결과 요약
문제점
탁월한 사용자 경험을 제공하는 데 필요한 데이터가 계속 늘어나면서 비용과 복잡성도 함께 증가해, 고객 요구를 충족하기가 어려워졌습니다.
삼성전자 Bixby는 2017년에 출시된 인공 지능(AI) 플랫폼입니다. Siri나 Alexa와 같은 가상 비서인 Bixby는 삼성전자의 대표 제품군인 갤럭시와 갤럭시 에코시스템의 다양한 기기 및 가전제품과 연동됩니다. Bixby는 사용자의 음성을 활용하여 일상적인 작업을 수행하고 연결된 기기를 제어합니다.
Bixby의 딥러닝 AI 모델은 사용자의 음성을 이해하며, 사용자 데이터가 축적될수록 더 정확한 결과를 제공합니다. 그러나 Bixby에 필요한 사용자 1인당 필요한 데이터가 늘어남에 따라 분석하고 관리해야 할 데이터의 양도 증가했고, 이에 따라 개발팀의 데이터 관리 비용도 높아졌습니다.
기존에 사용하던 클라우드 기반 분석 시스템인 Google Stackdriver와 Google Cloud Operations가 간단한 검색 및 디버깅 기능을 지원하긴 했지만, 분석팀은 여전히 추가적인 처리 과정과 데이터 형식 변경을 거쳐야 했습니다. 디버깅, 데이터 분배, 성능, 문제 해결 등 고객 경험을 향상하고 의미 있는 결과를 도출하는 데 있어 개선의 여지가 있었습니다.
솔루션
Bixby는 Sumo Logic을 도입한 이후, 데이터를 효과적으로 유지·관리하면서 비용도 절감하는 등 서비스 운영의 전반적인 품질과 효율성이 향상되었습니다. Sumo Logic은 단순 검색을 넘어 로그 분석과 머신러닝을 활용해 문제에 더 빠르게 대응할 수 있도록 지원했습니다. 그 결과 디버깅과 성능 문제 해결이 개선되어 고품질 서비스 제공으로 이어졌습니다.
Sumo Logic을 도입해 본격적으로 운영한 이후 일일 평균 로그 수집량은 35TB(테라바이트)에 이르고 있습니다. 삼성전자 Bixby 팀의 엔지니어와 개발자 약 550명이 Sumo Logic을 사용하고 있으며, 이들 대부분은 Sumo Logic의 학습 플랫폼을 통해 인증을 취득했습니다.
Youngjip Kim, EVP, Head of AI Team
결과
SaaS 기반 솔루션을 통한 비용 절감 및 효율성 강화
삼성전자 Bixby 팀은 Sumo Logic의 SaaS 분석 플랫폼을 도입해 데이터 분석 시스템의 유연성을 향상함으로써 관리에 필요한 리소스를 줄이는 데 성공했습니다. 특히 개발자들은 추가 저장 공간이 필요하지 않으면서도 다양한 형태의 로그를 분석하고 처리하는 강력한 기능을 제공한다는 점에서 이 플랫폼을 높이 평가했습니다. 이를 통해 개발자들은 서비스에 대해 더욱 다양한 인사이트를 도출할 수 있게 되었습니다.
또한 데이터 티어링은 Continuous(지속형), Frequent(고빈도형), Infrequent(저빈도형) 티어를 조합하여 각 티어별로 데이터를 저장하고, 이에 따라 일정 수준의 데이터 접근 및 검색 기능을 제공합니다. 이러한 티어링 방식 덕분에 로그 양이 증가했어도 로그 분석 효율이 향상되었고, 그 결과 이전 솔루션 대비 약 30%의 비용 절감 효과를 거두었습니다.
로그 분석을 최적화하는 강력한 기능
문제 해결 효율성을 높이고 고객 서비스 품질을 개선하기 위해 더 강력한 로그 분석의 필요성이 커짐에 따라 로그 검색, 쿼리 가용성, 로깅 시스템 감사, 이상 징후나 비정상 상황에 대한 탐지 및 경고 알림 기능 등 다양한 기능을 갖춘 Sumo Logic이 도입되었습니다.
Sumo Logic의 통계 및 분석 기능은 서비스 성능 모니터링을 개선하고 데이터 문제를 식별하고 해결하는 과정을 간소화하는 데 중요한 역할을 해왔습니다. Sumo Logic의 강력하고 차별화된 쿼리는 단순 검색 기능뿐 아니라, 유사한 유형의 문제가 언제 어디서 발생했는지, 어떤 소프트웨어 버전에 영향을 미치는지에 대한 정보에도 빠르게 접근할 수 있게 해 줍니다. 개발자들은 특히 문제의 근본 원인을 발견하고 분석할 수 있는 기능을 Sumo Logic의 가장 큰 강점으로 평가했습니다.
“Bixby의 로깅 시스템으로 Sumo Logic 플랫폼을 사용하고 있으며, 개발자들은 이를 디버깅, 개발, 서비스 운영 관리에 활용하고 있습니다. 강력한 쿼리 기능은 경쟁 우위 요소로, 유사한 유형의 오류나 자주 발생하는 문제와 관련된 소프트웨어 버전을 빠르게 식별할 수 있게 해 주며, 일시적인 조치에 그치지 않고 오류의 근본적인 원인을 식별하고 해결하는 데 도움이 됩니다.”라고 김영집 AI 팀 총괄 부사장은 말합니다.
또한 김 부사장은 “타임슬라이스 및 트랜스포스 함수로 통계 결과를 시각화하는 플랫폼의 기능은 문제 분석의 첫 단계에서 강력한 인사이트를 제공합니다.”라고 덧붙였습니다.
이와 함께 Sumo Logic 전담팀은 Bixby 서비스의 개발과 배포 과정에서 이를 효율적으로 활용하는 방법을 지속적으로 모색하며 기능 활용도를 극대화했습니다. 전담팀이 유용한 쿼리를 개발하고 학습해 조직 내에서 공유함에 따라 플랫폼 활용 수준도 향상되었습니다. 그 결과 엔지니어들은 데이터 분석에 더 쉽게 접근할 수 있게 되었고, 보다 안전한 협업도 가능해졌습니다.
고객 서비스 및 대응 시간 개선
김 부사장은 Sumo Logic 솔루션 도입을 통해 달성한 가장 큰 성과로 서비스 품질 향상과 문제 식별 및 해결 프로세스 개선을 꼽았습니다. Sumo Logic 솔루션을 통해 서비스 중단이나 성능 지연과 같은 문제를 더 짧은 시간 안에 식별하고 해결할 수 있게 되었으며, 그 결과 고객 경험도 향상되었습니다.
Sumo Logic을 사용하면서 문제를 식별하고 진단하는 데 걸리는 시간이 대폭 단축되었습니다.
Sumo Logic의 대시보드와 쿼리 기능을 통해 개발자들은 고객 불만과 불편 사항을 신속하게 확인하고 근본적인 문제를 진단할 수 있게 되었으며, 그 결과 서비스가 더욱 안정적으로 운영되고 있습니다. 또한 Bixby 개발자, 데이터 분석가, 제품 관리자(PM), DevOps 엔지니어 등 서비스 개발에 관여하는 이해관계자들이 다양한 분석 결과와 템플릿을 활용하게 되면서 서비스 조율 효과도 더욱 분명해졌습니다.
“서비스 개발팀에게는 사용자의 불편 사항을 분석하고 가능한 한 신속하게 문제에 대응하는 것이 매우 중요합니다. 저희는 Sumo Logic의 대시보드를 사용해 문제를 즉시 파악하고 사용자에게 고품질 서비스를 제공하고 있습니다.”라고 김 부사장은 말합니다.