TravelAI는 개인화된 맞춤형 여행 앱 서비스를 개발 및 운영합니다. 사용자의 취향을 연구하고 위치에 따른 실시간 반영을 통해 AI를 기반으로 여행 정보를 찾아주고 상품을 추천하는 서비스를 제공합니다.
The Challenge
TravelAI는 Static한 Workload를 바꾸고자하는 Needs가 있었기 때문에, 클루커스는 GCP 마이그레이션을 제안하였습니다. 이 과정에서 TravelAI는 성능적인 면 뿐만 아니라 비용을 중시하였고, 이에 클루커스는 Custom Machine type으로 원하는 만큼의 Machine Spec을 설정하여 사용하는 부분과 GCP의 SUD(Sustain Use Disconuts)를 통해 해결하였습니다.
The Solution
클루커스는 TravelAI의 On-prem to Cloud Migration을 Google Cloud로 진행하였습니다. Google 자체 해저 케이블 사용으로 낮은 Latency와 높은 Security를 보장하고 하나의 VPC 내에서 Multi-region이 가능한 GCP의 VPC는 TravelAI의 앱들에 대한 글로벌 확장을 가능하게 하였습니다. TravelAI는 Data Pipeline을 Cloud 상에서 구축하기를 원하여, 이에 클루커스는 Dataflow와 BigQuery를 활용한 Data Analytics Architecture를 제안하였습니다. 또한 TravelAI의 AI Service에서 일부는 On-prem 환경에서만 구축할 수 있는 구조적 문제가 있어 IDC 내 Server 구축 후 GCI(Google Cloud Interconnect)를 구성하여 확장가능한 Hybrid 환경을 제공하였습니다.
The Result
TravelAI는 클루커스와의 GCP Migration으로 비용 효율을 달성하고 서비스의 유연성 및 안정성을 확보하였습니다. 기존 On-prem에서 사용하며 비용적 이슈가 있었던 DB 는 GKE에 Mongo DB Community ver.를 구축함으로써 비용 절감 효과와 Regional Cluster와 Worker Node 3개 이상으로 구성함으로써 SLA를 99.95%까지 보장하였습니다. 또한, AI Service에서 사용될 음성 인식 기술과 관련하여 Google Cloud Speech-To-Text API를 사용할 예정으로, 해당 API를 사용함으로써 모델 개발에 소요되는 시간 및 투입될 리소스를 줄일 수 있다는 점을 기대하고 있습니다.
유연성 있는 클라우드 도입을 통해 안정적인 하이브리드 클라우드를 구성하게 되었습니다.