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Author

Miyeon. Jo

비즈니스캔버스

by Miyeon. Jo

비즈니스캔버스

Company Overview

비즈니스캔버스는 세일즈 테크 분야의 ‘Re:catch(리캐치)’, 비즈니스 플래닝 분야의 ‘Typed Finance(타입드 파이낸스)’, 문서 협업 및 지식관리 분야의 ‘Typed(타입드)‘를 개발하며, ‘기업의 일을 더 쉽게, 더 효율적으로, 더 효과적으로’ 변화시키고자 하는 B2B SaaS 스타트업입니다.

Challenge

사업 초기부터 제품을 빠르게 개발하고 테스트하기 위해 Firebase, Cloud Run, Cloud Functions를 사용해왔습니다. 이에 따라 자연스럽게 Google Cloud의 다른 서비스들을 사용하게 되었습니다. 또한 ‘Typed’는 많은 자료들의 체계적인 관리를 돕는 SaaS이기 때문에, 데이터를 잘 활용하는 것이 중요했습니다. 그래서 빅데이터와 머신러닝에 강점이 있는 Google Cloud를 선택했습니다.

Solution

“초기 스타트업이라면 Google Cloud의 다양한 기능들을 통해 빠르게 테스트하고 개발할 수 있습니다. 또한 빅데이터와 머신러닝에 특화된 기능들을 많이 제공하기 때문에 Google Cloud를 통해 제품을 더 발전시켜 나갈 수 있다는 것도 큰 장점입니다.”

– 비즈니스캔버스 Product Manager 하정우님

현재 ‘Typed’의 메인 서비스는 모두 GKE(Google Kubernetes Engine) 안에서 운영하고 있습니다. 빠르게 테스트하고 배포할 수 있는 환경이 구축되어 있어 오로지 제품 기능 개발에만 집중할 수 있습니다. 유저들의 로그 데이터 측정을 위해 BigQuery도 활용하고 있습니다. 방대한 양의 데이터를 실시간으로 수집하고 처리할 수 있다는 점에서 매우 만족스럽습니다.

이 밖에도 Compute Engine, Cloud SQL, Memorystore 등 필요한 인프라는 모두 Google Cloud를 사용 중입니다. 앞으로 ‘Typed’는 입체적인 자료 관리가 가능하도록 머신러닝 기반 자료 추천 기능 등을 제공할 계획인데, 이 과정에서도 Google Cloud의 다양한 기능들을 적극 활용할 예정입니다.

Benefit

“클라우드를 잘 활용하기 위해서는 전문 파트너사의 도움이 필요합니다. 베스핀글로벌을 통해 Google Cloud를 더 합리적인 비용에 이용할 수 있었고, 앞으로 안정적인 클라우드 인프라 운영을 위해 기술 지원도 받을 예정입니다. Google Cloud 도입을 고민하고 있다면 베스핀글로벌을 추천합니다.”

– 비즈니스캔버스 Product Manager 하정우님

베스핀글로벌과의 파트너십 및 EDP(Enterprise Discount Program)를 통해 Google Cloud를 더 합리적인 비용으로 이용할 수 있게 되었습니다. 또한 앞으로 비즈니스가 확장되고 클라우드 워크로드가 더 늘어나면 본격적으로 베스핀글로벌의 전문 기술 지원을 받을 예정입니다. 제품 기능 개발을 중심으로 빠르고 린하게 움직이는 스타트업이다 보니 클라우드 인프라 관리 측면에서 지원 및 도움이 필요하기 때문입니다.

 

더불어 베스핀글로벌에서 제공하는 클라우드 운영 관리 솔루션 옵스나우(OpsNow)를 도입해 클라우드 자원과 비용을 더 효율적으로 관리할 예정입니다.

베스핀글로벌의 Market Overview

글로벌 협업 툴 시장 규모는 2021년부터 2027년까지 연평균 성장률 약 14%로, 2027년에는 262억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 코로나19를 계기로 비대면 소통과 원격 근무가 늘어나면서 협업 툴 시장의 성장도 가속화된 것입니다. 최근 협업 툴의 트렌드는 바로 AI(인공지능)의 접목입니다. 개개인의 업무 환경에도 AI가 도입되면서 생산성 향상에 많은 기여를 하고 있습니다. 예를 들어, 많은 양의 자료들을 직접 정리하고 찾아보지 않아도 AI가 사용자에게 가장 필요할 것 같은 파일을 추천해 줍니다.

 

문서 기반 지식 관리 협업 툴 ‘Typed’를 제공하는 비즈니스캔버스 역시 이러한 트렌드에 주목하고 있습니다. ‘Typed’는 방대한 양의, 다양한 종류의 자료들을 네트워크 구조 기반으로 관리할 수 있는 것이 특징인데, 앞으로는 작성 중인 문서와 관련한 자료를 자동으로 추천해 주는 기능도 제공할 예정입니다. 이를 위해 비즈니스캔버스는 사업 초기부터 빅데이터와 머신러닝에 특화된 Google Cloud를 선택해 사용 중입니다. 그리고 계속해서 Google Cloud를 기반으로 다양한 기능들을 개발할 계획입니다. 앞으로 글로벌 SaaS 기업으로 더 빠르게 성장해 나갈 비즈니스캔버스와 ‘Typed’의 행보가 기대됩니다.

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제이앤피메디

by Miyeon. Jo

제이앤피메디

Company Overview

제이앤피메디(JNPMEDI)는 임상 데이터 관리 솔루션 ‘Maven Clinical Cloud’를 제공하는 IT 스타트업입니다. ‘Maven Clinical Cloud’는 임상시험 프로토콜 작성부터 데이터 수집 및 분석까지 임상시험을 더 효율적이고 안정적으로 운영할 수 있도록 돕는 클라우드 기반 서비스입니다. 주요 고객사로는 서울대학교 병원을 비롯한 국내외 의료 기관 및 제약사, 임상시험 수탁기관(CRO) 등이 있으며, 글로벌 시장을 선도하는 헬스케어 소프트웨어 기업을 목표로 빠르게 성장하고 있습니다.

Challenge

제이앤피메디는 사업 시작 단계부터 모든 개발 환경을 클라우드 인프라로 구축하고자 했습니다. 프로덕트 마켓 핏을 조사하는 과정에서 계속해서 요구사항이 변경되다 보니, 이러한 상황에서도 유연하게 대응할 수 있는 클라우드 플랫폼이 필요했습니다. 또한 개발 및 프로덕션 환경을 세팅하는 데 있어 비용이나 운영 측면에서 익숙하게 사용할 수 있는지도 중요한 기준이었습니다. 여러 가지 클라우드 플랫폼을 비교해 본 결과 이 모든 조건을 만족시키는 AWS를 선택했습니다.

Solution

“클라우드 환경이 보편화되면서 헬스케어 산업에서도 클라우드 도입이 증가하고 있지만 여전히 많은 검증 과정을 거쳐야 합니다. AWS는 전 세계적으로 가장 많이 사용되는, 안정성이 보장된 클라우드 플랫폼이라는 점에서 믿고 사용할 수 있습니다.”
– 제이앤피메디 박상훈 개발실장님

헬스케어 산업과 임상시험 업계는 규제가 많은 분야이기 때문에, 제이앤피메디에서 개발하는 제품들과 사용되는 인프라는 엄격한 검증 절차를 거쳐야만 했습니다. AWS는 이미 많은 산업군 및 서비스들이 사용하고 있는 클라우드 플랫폼이기 때문에, 제이앤피메디의 제품 및 인프라에 대한 검증도 원활하게 완료할 수 있었습니다.

제이앤피메디가 선택한 AWS 문의하기

Benefit

“베스핀글로벌은 클라우드 기술력과 다양한 산업군과의 협업 경험을 바탕으로 AWS를 사용하는 데 적극적으로 지원해 주었습니다. AWS 도입을 고민하고 있다면, 믿을 수 있는 파트너 베스핀글로벌과 함께 하시기를 추천합니다.”
– 제이앤피메디 박영용 CTO님

베스핀글로벌은 AWS를 사용하는 데 있어 적극적인 기술 지원은 물론 합리적인 가격 정책을 제공해 주었습니다. 초기 클라우드 아키텍처를 설계하는 단계에서 프로덕션 환경에서도 문제가 없을지 확인이 필요했는데, 베스핀글로벌의 전문 엔지니어가 리뷰를 진행해 주어서 아키텍처를 계속 발전시켜 나갈 수 있었습니다. 이러한 도움을 통해 규제 기관에서 요구하는 기술적 가이드라인도 문제없이 충족시켜 나갈 수 있었습니다.

또한 아키텍처를 계속 변경하다 보면 실수로 이상 비용이 발생하기 쉬운데, 제이앤피메디는 베스핀글로벌의 OpsNow(옵스나우)를 도입해 이를 사전에 방지하고 불필요한 비용 지출을 막을 수 있었습니다. 앞으로도 베스핀글로벌과의 협업을 통해 클라우드 아키텍처와 비용을 최적화해 나갈 예정입니다.

베스핀글로벌의 Market Overview

한국은 임상시험 산업이 활발한 국가 중 하나입니다. 2019년 한국의 글로벌 의약품 임상시험 수행 규모는 약 266건으로, 이는 전 세계 시장의 약 4.4%(3위)에 해당하는 수치입니다. 국내 임상시험 산업의 시장 규모가 약 1조 1,506억 원으로 추정되는 가운데, 투자 업계는 앞으로 임상시험 산업이 더욱 성장할 것으로 전망하고 있습니다.

 

코로나19로 인해 해외에서는 비대면 방식의 분산형 임상시험이 트렌드로 자리 잡고 있습니다. 그리고 국내에서도 분산형 임상시험의 움직임이 보이기 시작했는데, 이러한 변화를 선도하는 스타트업이 바로 제이앤피메디입니다. 클라우드 기반 임상 데이터 솔루션 ‘Maven Clinical Cloud’를 통해 임상시험의 효율화를 돕습니다.

 

하지만 헬스케어 및 임상시험 분야는 규제가 엄격하기 때문에 이를 충족시킬 수 있는 클라우드 플랫폼이 필요한데요. 제이앤피메디는 각종 규제와 가이드라인을 충족시키기 위해 안정성에 강점이 있는 AWS를 도입했습니다. 그리고 이 과정에서 제이앤피메디는 베스핀글로벌과의 파트너십을 통해 클라우드 아키텍처 및 비용을 최적화해 나가고 있습니다. 앞으로 제이앤피메디가 지닌 클라우드 경쟁력을 바탕으로 글로벌 시장에서 더욱 빠르게 성장하기를 기대합니다.

믿을 수 있는 AWS 파트너, 베스핀글로벌에 문의하기

AutoML Vision을 사용하여 클라우드에서 클라우드 이미지 분류

구글 인사이트
by Miyeon. Jo
목차
  1. API 활성화
  2. 버킷 생성
  3. Cloud Storage에 학습 이미지 업로드
  4. AutoML Vision 학습 데이터 세트 만들기
  5. 이미지 검사
  6. 모델 학습
  7. 모델 평가
  8. 모델 배포
  9. 예측 생성
1. 개요

AutoML Vision은 제한된 ML 전문 지식을 가진 개발자가 고품질 이미지 인식 모델을 훈련하는 데 도움이 됩니다. AutoML UI에 이미지를 업로드하면 사용하기 쉬운 REST API를 통해 예측을 생성하기 위해 GCP에서 즉시 사용할 수 있는 모델을 학습시킬 수 있습니다.

이미지를 Cloud 스토리지에 업로드하고 이 이미지를 사용하여 다양한 유형의 구름(적층, 적층 등)를 인식하도록 사용자 지정 모델을 트레이닝 합니다.

1. API 활성화

Google Cloud Console에 접속합니다.
주소: https://console.cloud.google.com

좌측 메뉴 (☰) 를 눌러 API Service에서 AutoML API를 활성화 합니다.

위치: ☰ > APIs & Services > Library

“Cloud AutoML API” 검색 > 클릭 > 활성화 [Enable] 버튼을 누릅니다.

2. Cloud Storage(Bucket) 생성

학습할 이미지를 저장할 저장소를 “Cloud Shell”에서 만들어 보겠습니다.

Console 우측 상단의  버튼을 누릅니다.

cloud shell이 활성화 되면, 아래의 명령어를 입력해 Bucket을 생성 합니다.

PROJECT_ID에는 본인의 Project_ID로 바꾸어 줍니다.

$gsutil mb -p PROJECT_ID \
-c regional    \
-l us-central1 \
gs://PROJECT_ID-vcm/

아래의 명령어로 Cloud Storage(Bucket)이 생성되었는지 확인 합니다.

 $gsutil ls
3. Cloud Storage에 학습 이미지 업로드

2번에 생성한 Bucket에 클라우드 트레이닝 AutoML용의 데이터를 복사합니다.

$gsutil -m cp -r gs://spls/gsp223/images/* gs://PROJECT_ID-vcm

복사가 잘 되었는지 확인입니다.

$gsutil ls gs://PROJECT_ID-vcm/
(output)
gs://qwiklabs-gcp-01-84e906daed8e-vcm/data.csv
gs://qwiklabs-gcp-01-84e906daed8e-vcm/cirrus/
gs://qwiklabs-gcp-01-84e906daed8e-vcm/cumulonimbus/
gs://qwiklabs-gcp-01-84e906daed8e-vcm/cumulus/

콘솔에서도 확인 할 수 있습니다.

메뉴: (☰) > Cloud Storage > Browser

4. AutoML Vision 학습 데이터 세트 만들기

학습 데이터가 Cloud Storage에 있으므로 AutoML Vision에서 데이터에 액세스할 수 있는 방법이 필요합니다. 각 행에 훈련 이미지에 대한 URL과 해당 이미지에 대한 관련 레이블이 포함된 CSV 파일을 생성합니다. 이 CSV 파일이 생성되었습니다. 버킷 이름으로 업데이트하기만 하면 됩니다.

다음 명령어를 실행하여 파일을 Cloud Shell 인스턴스에 복사합니다.

gsutil cp gs://spls/gsp223/data.csv .

프로젝트의 파일로 CSV를 업데이트합니다.

sed -i -e "s/placeholder/PROJECT_ID-vcm/g" ./data.csv

파일을 Cloud Storage 버킷에 업로드합니다.

gsutil cp ./data.csv gs://PROJECT_ID-vcm

[콘솔 결과]

gsutil cp gs://cloud-training/automl-lab-clouds/data.csv .
head --lines=10 data.csv
sed -i -e "s/placeholder/PROJECT_ID-vcm/g" ./data.csv
head --lines=10 data.csv
gsutil cp ./data.csv gs://PROJECT_ID-vcm/
gsutil ls gs://PROJECT_ID-vcm/

다음으로는 아래에 링크에서 AutoML UI에 접속 합니다.

https://console.cloud.google.com/vision/datasets

학습 데이터를 만들어 보겠습니다.

AutoML의 아래의 메뉴에 접속 합니다.

New dataset > Single-label Classification > create dataset

[New DATASET] 을 누르고,
New dataset > Single-label Classification > create dataset 순서대로 누릅니다.

다음으로 “Select a CSV file on Cloud Storage”를 선택 한 다음
gs:// [BROWSE] 에서 2번에 만든 Storage에 있는 data.csv파일을 선택 합니다.

5. 이미지 검사

가져오기가 완료되면 이미지 탭을 클릭하여 업로드한 이미지를 확인합니다.

Dataset에서 Filter도 해보고, add label도 할 수 있습니다

6. 모델 학습

Auto ML의 메뉴: [Train ] > [Start training] 로 이동합니다.

아래 처럼 값을 설정 합니다.
into the Set your budget: 8
Deploy model to 1 node after training: check

[START TRAINING]을 누릅니다.

7. 모델 평가

20~30분이 소요 됩니다.

평가 탭 에서 모델의 정밀도 및 재현율에 대한 정보를 볼 수 있습니다.

모델 정확도를 평가하고 훈련 데이터를 개선할 수 있는 부분을 확인하기 위한 몇 가지 일반적인 기계 학습 메트릭을 제공합니다.

8. 모델 배포

AutoML UI에서 “TEST & USE” 탭으로 이동합니다.

모델 배포 를 클릭 한 다음 배포 를 클릭 합니다.
배포하는 데 약 20분이 소요 됩니다.

9. 예측 생성

AutoML Vision UI로 돌아가서 이미지 업로드 를 클릭 하고 클라우드를 온라인 예측 UI에 업로드합니다.

예측 요청이 완료되면 다음과 같이 표시되어야 합니다.

출처

모비두

by Miyeon. Jo

모비두

Company Overview

모비두는 라이브 커머스를 위한 큐레이션 플랫폼 ‘소스라이브’와 SaaS 솔루션 ‘소스플렉스’를 제공하는 국내 No.1 라이브 커머스 전문 기업입니다. 기술 솔루션 뿐 아니라 라이브 커머스 특화 광고 대행 서비스 ‘소스애드’, 전문 프로덕션 ‘소스메이커스’를 통해 시청자를 유입시킬 수 있는 연계 패키지도 함께 제공합니다. 롯데백화점, 삼성전자, G마켓 등 국내 대형 브랜드들이 ‘소스플렉스’를 도입해 사용 중이며 중·소형 브랜드 및 글로벌 사업으로까지 확장해 나가고 있습니다.

Challenge

소스플렉스는 기업들이 자사몰에 직접 라이브 커머스를 탑재할 수 있도록 하는 B2B SaaS 솔루션입니다. 그러다 보니 각 고객사를 통해 들어오는 트래픽을 예측하기 어려웠고, 고객사에서 갑자기 트래픽이 급증하더라도 안정적인 라이브 커머스 스트리밍을 제공하는 것이 필요했습니다. 이를 위한 가장 확실한 방법을 고민한 끝에 클라우드 완전관리형(Fully Managed) 서비스를 활용한 서버리스 아키텍처 구축을 결심했습니다. 

 

기존에는 국내 클라우드 플랫폼을 인스턴스 위주로 사용하고 있었습니다. 하지만 완전관리형 서비스를 제공하지 않아 서버리스 아키텍처 구축을 위해 새로운 클라우드 플랫폼을 고려하게 되었습니다.

Solution

“클라우드 서버리스 아키텍처는 데브옵스(DevOps)보다 한 단계 더 나아가는 것입니다. 갑자기 대용량 트래픽이 발생하더라도 빠르게 대응해 고객을 놓치고 싶지 않은 스타트업이라면 AWS 서버리스 아키텍처는 아주 좋은 선택이라고 생각합니다.”

– 모비두 개발본부 강승억 본부장님

모비두의 인프라 전반을 AWS로 이전했습니다. 현재 소스라이브와 소스플렉스의 모든 부분은 AWS Lambda, Amazon DynamoDB, AWS AppSync 등을 활용한 AWS 서버리스 아키텍처 위에 구축되어 있습니다. 사용자 트래픽이 갑자기 늘어나더라도 AWS에 의해서 완전히 관리되고 있기 때문에 신경 쓸 필요가 없습니다. 그 결과, 동시 접속자 기준 최소 50만 명에서 120만 명 규모의 트래픽이 발생하는 라이브 커머스 스트리밍을 안정적으로 제공할 수 있게 되어 고객사들의 만족도가 매우 높아졌습니다.

완전한 서버리스 환경을 구축하면서 팀원들의 만족도 역시 높아졌습니다. 클라우드 인프라 관리나 애플리케이션 단에서 트래픽으로 인한 이슈 걱정 없이 서비스 개발에만 집중할 수 있게 되었습니다. 실시간 무중단 배포가 가능해졌다는 점도 큰 장점 중 하나입니다.

모비두가 선택한 AWS 클라우드 문의하기

Benefit

“AWS 서버리스 아키텍처 구축을 원활하게 하기 위해서는 파트너가 필수라고 생각했습니다. 베스핀글로벌은 국내 최고의 클라우드 기술력과 인력을 보유하고 있다는 점에서 믿을 수 있었고, 결과적으로 그 가치를 증명해 주었습니다.”

– 모비두 개발본부 강승억 본부장님

베스핀글로벌은 AWS 서버리스 아키텍처를 구축하는 모든 과정에서 궁금한 사항이나 필요한 기술적 지원에 대해 빠르게 대응해 주었습니다. 실제로 서버리스 아키텍처 구축 직후 미처 예상하지 못했던 이슈가 발생했는데, 베스핀을 통해 바로 원인을 찾아 신속하게 해결할 수 있었습니다.

또한 AWS로 이전하는 과정에서 기존 클라우드 플랫폼 내 자원들을 순차적으로 정리하다 보니, 초반에는 양쪽에서 모두 비용이 나가 부담스러운 상황이 있었습니다. 이때, 베스핀글로벌에서는 크레딧 지원 등을 통해 비용 부담을 덜어주었고, 그 덕분에 절감한 비용만큼 마케팅에 더 투자할 수 있었습니다.

추후 AWS의 인프라를 시각화하여 관리하고, 모니터링을 강화하기 위해 여러 방안들을 고민하고 있습니다. 이 과정에서도 베스핀글로벌은 다양한 솔루션과 방안을 소개해 주었습니다. 앞으로도 베스핀과의 협업을 통해 모비두의 라이브 커머스 솔루션을 더욱 고도화시켜 나갈 예정입니다.

베스핀글로벌의 Market Overview

국내 라이브 커머스 시장이 빠르게 성장하고 있습니다. 2020년 약 4천억 원에서 2023년 약 10조 원 규모로 더욱 커질 전망입니다. 코로나19로 인해 비대면 소비문화가 확산되면서 이제는 라이브 커머스는 트렌드를 넘어 일상으로 자리 잡았습니다. 대형 브랜드들도 라이브 커머스 채널을 통해 소비자들과 직접 소통하는 추세입니다. 라이브 커머스를 진행하기 위해서는 기성 플랫폼에 입점하는 방법도 있지만, 브랜딩과 고객 데이터 확보 측면에서는 자사몰에 직접 구축하는 것이 필요합니다. 몇 년 전까지만 하더라도 라이브 커머스 자체 구축을 위해서는 많은 비용과 인력을 투입해야 했지만 최근에는 SaaS를 통해 간편하게 시작할 수 있게 되었습니다.

많은 대형 브랜드들이 선택한 SaaS 솔루션은 바로 모비두의 ‘소스플렉스’입니다. 브랜드 인지도가 높은 만큼 라이브 커머스를 시청하는 시청자 규모가 최소 50만에서 120만 이상에 달합니다. 라이브 방송은 그 특성상 트래픽이 언제 급증할지는 알 수 없습니다. 따라서 어떠한 상황에서도 안정적인 스트리밍을 제공할 수 있는 방안에 대한 고민이 필요합니다. 모비두는 그 답을 AWS 서버리스 아키텍처에서 찾았습니다. 안정성 확보는 물론 클라우드 인프라를 관리할 필요가 없어 서비스 개발에 더욱 집중할 수 있습니다. 서버리스 아키텍처 구축을 위해서는 클라우드를 잘 아는 파트너가 필요합니다. 모비두는 베스핀글로벌과의 파트너십을 통해 AWS 이전과 서버리스 아키텍처를 성공적으로 구축하고 라이브 커머스 전문 기업으로서의 입지와 경쟁력을 더욱 강화했습니다.

국내 최고의 AWS 파트너, 베스핀글로벌에 문의하기

라포랩스

by Miyeon. Jo

라포랩스

Company Overview

라포랩스는 4050 X세대를 위한 패션 플랫폼 ‘퀸잇’을 서비스하는 스타트업입니다. 2020년 9월 런칭 이후 현재 1,000개 이상의 입점 브랜드를 확보하고, 누적 다운로드 400만을 달성하며 빠르게 성장 중입니다. 최근에는 주요 타겟층을 3050 세대로 넓히고, 산지 직송 이커머스 ‘팔도감’을 런칭하는 등 라이프 스타일 플랫폼으로 비즈니스 영역을 확대해 나가고 있습니다.

Challenge

퀸잇의 주요 고객층은 홈쇼핑에 익숙한 X세대 여성분들이기 때문에 모바일 환경에서도 홈쇼핑과 비슷한 경험을 제공하고 싶었습니다. 그래서 퀸잇의 다양한 상품들을 고객들과 소통하며 선보일 수 있는 라이브 커머스를 시작하기로 했습니다.

라이브 커머스를 직접 구축한다면 많은 시간과 자원이 소요될 것으로 예상돼, 바로 간편하게 라이브 커머스를 시작할 수 있는 솔루션을 찾아보았습니다. 그러던 중 베스핀글로벌의 추천으로 ‘샵라이브(SHOPLIVE)’를 알게 되었고, 다른 솔루션과 비교해 보았을 때 기능, 사용성, 비용 등 여러 가지 면에서 가장 적합한 솔루션이라고 생각해 도입을 결정했습니다.

Solution

“샵라이브는 API 문서가 체계적으로 잘 정리되어 설치가 간편하고, 모바일 SDK를 제공하기 때문에 퀸잇 앱에서 바로 라이브 커머스를 시작할 수 있었습니다. 라포랩스와 같이 라이브 커머스를 고민하는 IT 스타트업이라면 샵라이브를 추천합니다.”
– 라포랩스 Product Owner 서원지님
샵라이브를 통해 퀸잇 모바일 앱 안에서 라이브 커머스를 진행하고 있습니다. 로고부터 아이콘, 폰트 등 전반적인 UI 구성을 원하는 대로 설정이 가능해 퀸잇의 브랜드 아이덴티티를 일관성 있게 나타낼 수 있습니다.

라이브 커머스 자체가 처음이어서 본격적으로 도입하기 전에 먼저 테스트를 진행했는데요. 이 과정에서 문의사항이 있거나 개선 요청을 했을 때 샵라이브 팀은 정말 빠르게 대응해 주었습니다. 실제로 리허설 방송을 테스트 앱에서만 볼 수 있을지 문의한 적이 있는데 바로 API를 수정해 가능하도록 조치해 주었습니다. 이러한 적극적인 온보딩 지원 덕분에 테스트 한 달만에 정식으로 라이브 커머스를 런칭할 수 있었습니다.

라포랩스가 선택한 라이브 커머스 솔루션 문의하기

Benefit

“라포랩스는 베스핀글로벌을 통해 샵라이브 뿐 아니라 AWS, Google Cloud, 데이터독 등 다양한 클라우드 서비스를 사용 중입니다. 베스핀글로벌은 클라우드 파트너로서 항상 가장 적절한 솔루션을 제안해 주고, 합리적인 비용으로 이용할 수 있도록 많은 도움을 주고 있습니다.”
– 라포랩스 Product Owner 서원지님

라이브 커머스를 운영할 때는 방송 진행부터 채팅 상담, 쿠폰 및 상품 노출 등 신경 써야 할 부분이 많고, 상황에 따라 유연하고 신속하게 대응해야 하는 부분이 많은데요. 샵라이브는 대시보드와 관리자 기능이 잘 제공되어 운영상의 불편함 없이 라이브 커머스를 진행할 수 있어 정말 만족스럽습니다.

 

이렇게 라이브 커머스를 통해 고객에게 필요한 다양한 콘텐츠를 제공하다 보니 자연히 리텐션도 증가했고, 입점사들과의 관계도 더 우호적으로 지속해 나갈 수 있게 되었습니다. 앞으로 방송 알림 설정이나, 라이브 방송 다시 보기 등 다양한 기능을 추가해 라이브 커머스를 더 발전시켜 나갈 예정입니다.

라이브 커머스 솔루션 ‘샵라이브’의 핵심 기능

  • 모바일 경험 최적화를 위한 iOS ・ Android SDK
  • 고객사 브랜드 아이덴티티를 위한 맞춤형 UI
  • 라이브 커머스 통합 관리를 위한 웹 기반 관리자 툴
  • 성과 측정, 인사이트 분석을 위한 데이터 애널리틱스

베스핀글로벌의 Market Overview

코로나 팬데믹 이후 비대면 쇼핑이 일상이 되면서 온라인 패션 플랫폼 시장도 더욱 성장하고 있습니다. 작년 국내 패션 플랫폼 무신사는 거래액 2조 원, 지그재그는 1조 원을 기록했는데요. 그동안 낮았던 패션 및 의류 소매업의 온라인 침투율이 점차 높아지고 있음을 보여줍니다. (관련 기사)
이러한 가운데 특정 연령층을 타겟으로 하는 버티컬 플랫폼들이 등장해 주목을 받고 있습니다. 가장 대표적인 서비스는 4050 세대 여성들을 위한 패션 플랫폼 ‘퀸잇’입니다. 4050 세대는 패션뿐 아니라 온라인 쇼핑 전반에 주요 소비자층으로 떠오르는 추세인데요. 퀸잇은 입점 브랜드부터 회원가입 과정, 모바일 앱 UI 등 모든 부분을 이들에게 최적화된 서비스를 제공하는 것이 특징입니다.

그리고 최근 퀸잇은 4050 세대에게 익숙한 홈쇼핑 경험을 모바일에서도 제공하기 위해 라이브 커머스를 시작했습니다. 홈쇼핑과 비슷하지만 채팅이나 쿠폰 등 실시간 소통이 가능해 고객들의 참여를 더 이끌어낼 수 있습니다. 하지만 라이브 커머스를 직접 구축하기까지는 많은 시간과 비용이 소요되기 때문에 간편한 솔루션이 필요했는데요. 퀸잇은 그 답을 베스핀글로벌이 제안한 라이브 커머스 SaaS 솔루션 ‘샵라이브’에서 찾았습니다. 계속해서 퀸잇은 샵라이브를 통해 라이브 커머스를 더욱 적극 활용할 예정이라고 하는데요. 이를 기반으로 패션 플랫폼을 넘어 라이프 스타일 플랫폼으로 성장해 나갈 퀸잇의 모습이 기대됩니다.

‘샵라이브’로 라이브 커머스 시작하기

개인정보처리방침

by Miyeon. Jo

개인정보처리방침

‘베스핀글로벌 주식회사’(이하 ‘회사’)는 「개인정보 보호법」 제30조에 따라 정보주체의 개인정보를 보호하고 이와 관련한 고충을 신속하고 원활하게 처리할 수 있도록 하기 위하여 다음과 같이 개인정보 처리방침을 수립•공개합니다.

○ 이 개인정보처리방침은 2022년 6월 1부터 적용됩니다.

제1조(개인정보의 처리 항목, 목적, 보유기간)

① 회사는 다음의 목적을 위하여 개인정보를 처리합니다. 처리하고 있는 개인정보는 다음의 목적 이외의 용도로는 이용되지 않으며 이용 목적이 변경되는 경우에는 「개인정보 보호법」 제18조에 따라 별도의 동의를 받는 등 필요한 조치를 이행할 예정입니다.

② 회사는 법령에 따른 개인정보 보유·이용기간 또는 정보주체로부터 개인정보를 수집 시에 동의받은 개인정보 보유·이용기간 내에서 개인정보를 처리·보유 후 파기합니다.

③ 개인정보 보유기간의 경과, 처리목적 달성 등 개인정보가 불필요하게 되었을 때에는 지체없이 해당 개인정보를 파기합니다.

④ ‘개인정보 유효기간제’에 따라 1년간 서비스를 이용하지 않은 회원의 개인정보는 별도로 1년 동안 분리 보관 후 파기합니다.

⑤ 각각의 개인정보 처리 항목, 목적 및 보유 기간은 다음과 같습니다.

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베스핀글로벌
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* Trial 회원은 체험 종료 후 1년
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(거래 내역은 5년)
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홍보 및 마케팅 동의 고객[필수] 휴대 전화 번호 또는 이메일(1가지 이상)광고성 교육(세미나, 웨비나 등), 문의사항 상담수신 동의 철회 시
채용채용 지원자[필수] 이메일, 휴대폰번호, 비밀번호, 본인 인증시 본인확인값(CI, DI), 이름, 지원분야, 생년월일, 영문이름, 추천인, 지원경로, 사진, 주소, 연락처, 병역사항, 고등학교, 대학교, 대학원, 직장경력, 경험 및 경력기술서, 포트폴리오 첨부, 경력기술서 첨부, 공인외국어시험, 자격증, 자기소개서
[선택 – 민감정보] 국적, 장애여부, 보훈여부		인재 채용 전형의 진행 및 전형 단계별 안내해당 채용건의 종료 시
채용 지원 중 문의[필수] 성명, 전화번호, 이메일, 문의내용문의사항 접수 시 민원처리 및 처리결과 고지3년
채용 합격자채용 지원 시 수집 정보 외
[필수] 통장사본
[필수 – 고유식별정보] 주민등록등본(주민등록번호), 외국인등록번호
[선택 – 교유식별정보]
피부양자 등록시 가족관계증명서(주민등록번호), 외국인등록번호		급여 및 복리후생 제공, 4대보험, 경력확인 등 인사 서비스 제공퇴사 후 5년
제2조(개인정보의 보존)
① 정보주체로부터 동의받은 개인정보 보유기간이 경과하거나 처리목적이 달성되었음에도 불구하고 다른 법령에 따라 개인정보를 계속 보존하여야 하는 경우에는, 해당 개인정보를 별도의 데이터베이스(DB)로 옮기거나 보관장소를 달리하여 보존합니다.
보존 항목 근거법령 보존기간
계약 또는 청약철회 등에 관한 기록 전자상거래 등에서의 소비자 보호에 관한 법률 5년
대금결제 및 재화 등의 공급에 관한 기록 5년
소비자의 불만 또는 분쟁처리에 관한 기록 3년
표시/광고에 관한 기록 6개월
세법이 규정하는 모든 거래에 관한 장부 및 증빙서류 국세기본법 5년
전자금융 거래에 관한 기록 전자금융거래법 5년
서비스 방문 기록 통신비밀보호법 3개월
② 개인정보 파기의 절차 및 방법은 다음과 같습니다. 1. 파기절차 회사는 파기 사유가 발생한 개인정보를 선정하고, 회사의 개인정보 보호책임자의 승인을 받아 개인정보를 파기합니다. 2. 파기방법 전자적 파일 형태의 정보는 기록을 재생할 수 없는 기술적 방법을 사용합니다. 종이에 출력된 개인정보는 분쇄기로 분쇄하거나 소각을 통하여 파기합니다
제3조(개인정보의 제3자 제공)
회사는 개인정보를 제1조(개인정보의 처리 목적)에서 명시한 범위 내에서만 처리하며, 정보주체의 동의, 법률의 특별한 규정 등 「개인정보 보호법」 제17조 및 제18조에 해당하는 경우에만 개인정보를 제3자에게 제공합니다.
제4조(개인정보처리 위탁)
① 회사는 원활한 개인정보 업무처리를 위하여 다음과 같이 개인정보 처리업무를 위탁하고 있습니다.
수탁사 처리위탁 업무 내용
스파크플러스 사무실 관리
메이크플로우 빌링 포털의 개발 유지보수
토스페이먼츠 카드결제서비스
효성에프앰에스 자동이체서비스 제공 및 자동이체 동의 사실 통지
나이스평가정보 고객 본인 확인 서비스
Freshworks Inc. 고객 문의 및 안내 관리 플랫폼 운영
salesforce.com inc CRM 플랫폼 운영
(주)마이다스인 채용홈페이지 및 채용관리 전산시스템의 운영 및 관련 민원처리
베네피아 복지몰 위탁 운영
휴넷 임직원 교육 위탁 운영
② 개인정보처리 위탁 중 국외에서 처리하는 위탁업무는 아래와 같습니다.
수탁업체 정보관리책임자 및 연락처 이전목적 이전되는 개인정보 항목 이전되는 국가 이전일시 및 방법 개인정보이용기간
Salesforce.com inc. Data Protection Officer / privacy@salesforce.com​​​​ 홍보 및 마케팅 관리 도구 사용 성명, 회사명, 산업군, 이메일, 부서명, 직함, 휴대 전화 번호, 산업군, 회사 규모, 문의사항 미국 서비스 이용 시점에 네트워크를 통한 전송 위탁업무 종료 시까지
Freshworks Inc. Data Protection Officer / dpo@freshworks.com OpsNow 서비스의 기술 지원, 서비스 관련 불만처리 도구 사용 이메일, 회사명, 휴대 전화 번호, 기술지원 요청 사항 미국 서비스 이용 시점에 네트워크를 통한 전송 위탁업무 종료 시까지
③ 회사는 위탁계약 체결시 「개인정보 보호법」 제26조에 따라 위탁업무 수행목적 외 개인정보 처리금지, 기술적․관리적 보호조치, 재위탁 제한, 수탁자에 대한 관리․감독, 손해배상 등 책임에 관한 사항을 계약서 등 문서에 명시하고, 수탁자가 개인정보를 안전하게 처리하는지를 감독하고 있습니다. ④ 위탁업무의 내용이나 수탁자가 변경될 경우에는 지체없이 본 개인정보 처리방침을 통하여 공개하도록 하겠습니다.
제5조(정보주체와 법정대리인의 권리•의무 및 그 행사방법)

① 정보주체는 베스필글로벌 주식회사에 대해 언제든지 개인정보 열람·정정·삭제·처리정지 요구 등의 권리를 행사할 수 있습니다.

② 제1항에 따른 권리 행사는 회사에 대해 「개인정보 보호법」 시행령 제41조제1항에 따라 서면, 전자우편, 모사전송(FAX) 등을 통하여 하실 수 있으며 회사는 이에 대해 지체 없이 조치하겠습니다.
③ 제1항에 따른 권리 행사는 정보주체의 법정대리인이나 위임을 받은 자 등 대리인을 통하여 하실 수 있습니다.이 경우 “개인정보 처리 방법에 관한 고시(제2020-7호)” 별지 제11호 서식에 따른 위임장을 제출하셔야 합니다.
④ 개인정보 열람 및 처리정지 요구는 「개인정보 보호법」 제35조 제4항, 제37조 제2항에 의하여 정보주체의 권리가 제한될 수 있습니다.
⑤ 개인정보의 정정 및 삭제 요구는 다른 법령에서 그 개인정보가 수집 대상으로 명시되어 있는 경우에는 그 삭제를 요구할 수 없습니다.
⑥ 회사는 정보주체 권리에 따른 열람의 요구, 정정·삭제의 요구, 처리정지의 요구 시 열람 등 요구를 한 자가 본인이거나 정당한 대리인인지를 확인합니다.

제6조(개인정보의 안전성 확보 조치)

회사는 개인정보의 안전성 확보를 위해 다음과 같은 조치를 취하고 있습니다.

 

1. 정기적인 자체 감사 실시

개인정보 처리 관련 안정성 확보를 위해 정기적으로 자체 감사를 실시하고 있습니다.

 

2. 개인정보 처리 직원의 최소화 및 교육

개인정보를 처리하는 직원을 지정하고 담당자에 한정시켜 최소화 하여 개인정보를 관리하는 대책을 시행하고 있습니다.

 

3. 내부관리계획의 수립 및 시행

개인정보의 안전한 처리를 위하여 내부관리계획을 수립하고 시행하고 있습니다.

 

4. 해킹 등에 대비한 기술적 대책

회사는 해킹이나 컴퓨터 바이러스 등에 의한 개인정보 유출 및 훼손을 막기 위하여 보안프로그램을 설치하고 주기적인 갱신·점검을 하며 외부로부터 접근이 통제된 구역에 시스템을 설치하고 기술적/물리적으로 감시 및 차단하고 있습니다.

 

5. 개인정보의 암호화

이용자의 개인정보는 비밀번호는 암호화 되어 저장 및 관리되고 있어, 본인만이 알 수 있으며 중요한 데이터는 파일 및 전송 데이터를 암호화 하거나 파일 잠금 기능을 사용하는 등의 별도 보안기능을 사용하고 있습니다.

 

6. 접속기록의 보관 및 위변조 방지

개인정보처리시스템에 접속한 기록을 최소 1년 이상 보관, 관리하고 있으며,다만, 5만명 이상의 정보주체에 관하여 개인정보를 추가하거나, 고유식별정보 또는 민감정보를 처리하는 경우에는 2년이상 보관, 관리하고 있습니다. 또한, 접속기록이 위변조 및 도난, 분실되지 않도록 보안기능을 사용하고 있습니다.

 

7. 개인정보에 대한 접근 제한

개인정보를 처리하는 데이터베이스시스템에 대한 접근권한의 부여,변경,말소를 통하여 개인정보에 대한 접근통제를 위하여 필요한 조치를 하고 있으며 침입차단시스템을 이용하여 외부로부터의 무단 접근을 통제하고 있습니다.

 

8. 문서보안을 위한 잠금장치 사용

개인정보가 포함된 서류, 보조저장매체 등을 잠금장치가 있는 안전한 장소에 보관하고 있습니다.

 

9. 비인가자에 대한 출입 통제

개인정보를 보관하고 있는 물리적 보관 장소를 별도로 두고 이에 대해 출입통제 절차를 수립, 운영하고 있습니다.

제7조(개인정보 자동 수집 장치의 설치•운영 및 거부에 관한 사항)

① 회사는 이용자에게 개별적인 맞춤서비스를 제공하기 위해 이용정보를 저장하고 수시로 불러오는 ‘쿠키(cookie)’를 사용합니다.

② 쿠키는 웹사이트를 운영하는데 이용되는 서버(http)가 이용자의 컴퓨터 브라우저에게 보내는 소량의 정보이며 이용자들의 PC 컴퓨터내의 하드디스크에 저장되기도 합니다.

가. 쿠키의 사용 목적 : 이용자가 방문한 각 서비스와 웹 사이트들에 대한 방문 및 이용형태, 인기 검색어, 보안접속 여부, 등을 파악하여 이용자에게 최적화된 정보 제공을 위해 사용됩니다.

나. 쿠키의 설치•운영 및 거부 : 웹브라우저 상단의 도구>인터넷 옵션>개인정보 메뉴의 옵션 설정을 통해 쿠키 저장을 거부 할 수 있습니다.

다. 쿠키 저장을 거부할 경우 맞춤형 서비스 이용에 어려움이 발생할 수 있습니다.

제8조 (개인정보 보호책임자)
① 베스핀글로벌 개인정보 처리에 관한 업무를 총괄해서 책임지고, 개인정보 처리와 관련한 정보주체의 불만처리 및 피해구제 등을 위하여 아래와 같이 개인정보 보호책임자를 지정하고 있습니다.
▶ 개인정보 보호책임자
성명 정현석
직책 CPO / CISO
직급 상무
연락처 1688-1280, internalsec_bgk@bespinglobal.com
※ 개인정보 보호 담당부서로 연결됩니다.
② 정보주체께서는 베스필글로벌 주식회사 의 서비스(또는 사업)을 이용하시면서 발생한 모든 개인정보 보호 관련 문의, 불만처리, 피해구제 등에 관한 사항을 개인정보 보호책임자 및 담당부서로 문의하실 수 있습니다. 베스필글로벌 주식회사 은(는) 정보주체의 문의에 대해 지체 없이 답변 및 처리해드릴 것입니다.
제9조(개인정보 열람청구)
정보주체는 ｢개인정보 보호법｣ 제35조에 따른 개인정보의 열람 청구를 아래의 부서에 할 수 있습니다. 회사는 정보주체의 개인정보 열람청구가 신속하게 처리되도록 노력하겠습니다.
▶ 개인정보 열람청구 접수·처리 부서
부서명 내부보안팀
담당자 정현석
연락처 1688-1280, internalsec_bgk@bespinglobal.com
제10조(권익침해 구제방법)

정보주체는 개인정보침해로 인한 구제를 받기 위하여 개인정보분쟁조정위원회, 한국인터넷진흥원 개인정보침해신고센터 등에 분쟁해결이나 상담 등을 신청할 수 있습니다. 이 밖에 기타 개인정보침해의 신고, 상담에 대하여는 아래의 기관에 문의하시기 바랍니다.

1. 개인정보분쟁조정위원회 : (국번없이) 1833-6972 (www.kopico.go.kr)

2. 개인정보침해신고센터 : (국번없이) 118 (privacy.kisa.or.kr)

3. 대검찰청 : (국번없이) 1301 (www.spo.go.kr)

4. 경찰청 : (국번없이) 182 (ecrm.cyber.go.kr)

「개인정보보호법」제35조(개인정보의 열람), 제36조(개인정보의 정정·삭제), 제37조(개인정보의 처리정지 등)의 규정에 의한 요구에 대 하여 공공기관의 장이 행한 처분 또는 부작위로 인하여 권리 또는 이익의 침해를 받은 자는 행정심판법이 정하는 바에 따라 행정심판을 청구할 수 있습니다.
※ 행정심판에 대해 자세한 사항은 중앙행정심판위원회(www.simpan.go.kr) 홈페이지를 참고하시기 바랍니다.

제11조(개인정보 처리방침 변경)

① 이 개인정보처리방침은 2022년 6월 1일부터 적용됩니다.

② 이전의 개인정보 처리방침은 아래에서 확인하실 수 있습니다.
– 이전 이력보기(2022.03.03)

슈어카

by Miyeon. Jo

슈어카

Company Overview

슈어카는 자동차 장기 렌트・리스, 양도양수, 중고차 매입 등 ‘자동차 라이프 사이클’ 전반에 필요한 서비스를 제공하는 기업입니다. 국내 300개 이상 캐피탈사 및 렌트사와의 협업을 통해 중고차 전문 ‘슈어카’와 신차 전문 ‘신차드림’을 함께 운영하고 있습니다. 성장하는 자동차 금융 시장을 선도하기 위해 파트너사 영업사원들의 고객 관리를 돕는 ERP 솔루션도 직접 개발했습니다. 클라우드 기반의 안정적인 시스템을 제공해 현재 1,500명 이상의 영업 담당자들이 슈어카의 ERP 솔루션을 만족하며 사용하고 있습니다.

Challenge

비즈니스 초기에는 온프레미스 서버를 직접 구매한 후 전문 업체에 위탁하는 코로케이션 형태로 서버를 운영했습니다. 이후 사업이 확장되면서 필요한 기능들이 증가했고, 더 신속하게 대응하기 위해 애플리케이션 설계 방식을 MSA(MicroService Architecture)로 전환하게 되었습니다.

 

그러나 모듈 수가 40개 이상 늘어나면서 기존 온프레미스 서버에 모두 올리기엔 한계가 있었습니다. 서버를 2~3개 추가적으로 구매할 수는 있었지만 일시적으로 비용이 너무 많이 들었고, 무엇보다 서버의 개수가 충분할지 확실히 알 수 없었기 때문입니다. 이에 따라 본격적인 쿠버네티스(Kubernetes) 도입과 클라우드 전환을 결심하게 되었고, 다양한 클라우드 플랫폼을 비교해 본 결과 가장 합리적인 Google Cloud를 선택했습니다.

Solution

“클라우드를 더 효율적으로 이용하기 위해서는 파트너사가 꼭 필요합니다. 베스핀글로벌은 Google Cloud의 기능 선택, 비용 책정, 서비스 문의 등을 적극적으로 지원했습니다. 믿을 수 있는 파트너사를 찾고 있다면 베스핀글로벌을 추천합니다.”

– 슈어카 IT 개발팀 문미림 팀장님

슈어카는 현재 GKE(Google Kubernetes Engine)의 일반 클러스터 2개와 오토파일럿 클러스터 1개를 사용 중입니다. 빠르게 쿠버네티스를 생성할 수 있고 Google Cloud에서 관리해 주기 때문에 클러스터의 가용성이 보장되어 편리합니다. 이 밖에도 Artifact Registry, SQL, Cloud Storage, Nat 등 필요한 인프라는 모두 Google Cloud를 사용하고 있습니다.

 

베스핀글로벌은 Google Cloud를 사용하는데 많은 도움을 주었습니다. 덕분에 필요한 클라우드 기능들을 알맞게 선택하고, 비용을 효율적으로 책정할 수 있었습니다. 직접 찾아보고 컨택했어야 할 문의사항들도 베스핀글로벌을 통해 빠르게 해결책을 얻을 수 있었습니다.

또한 인시던트 관리 솔루션 얼럿나우(AlerNow)를 연동해 모듈의 상태를 실시간으로 파악하고 있습니다. 안정적인 서비스 제공이 최우선으로 고려되어야 하는 상황에서 얼럿나우는 모듈이 과부하 되면 바로 알려주어 서비스 장애를 사전에 방지할 수 있게 해줍니다.

슈어카가 선택한 Google Cloud 문의하기

Benefit

“클라우드를 사용하면 비용 이상의 효율과 이점을 경험할 수 있습니다. ‘구관이 명관’이라는 말은 잠시 잊어버리고, 온프레미스 서버와 클라우드 중 어느 쪽이 회사와 구성원들을 위한 길인지 꼭 비교해 보기 바랍니다.”
– 슈어카 IT 개발팀 문미림 팀장님
1) 서버 관리 시간이 월 20시간 → 0시간으로 줄었습니다.
온프레미스 서버를 사용했을 때는 매일 1시간 이상 서버 관리에 시간을 쏟아야만 했습니다. 트래픽이 증가하면 서버가 다운되는 경우가 많았기 때문입니다. 하지만 Google Cloud를 도입한 후에는 사용자가 급증하더라도 서비스에 아무런 영향을 주지 않고, 확인해야 할 이슈가 생기면 얼럿나우에서 바로 알림을 보내주기 때문에 서버를 따로 관리할 필요가 없어졌습니다.
2) 클라우드 전환으로 보안이 더욱 강화되었습니다.
슈어카는 개인정보보호를 위해 보안을 철저하게 관리하고 있습니다. 하지만 온프레미스 서버는 외부 공격에 취약해 물리 방화벽을 별도로 설치하고, 수시로 모니터링을 해야 했습니다. Google Cloud는 방화벽이나 클러스터 설정 등이 더 세분화되어 있고 IP도 계속 바뀌기 때문에 외부에서 접근이 불가능해 더 안전하게 개인정보를 지킬 수 있게 되었습니다.
3) 더 합리적인 비용으로 인프라를 구축하게 되었습니다.
온프레미스 서버는 관리에 많은 시간과 인력이 투입되어야 하고, 서비스가 확장됨에 따라 서버를 계속 구입해야 하기 때문에 추가 비용이 지속적으로 발생합니다. 그러나 클라우드는 사용한 만큼 비용이 발생하기 때문에 인프라 확장 시에도 부담이 없고, 서버 관리를 위한 상주 인력도 필요하지 않아 인건비 면에서도 많은 절감 효과를 보고 있습니다.

베스핀글로벌의 Market Overview

최근 자동차 주 고객층이 MZ 세대 중심으로 이동하면서 자동차 이용 트렌드도 변화하고 있습니다. 직접 자동차를 소유하기보다 장기 렌트・리스를 통해 구매 비용을 줄이는 것은 물론 자동차 유지 보수, 보험 처리 등도 간편하게 해결하는 것입니다. 기업 고객 중심이었던 자동자 금융 상품에 개인 고객 비율이 증가하고 있으며, 온라인 플랫폼을 통한 판매가 늘어난 점도 주목할 만한 특징입니다.

성장하는 자동차 렌트・리스 시장에서 안정적인 온라인 플랫폼을 제공하기 위해 이제 클라우드 도입은 필수입니다. 슈어카는 Google Cloud와 얼럿나우를 도입해 인프라를 강화하고 서비스 장애를 사전에 방지해 브랜드 신뢰도를 높여 나가고 있습니다. 그래서 기존 고객들이 계속해서 슈어카와 신차드림을 이용하는 락인 효과를 톡톡히 누리고 있습니다. 앞으로는 슈어카와 같이 인프라 효율성과 서비스 안정성을 지속적으로 고민하는 기업만이 더 많은 경쟁력을 확보하게 될 것입니다.

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벤더 종속 및 라이선스 비용 문제 해결이 가능한 AlloyDB

구글 인사이트
by Miyeon. Jo
목차
  1. 개요
  2. AlloyDB 아키텍처
  3. AlloyDB 특징
  4. 결론
1. 개요

구글 클라우드는 5월 12일 연례 구글 개발자 컨퍼런스 Google I/O 2022에서 프리뷰 단계(하반기 GA 예정)의 AlloyDB를 발표했습니다. AlloyDB는 구글의 스케일 아웃 컴퓨팅과 스토리지 기능, AI/ML 기반 관리 기능 등을 PostgreSQL과 통합한 완전 관리형의 오픈소스 DB 서비스입니다.
구글은 AlloyDB가 업계 최고의 성능과 가용성을 제공하며, 사용자가 쏟아붓는 모든 상용 수준의 워크로드를 처리할 수 있다고 소개했습니다. AlloyDB의 간략한 아키텍처와 이로인해 AlloyDB가 가지는 몇 가지 특징들에 대해 알아보도록 하겠습니다.

2. AlloyDB 아키텍처

AlloyDB의 핵심은 컴퓨팅과 스토리지의 완전한 분리입니다. 구글은 AlloyDB를 위해 데이터베이스 인스턴스와는 별도로 확장되며, 프라이머리 인스턴스로부터 작업을 오프로드하는 새로운 지능형 데이터베이스 최적화 스토리지 계층을 구축했습니다.
이러한 아키텍처를 통해 필요에 따라 컴퓨팅을 추가할 수 있는 유연성과 확장성을 갖게 되며, 스토리지 계층 자체 내에서 자동 리밸런싱하여 로드를 원활히 할 수 있습니다.

AlloyDB는 DRAM, 초고속 캐시 및 스토리지 간의 자동 데이터 티어링이 가능합니다. 또한 캐시 간의 데이터를 지능적으로 구성하는데, 쿼리의 성능을 극대화하기 위해 행 기반의 형식과 열 기반의 형식을 모두 사용합니다. AlloyDB는 워크로드에 대한 지속적인 모니터링을 통해 열 저장소에 속하는 열과 테이블을 결정한 이후 자동적으로 열 형식으로 변환합니다. 따라서 쿼리가 들어오면 쿼리플래너는 모든 쿼리의 성능을 최적화하기 위해 행 기반, 열 기반 또는 하이브리드 실행 중 하나를 선택합니다. 그리고 AlloyDB는 열 저장소 내에서 최신 프로세서의 단일 명령, 다중 데이터, SIMD(Single Instruction Multiple Data, 병렬 컴퓨팅의 한 종류로 하나의 명령어로 여러 개의 값을 동시에 계산하는 방식) 기능을 기반으로 쿼리의 실행 속도를 높입니다.
이러한 아키텍처 및 기능은 기존 RDBMS에서는 제공하지 않는 기능으로, AlloyDB가 다음과 같은 특징들을 가질 수 있도록 합니다.

3. AlloyDB 특징
(1) 혁신적인 성능

AlloyDB는 표준 PostgreSQL 대비 4배 이상 빠른 트랜잭션 워크로드 처리 속도를 기록했습니다. 이는 AWS가 제공하는 관계형 클라우드 DB인 Aurora보다 트랜잭션 데이터 처리에서 2배 빠른 수준입니다. 또한 분석 쿼리 처리의 경우 표준 PostgreSQL 대비 100배 더 빠른 속도를 기록하기도 했습니다.

(2) 높은 신뢰성과 가용성

AlloyDB는 높은 신뢰성과 가용성을 가집니다. 계획되지 않은 장애뿐만 아니라 데이터베이스의 유지 보수도 포함하는 99.99%의 SLA를 제공하여 최종 사용자에게 보다 나은 서비스를 제공할 수 있도록 지원합니다. AlloyDB는 데이터베이스의 크기 및 로드에 관계없이 60초 이내에 대부분의 장애를 자동으로 감지하고 복구합니다.

(3) 높은 확장성

AlloyDB의 읽기는 수평으로 확장되며 1,000개 이상의 vCPU에서 로드 밸런싱이 이루어집니다. 쓰기의 경우 GCE에서 지원되는 최대 인스턴스까지 코어 수에 따라 선형적으로 확장됩니다. 스토리지 또한 지능형 데이터베이스 스토리지 엔진에 의해 자동 확장됩니다. 이러한 AlloyDB의 높은 확장성은 수요의 변화에 적절히 대응할 수 있어 데이터베이스 성능 저하로 인한 데이터 병목 문제 등을 해결할 수 있습니다. 즉, 사업의 성장 및 확장 속도에 맞춰 데이터베이스의 확장이 가능하며, 필요에 따른 리소스의 사용으로 예측 가능하고 비용 효율적인 성능의 서비스 이용이 가능하게 되는 것입니다.

(4) 머신러닝을 통한 관리의 용이성

AlloyDB는 머신러닝과 기타 적응형 알고리즘을 사용하여 포괄적인 데이터베이스의 모니터링이 가능하며, 문제해결 및 최적화가 가능하여 관리가 용이합니다. 이러한 기능을 위하여 설계된 Autopilot 시스템은 고객 워크로드의 요구에 맞는 자동 관리와 동적 조정이 가능하도록 지원합니다. 메모리 관리, 데이터 계층화 등 복잡한 관리 작업을 걱정할 필요가 없습니다.

(5) 지능형 트랜잭션

AlloyDB는 지능형 트랜잭션을 통해 애플리케이션에 직접 머신 러닝을 쉽게 구축할 수 있습니다. AlloyDB는 구글 클라우드의 인공지능 플랫폼인 Vertex AI와 사전 통합됐습니다. 따라서 개발자는 Vertex AI에서 모델을 만든 다음 추가적인 애플리케이션 코드를 작성할 필요 없이 쿼리나 트랜잭션 내에서 호출을 할 수 있게 됩니다.

(6) PostgreSQL과의 완전한 호환성

AlloyDB는 PostgreSQL에서 지원하는 광범위한 확장 및 플래그를 제공하여 완전한 호환성을 가집니다. PostgreSQL 14와 완벽히 호환되는 AlloyDB로 출시될 예정이지만, 가장 최신 버전과의 PostgreSQL과도 연계가 되어 PostgreSQL의 발전과 더불어 AlloyDB 역시 함께 발전될 것입니다. 데이터베이스 마이그레이션 서비스를 통해 PostgreSQL 애플리케이션을 추가적인 코드의 변화 없이 as-is 상태로 이동시킬 수 있습니다.

(7) 예측가능한 투명한 가격 책정

마지막으로, AlloyDB는 라이선스 비용 또는 불투명한 I/O비용 없이 투명하게 가격이 책정됩니다. 컴퓨팅 및 스토리지 사용량에 기반하여 업계 최고의 가격 대비 성능으로 사용하실 수 있습니다.

4. 결론

최근 점점 더 많은 기업이 분석에 데이터베이스를 사용하려는 움직임과 함께 클라우드 시장에서 데이터베이스는 최대 격전지 중 하나로 부상했습니다. Gartner에 따르면 현재 50% 이상의 레거시 데이터베이스가 오픈 소스로 전환되고 있으며, 70% 이상의 새로운 애플리케이션 개발은 오픈 소스 데이터베이스에서 이루어지고 있다고 합니다. 이와 같은 상황에서 구글 클라우드는 AlloyDB를 앞세워 타 클라우드 업체와의 경쟁에서 지분을 확보할 수 있을 것으로 기대됩니다.
성능적인 측면에서 AlloyDB는 타 CSP에서 제공되는 유사 서비스 대비 빠른 트랜잭션 워크로드 및 분석 쿼리 처리 속도를 가집니다. 특히 적응형 알고리즘과 머신러닝을 통해 PostgreSQL 베큠 관리, 스토리지 및 메모리 관리, 데이터 계층화, 분석 가속화 등을 지원하며 구글 클라우드의 AI 플랫폼인 Vertex AI와 기본 통합되어 쿼리나 트랜잭션 내에서 직접 모델 호출이 가능합니다.
PostgreSQL 워크로드에 대한 애플리케이션 변경 없이 처리량을 증가하고자 하거나, 관리형 서비스를 통해 데이터베이스 운영에 더 적은 시간을 할애하여 부가가치 작업에 더 많은 시간을 할애하고자하는 고객이라면 AlloyDB를 고려해볼 수 있습니다. 또한 구글이 AlloyDB가 레거시 제품 사용 시 발생하는 벤더 종속 및 값비싼 라이선스 문제를 해결할 수 있다고 자신하는만큼, 기업이 보다 유연한 환경에서 비용 효율적으로 애플리케이션을 개발하고 현대화할 수 있도록 지원할 것입니다.

출처

샵라이브

by Miyeon. Jo

샵라이브

Company Overview

샵라이브는 라이브 커머스를 위한 SaaS 플랫폼을 제공하는 테크 스타트업입니다. 브랜드 자사 온라인 플랫폼이나 모바일 앱에서 라이브 커머스를 직접 운영할 수 있도록 다양한 기능들을 지니고 있습니다. 국내 주요 고객사로는 무신사, 지그재그, 퀸잇, 한섬, 코오롱 등 다양한 엔터프라이즈 및 SMB 기업들이 있으며, 동아시아 및 북남미 등 글로벌 시장에도 진출하며 빠르게 성장 중입니다.

Challenge

글로벌 고객사와의 협업이 늘어나고 해외에서 유입되는 사용자들이 급증하면서 더 빠르고 안정적인 스트리밍 서비스를 제공해야 할 필요성을 느꼈고, 이에 적합한 여러 CDN* 솔루션을 테스트해 보기 시작했습니다.
* CDN: Content Delivery Network, 고속 콘텐츠 전송 네트워크

또한 클라우드를 검토할 때에는 스펙상 가능하다고 생각했던 부분이 실제 도입 후에는 서비스 수준이나 안정석 등에 있어 꽤 차이가 나는 경우가 있는데, 그동안 이러한 점이 아쉽고 어려웠습니다. 그래서 이번 CDN 솔루션을 도입하는 과정에서는 최대한 시행착오를 줄이고자 했습니다.

Solution

“CDN은 라이브 커머스에서 매우 중요한 역할을 하고, 사업 성과에도 큰 영향을 미치는 요소입니다. 안정적인 성능과 효율적인 가격 정책, 글로벌로의 확장성 등을 고려해 Amazon CloudFront로 전환을 결정했습니다.”
– 샵라이브 공동 대표 & CTO김문헌님

Amazon CloudFront를 통해 글로벌 사용자들에게도 스트리밍 영상을 원활하게 송출하고 있습니다. Amazon CloudFront는 안정성 측면에서 모니터링이 필요 없을 정도로 믿을 수 있고, 보안 측면에서도 트래픽 암호화를 제공하기 때문에 더 안전합니다. 다른 AWS 서비스와 연결해 이용할 수 있고, 네트워크 대역폭을 필요에 따라 설정할 수 있다는 점에서 편리하고 효율적입니다.

이렇게 안정적이고 설정의 자유도가 높은 인프라 환경에서 개발하다 보니 개발 시간도 단축되고 엔지니어링 팀원들의 만족도도 매우 높아졌습니다.

샵라이브가 선택한 Amazon CloudFront 문의하기

Benefit

“베스핀글로벌은 다양한 산업군에서의 Amazon CloudFront 도입 경험과 노하우가 있어 시행착오를 줄일 수 있었습니다. 미처 생각하지 못했던 여러 기능과 활용법에 대해서도 먼저 제안해 주어서 현재 그 기능들을 잘 사용하고 있습니다.”
– 샵라이브 공동 대표 & CTO김문헌님
샵라이브는 라이브 커머스 솔루션을 운영하는 데 있어 Amazon CloudFront 외에도 많은 AWS 인프라를 사용하고 있습니다. 베스핀글로벌은 AWS와 관련한 문의사항이 있을 때 적극적으로 지원해 주었고, 비용적인 면에서도 경쟁력 있는 가격 정책을 제공해 주었습니다. 특히 주변에 보면 Amazon CloudFront는 막연히 비싸다는 인식이 있는데, 샵라이브는 베스핀을 통해 효율적인 비용으로 이용했고 결과적으로 CDN 비용을 30% 이상 줄일 수 있었습니다.
베스핀글로벌과는 파트너십을 통해 세일즈나 마케팅 부문에서도 협업하고 있습니다. 앞으로 글로벌 시장을 더 넓혀나가는데 베스핀글로벌이 많은 도움을 줄 것으로 기대하고 있습니다.

베스핀글로벌의 Market Overview

국내 라이브 커머스 시장은 2020년 약 4천억 원에서 2023년 약 10조 원 규모로 성장할 전망입니다. 코로나19로 비대면 쇼핑이 증가하면서 소비자들은 이커머스를 넘어 라이브 커머스에 빠르게 적응하고 있습니다. 자연히 대기업부터 SMB까지 라이브 커머스 시장에 올라타고 있습니다. 하지만 라이브 커머스 솔루션을 직접 구축하려면 많은 시간과 비용이 소요됩니다. 기성 라이브 커머스 플랫폼에 입점하는 방법도 있지만 브랜딩과 고객 데이터 확보를 생각하면 자사몰에 직접 구축하는 것이 필요합니다. 그래서 최근 많은 기업들이 클라우드 기반의 SaaS를 도입하고 있습니다.

샵라이브는 간편하게 라이브 커머스를 시작할 수 있는 SaaS 플랫폼입니다. 기성 플랫폼에서는 어려웠던 브랜딩 커스터마이징과 고객 데이터 확보가 가능하고, 간단한 코드 삽입만으로 모바일까지 연동되는 것이 특징입니다. 이렇게 안정적인 서비스를 제공하기 위해 샵라이브는 안정성과 확장성에 강점이 있는 AWS와 빅데이터 분석을 지원하는 Google Cloud를 모두 사용하고 있습니다. 이 과정에서 샵라이브는 베스핀글로벌과의 파트너십을 통해 클라우드의 효과를 극대화하고 있습니다. 또한 기술적인 영역뿐 아니라 비즈니스 영역에서도 긴밀한 협업을 통해 글로벌 시장 확장 등 경쟁력을 강화했습니다.

믿을 수 있는 AWS 파트너, 베스핀글로벌에 문의하기

BigQuery Geo Viz를 활용한 지리정보 시각화

구글 인사이트
by Miyeon. Jo
목차
  1. 개요
  2. 제약사항
  3. 지도시각화 방법
1. 개요

GEO VIZ 는 지도 API를 활용하여 빅쿼리에서 지리정보데이터를 시각화 할 수 있습니다.
빅쿼리 GEO viz는 다양한 기능이 있는건 아니지만 어플리케이션프로그램을 설치할 필요없이 해당 화면에서 1개의 쿼리로 분석결과를 지도에 쉽게 시각화 할 수 있습니다.
GEOGRAP 열로 검색되는 위도, 경도 함수를 입력하면 GEOGRAPH로 변환 할 수 있습니다. 이 문서에서는 빅쿼리 지리함수를 사용하여 시각화를 할 것입니다.

2. 제약사항

브라우저에서 처리 되며 오프라인에서 다운받아 처리 할 수 없습니다
빅쿼리 프로젝트의 빅쿼리로 실행이 허용된 사용자들과 시각화 공유를 할 수 있습니다. 빅쿼리 엑세스 권한을 인증하고 부여해야합니다.

3. 지도 시각화 방법
(1) GEO biz 웹도구를 클릭합니다.

https://bigquerygeoviz.appspot.com/

(2) 계정선택 대화 상자에서 Authorize 클릭하고 인증합니다.
(3) 계정 선택 대화상자에서 구글 계정을 클릭합니다.
(4) 엑세스 대화 상자 ‘Allow’를 클릭하여 빅쿼리 데이터에 접속 할 수 있는 권한을 GEO VIZ에 허용합니다.
(5) 프로젝트를 선택합니다. 단 빅쿼리 퍼블릭데이터는 권한이 없을 경우가 있으니 해당 허용된 프로젝트에 csv를 업로드 하셔서 그대로 사용하는것을 권장합니다.
Iaas-demo-208601이라는 프로젝트ID를 선택하겠습니다.
(6) 데이터 탐색

가설

런던의 공공자전거 렌탈은 도심지역의 정거장에서 렌탈건수가 많을 것이다.

이 가설을 탐색하려면

빅쿼리 테이블의 t_bike1 (테이블명)

필드필드명
start_station_name빌린 정거장의 이름
longitude, latitude좌표
CT자전거렌탈대여건수집계(count)

빌린정거장의 렌탈 건수를 집계하여 많이 빌린 건수를 빅쿼리 콘솔에서 조회합니다. 아래의 그림처럼 row 만 나올 경우 그 도시에 살지 않은 이상 도심지역에 인지 알 수 없습니다.

그래서 아래의 쿼리로 시각화를 할 것입니다. SQL은 다음과 같습니다.

S– 정거장이름, 좌표함수, 자전거 렌탈대여건수 
SELECT start_station_name , ST_GeogPoint(longitude, latitude) as st , ct
FROM `iaas-demo-208601.pjs_test.t_bike1`

여기서의 주의점은 ST_GeogPoint 함수를 쓸 때 꼭 필드명(alias) 을 붙여야합니다.
ST_GeogPoint 는 표준 SQL 지리 함수를 사용하여 지리정보로 변환 할 수 있습니다. 경도와 위도 위한 두개의 필드만 있으면 지리필드가 생성되어 시각화에 사용가능합니다.

(7) SQL 입력 후 실행

해당 SQL 을 입력후 “RUN”을 클릭하고 processing location의 선택에 지형을 선택할 수 있지만 “Auto-select”만 설정해도 좌표로 따라갑니다 “Run” 클릭후 아래 화면과 같이 점만 나옵니다 빌린 정거장의 위치만 찍히고 어느곳이 많이 렌탈했는지 알 수 없습니다. 런던이 찍혔으면 정확히 지도에는 나왔다고 보면 됩니다.

(8) 데이터의 스타일 적용

데이터를 클릭하면 해당 데이터들의 row를 조회 할 수 있습니다. “Add styles”버튼을 클릭합니다.

(9) 스타일 색 적용 (fillcolor)

데이터 드리븐으로 클릭하고 점의 색상 지정 할 수 있습니다. domain에서 쿼리 필드값중에 ct(자전거렌탈건수) 값 중에서 제일 큰 값과 제일 작은 값을 넣고 range 에서는 작은 값에는 빨간색 큰 값에는 갈색으로 지정했습니다.

(10) 스타일 투명도 적용 (fillOpacity)

점의 채우기 색상의 투명도를 지정할 수있습니다. domain 쿼리 필드값중에 ct(자전거렌탈건수) 값 중에서 제일큰 값과 제일 작은 값을 넣고 range 에서는 0과 1로 지정해주면서 CT값이 큰 경우엔 진하게 낮은 경우엔 옅은색으로 나옵니다.

(11) 스타일 도형의 크기(circleRadius)

점의 크기를 지정할 수있습니다. domain 쿼리 필드값중에 ct(자전거렌탈건수) 값 중에서 제일 큰 값과 제일 작은 값을 넣고 range 에서는2와 250로 지정해주면 CT값이 큰 경우엔 크게 아니면 작게 나타납니다. range의 범위는 알맞게 쓰시면 됩니다.
이렇게 적용하면 다음과 같이 시각화가 됩니다.

좀 더 도심 지역이란 것을 확연히 시각화 하려면 위성을 클릭하면 위성화면으로 전환이 됩니다. 확연하게 도심인지 알 수 있습니다.

가설에서 예측한 ‘도심지역에서 렌탈수가 많다.’ 라는 예측과 같게 도심인 워터루와 기차역이 있는 킹크로스역과 진하고 크며 시티오브런던에도 두드러지며 가설과는 약간 다르게 큰 공원이 있는 하이드 파크에서도 크고 진하게 점이 보이면서 렌탈 건수가 많은 곳들을 확연하게 알 수 있습니다.

(12) 데이터 드리븐

데이터를 기반으로 Style에서 해당 필드에 함수를 적용합니다.

indentity각 필드의 데이터값 각각의 스타일링 값으로 사용합니다.
catagoricaldomin에 나열된 각 필드의 데이터값은 해당 범위의 해당 스타일 1:1로 매핑됩니다.
interval데이터 값이 도메인에서 가장 가까운 값으로 내림된 후 범위 내의 해당 스타일로 스타일링됩니다.
linear각 필드의 데이터 값이 도메인의 여러 값에 대하여 선형으로 보관  후 범위 내의 해당 스타일의 혼합으로 스타일이 지정됩니다. 
field스타일에 적용할 필드. 여기서는 CT (렌탈건수에 적용했습니다)
domain스타일 규칙의 샘플 출력 값의 목록입니다. 범위의 값은 제어할 스타일 속성과 동일한 유형(색상 또는 숫자)이어야 합니다. 예를 들어 fillColor 속성 범위에는 색상만 포함해야 합니다.
range 도메인 범위에 따라 색깔을 지정할 수 있습니다.

출처

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