aws사례 - 정리중(count 5)

 

1. 채널톡 (메시지 관리, 한 달에 5억 건 이상의 호출량을 처리 )

https://aws.amazon.com/ko/partners/success/channel-corp/

AWS 파트너 사례 : Channel Corp

 

채널 코퍼레이션은 다양한 AWS 매니지드 서비스를 활용하여 개발자가 핵심 서비스 개발에 집중할 수 있도록 구성하고 있습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다:

사용 중인 AWS 서비스

1. Amazon CloudFront:
   • 한 달에 5억 건 이상의 호출량을 처리하여 콘텐츠 전송을 최적화합니다.
2. Amazon Elasticsearch Service:
   • 메시징 서비스의 검색 기능을 지원하며, 기존 온프레미스 환경에서는 인스턴스 증설에 한 달 이상 걸리던 것을 AWS에서는 클릭 몇 번으로 쉽게 관리할 수 있습니다.
3. Amazon DynamoDB:
   • 서버 관리가 필요 없는 NoSQL 데이터베이스로, 운영 오버헤드가 없어 개발자가 데이터베이스 관리 대신 애플리케이션 개발에 집중할 수 있습니다.

트래픽 관리 및 안정성

• 채널톡은 트래픽 예측이 어려운 환경에서도 고객사의 이벤트에 따라 급증하는 트래픽을 AWS 인프라가 처리할 수 있도록 설계되었습니다.
• Elasticsearch와 DynamoDB의 자동 스케일링 기능 덕분에 트래픽 증가에 대해 걱정할 필요가 없다는 자신감을 표명하고 있습니다.

이러한 구성 덕분에 채널 코퍼레이션은 효율적으로 서비스를 운영하고 있으며, 개발자들이 본연의 업무에 집중할 수 있는 환경을 조성하고 있습니다.

 

2. 부릉TMS (물류 시스템 개선,추천배차시스템)

https://aws.amazon.com/ko/partners/success/mesh-korea/

메쉬코리아는 부릉 TMS 플랫폼을 통해 물류 시스템을 혁신하고 있습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다:

서비스 개요

• 기존 시스템: 라이더 개인의 경험과 노하우에 의존하던 물류 시스템을 개선.
• 추천배차 서비스: AI와 머신러닝을 활용하여 라이더의 현재 위치, 주문 수행 상황, 예상 배송 품질 등을 고려해 최적화된 배송 주문을 자동으로 배차. 이를 통해 업주는 서비스에 집중하고, 라이더는 안전하게 배송할 수 있으며, 소비자는 정시에 배송을 받을 수 있습니다.

사용 중인 AWS 서비스

1. Amazon EC2: 부릉 TMS를 SaaS 형태로 제공하기 위한 컴퓨팅 자원.
2. Amazon RDS: 관계형 데이터베이스 관리.
3. Amazon S3: 데이터 저장.
4. Amazon ElastiCache: 캐시 및 빠른 데이터 접근을 위한 서비스.
5. Amazon EKS: 탄력적인 자원 관리를 통한 비용 절감.
6. Amazon Forecast: 높은 정확도로 배송 수요 예측.
7. Amazon SageMaker: 추천배차 알고리즘 개발.

데이터 파이프라인

• 구축: AWS 상에 데이터 파이프라인을 구축하여 데이터를 Amazon S3에 저장.
• 데이터 처리: Amazon SageMaker와 Amazon EMR을 통해 저장된 데이터를 정제하고 분석.
• 적용: 분석된 데이터를 추천배차 시스템에 적용하여 현장 요구사항을 TMS 엔진에 바로 반영.

성과

• 메쉬코리아는 이러한 혁신적인 접근으로 AWS로부터 '올해의 이노베이션 파트너' 상을 수상했습니다.

이러한 구성으로 메쉬코리아는 물류 시스템의 효율성을 높이고, 데이터 기반 의사결정을 지원하는 플랫폼을 구축하고 있습니다.

 

 

 

 

3. UZEN( 클라우드 기반 이커머스 플랫폼)

UZEN은 글로벌 이커머스 서비스를 위한 인프라로 AWS를 선택하였습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다:

AWS의 선택 이유

• 글로벌 인프라: AWS는 전세계적으로 방대한 인프라를 보유하고 있어, UZEN의 해외 고객 요청을 안정적으로 처리할 수 있는 최적의 파트너입니다.
• 신속한 대응 능력: 고객 수요가 급증할 때 신속하게 인프라를 확장할 수 있는 능력 덕분에 클라우드 솔루션이 온프레미스보다 더 적합하다고 판단했습니다.

UZEN의 G1 Commerce 플랫폼

• Amazon S3: 이커머스 서비스의 이미지 관리를 위해 사용됩니다.
• Auto Scaling: 수요가 급증할 때 Amazon EC2 인스턴스를 자동으로 늘려 신속하게 대응합니다.
• Amazon RDS: DBMS 관리 및 운영에 사용하여 안정적인 데이터베이스 환경을 제공합니다.
• Amazon CloudFront: 콘텐츠 캐시를 통해 빠른 콘텐츠 전송을 지원합니다.
• Amazon Elasticsearch Service: 문서 DB로 활용되며, 다양한 데이터 검색을 지원합니다.
• Amazon SES: 이메일 발송 서비스를 통해 다양한 메일 기능을 제공합니다.
• 웹 방화벽: 보안 솔루션으로 SaaS 형태의 웹 방화벽을 사용하여 고객 요청에 대응합니다.

 

 

3. 웅진싱크빅( 빅데이터 분석, 결과를 고객에게 맞춤 서비스를 제공 )

https://aws.amazon.com/ko/partners/success/woongjin-thinkbig/

• 주력 서비스:
  • 북클럽 스터디: 학습 콘텐츠 제공.
  • 북클럽 투게더: 화상 수업 진행.
• AI 학습 코칭 서비스: 개인화된 추천 엔진을 활용한 맞춤형 학습 솔루션 제공.

당면 과제

• 데이터 분석 필요성: 다년간의 대량 데이터를 바탕으로 회원의 학습 유형 분석 및 개인 맞춤 학습 솔루션 설계 필요.
• 온프레미스 한계: 기존 환경이 빅데이터 분석을 지원하지 않아 클라우드로의 이전 결정.

클라우드 솔루션의 장점

• 비용 효율성: 합리적인 비용으로 쉽게 시작할 수 있는 인프라.
• 서비스 형태 테스트: 다양한 분석 서비스를 자체적으로 준비할 필요 없이 클라우드에서 테스트 가능.
• 인프라 유연성: 의사결정에 따라 신속하게 인프라 및 서비스 규모 조정 가능.

아마존 웹서비스(AWS) 선택 이유

• 비교 검토: 비용, 기술, 인프라, 고객 지원, 시장 점유율 등 다각도로 검토.
• 고객 지원: AWS는 많은 고객이 사용 중이며, 빠른 고객 지원과 전문 기술을 가진 APN 파트너를 보유.
• 기능 지원: 필요로 하는 다양한 기능 및 안정성과 유연성을 갖춘 인프라.

사용 중인 AWS 서비스

• Amazon Kinesis: 실시간 데이터 처리.
• Amazon EMR: 배치성 데이터 분석.
• Amazon Elasticsearch Service: 실시간 데이터 분석.
• Amazon Aurora: 정형 데이터 저장 및 분석용 데이터베이스.
• Amazon S3: 기반 스토리지로 사용.

 

 

 

4. 야나두( 학습 컨텐츠, 실시간 화상회의) 

당면 과제

• 서버 관리 문제: 잦은 서버 다운, 하드웨어 이슈 시 직접 현장 방문 등으로 안정적인 서비스 운영이 어려웠음.
• 운영 환경 필요성: 클라우드 컴퓨팅으로 탄력적 운영과 고가용성을 확보할 수 있다는 점에서 전환 고려.

아마존 웹서비스(AWS) 선택 이유

• 인프라 안정성 및 보안: 국내 및 글로벌 클라우드 서비스 제공업체 중 AWS가 가장 폭넓고 깊은 서비스를 제공.
• 관리 용이성: 다양한 매니지드 서비스 덕분에 제한된 수의 개발자만으로도 운영 가능.
• 참고 자료: 클라우드 초보 개발자들을 위한 다양한 매뉴얼과 레퍼런스를 보유하고 있어 선택에 용이.

유캔두 플랫폼 아키텍처

• 독립적인 VPC: 각 서비스마다 별도의 VPC를 구축하여 인프라 간섭 및 비용 관리의 명확성 확보.
• 보안 강화: VPC 피어링을 통해 VPC 연결.
• 트래픽 관리:
  • AWS WAF: 비정상 트래픽 탐지 및 차단.
  • Elastic Load Balancing: 트래픽 분산 처리.
  • 오토스케일링: 트래픽 변화에 탄력적으로 대응.
• 효율적인 데이터베이스 운영:
  • Amazon RDS Aurora & ElastiCache: 데이터베이스 관리.
  • Amazon RDS Proxy: 관계형 데이터베이스에서 커넥션 연결 효율적으로 관리.

비용 및 성능 최적화

• AWS Graviton2 테스트: 야나두는 AWS 사용량 증가에 따라 비용과 성능 최적화를 고민하며 Graviton2를 테스트.
• 성능 개선 및 비용 절감 기대: Graviton2로 이전 중으로, 높은 성능과 비용 최적화를 동시에 기대하고 있음.

결론

야나두는 AWS를 통해 안정적이고 탄력적인 클라우드 인프라를 구축하며, 온라인 영어 교육 시장에서 성공적인 성장을 이루고 있습니다. 다양한 AWS 서비스와 기술을 활용하여 운영 효율성을 극대화하고, 지속적인 비용 및 성능 최적화를 추진하고 있습니다.

 

 

5. 비트코퍼레이션( 학습 컨텐츠, 실시간 화상회의) 

https://aws.amazon.com/ko/solutions/case-studies/beat-corporation/

비트코퍼레이션 개요

• 비트3X 모델: 로봇이 주문을 받고 음료를 제조 및 서빙하는 완전 무인 매장.
• 운영 과제:
  • 재고 부족, 재료 소모 주기, 로봇 장비 이상 여부 모니터링 필요.
  • 매초 수십 건씩 수집되는 장비 데이터 기반의 실시간 모니터링 시스템 구축 필요.
  • 인력 부족 및 시간 소모 문제 해결 필요.
  • 장비 증가에 대비한 확장성과 운영 비용 절감 방안 강구.

아마존 웹서비스(AWS) 선택 이유

• 과거 경험: 2018년 비트1세대를 출시, 2019년 비트2세대에 인공지능 탑재.
• 성공적인 성과: 비트2세대 B2B 소비자 재방문율 98%, 100호점 진출 성과.
• 필요한 솔루션: 휴먼 에러 최소화, 빠른 처리를 위한 유연하고 확장 가능한 인프라 필요.

AWS 솔루션

• AWS IoT Greengrass: IoT 장비에서 클라우드 환경과 동일한 서비스를 제공, 장비 모니터링 시스템 구축.
• 지원 프로그램: AWS 프로토타이핑팀과 함께 8주간의 워크숍을 진행, 성공적인 아키텍처 구축.
• 데이터 수집 및 저장:
  • IoT 장비의 데이터는 AWS IoT Greengrass를 통해 수집.
  • 수집된 데이터는 Amazon S3에 저장 후, Amazon Elasticsearch Service를 통해 시각화.
• 비용 효율성:
  • AWS Lambda를 사용하여 서버리스 서비스 이용.
  • 완전 관리형 서비스인 Elasticsearch만 사용하여 비용 절감.
• AWS 클라우드 개발 키트(CDK): 개발자가 익숙한 언어로 AWS 서비스를 프로그램 코드로 쉽게 적용하고 변경 가능.
• 장애 대응:
  • 이상 감지 시 Amazon SNS와 SES를 통해 장애 알림 발송, 빠른 대응 가능.

결론

비트코퍼레이션은 AWS를 통해 IoT 장비의 실시간 모니터링 및 데이터 수집 시스템을 구축하여 운영 효율성을 극대화하고 있습니다. AWS의 다양한 서비스와 지원을 활용하여 무인매장 운영의 안정성을 높이며, 미래의 확장성을 고려한 솔루션을 마련했습니다.