를 만들기 시작하고, 데이터 간 상관 관계를 찾아 유의미한 지표를 찾는 시도를 하는 등 엔지니어의 리소스와 데이터 모두 좀 더 가치 있게 활용 할 수 있게 되었습니다.”
Google Cloud, 데이터를 제대로 쓸 수 있는 문화 만드는 파트너
“Looker 뿐만 아니라 Google Workspace 도 협업 툴로 쓰고 있었기 때문에 BigQuery 도입으로 데이터를 업무 환경에서 더욱 유연하게 사용할 수 있을 것으로 기대했습니다. 구글의 기술 지원도 BigQuery 도입 초반에 많은 도움이 되었습니다.”
Google Cloud는 그 밖에도 BigQuery를 더욱 잘 활용할 수 있게 돕는 여러 서비스를 제공합습니다. 특히 Data Catalog는 데이터 사용자에게 충분한 메타데이터를 제공하며, Airflow 기반의 Cloud Composer는 DAG 관리 부담을 덜어줍니다. 센드버드는 이러한 서비스들을 단계적으로 적용하면서 데이터 통합 관리 환경의 완성도를 높임과 동시에 사용자 접근성은 낮춰 나가고 있습니다.
“시스템 운영의 관점에서 바라보면 관리형 서비스의 가치는 얼마나 뛰어난 성능을 내면서 비용을 아낄 수 있느냐에 국한되지 않습니다. 새로 도입한 시스템을 현업에 빠르게 적용하고 활발하게 써서 전반적인 업무의 능률이 오르고, 새로운 가치를 창출할 수 있도록 도울 수 있어야 좋은 서비스라고 할 수 있습니다. BigQuery를 제공하는 Google Cloud의 데이터 서비스들은 성능과 안정성, 그리고 편의성을 모두 갖춰 유저 친화적이라는 인상을 주었습니다.”
기업의 성장에 발맞춰 데이터를 지속 가능한 형태로 관리 하려면 일관된 정책과 우수한 시스템이 필요한데, 이를 위해서는 데이터에 관심을 갖고 다각도로 고려해서 최적의 시스템을 구현해야 합니다. Google Cloud는 센드버드가 데이터를 제대로 쓸 수 있는 문화를 안착시킬 수 있도록 도움을 주는 좋은 도구 역할을 수행하고 있습니다.
어떤 어려움을 겪고 계신지 알려주세요. Google Cloud가 도와드리겠습니다.
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Sendbird에 대하여
센드버드는 모바일 앱에 텍스트, 음성, 영상 대화 기능을 효율적으로 구축 및 관리할 수 있게 돕는 기업용 플랫폼입니다. 2013년 설립 이후 도어대시, 페이티엠, 크래프톤, KT 등 대규모 트래픽을 필요로 하는 기업들에 안정적이고 확장성 높은 API를 제공하며 비즈니스 성장을 지원하고 있습니다.