결과 요약
문제점
뛰어난 사용자 경험을 제공하는 데 필요한 데이터는 계속 늘어나고 비용과 복잡성도 증가하여 고객의 요구를 충족하기 어려워졌습니다.
삼성전자 Bixby는 2017년에 출시된 인공지능(AI) 플랫폼입니다. Bixby는 Siri나 Alexa와 같은 가상 어시스턴트로서, 삼성전자의 대표 제품군인 Galaxy는 물론 Galaxy 에코시스템의 다양한 기기와 가전제품에도 연결됩니다. Bixby는 사용자의 음성을 활용하여 일상적인 작업을 수행하고 연결된 기기들을 제어합니다.
Bixby의 딥러닝 AI 모델은 사용자의 음성을 이해하고 사용자 데이터가 축적되면 더욱 정확한 결과를 제공합니다. 그러나 Bixby에 필요한 사용자 1인당 데이터가 늘어남에 따라 분석하고 관리해야 할 데이터의 양도 증가했고, 결국 개발 팀의 데이터 관리 비용도 올랐습니다.
이전에 사용하던 클라우드 기반 분석 시스템인 Google Stackdriver와 Google Cloud Operations가 간단한 검색 및 디버깅 기능을 지원하긴 했지만, 분석 팀은 여전히 가외의 프로세스와 데이터 형식 변경을 거쳐야 했습니다. 의미 있는 성과를 끌어내고 디버깅, 데이터 배포, 성능, 문제 해결 등의 고객 경험을 향상하는 데 있어서 개선할 부분이 있었습니다.
솔루션
Sumo Logic의 도입으로 데이터를 빈틈없이 유지하고 관리하게 됨에 따라 비용이 절감되는 등, Bixby 서비스 운영의 전반적인 품질과 효율성이 개선되었습니다. 로그 분석과 머신러닝을 활용하여 단순 검색보다 신속한 문제 해결을 선보이는 Sumo Logic은 디버깅과 성능 문제 해결을 개선하여 고품질 서비스 제공을 실현합니다.
Sumo Logic을 실행하고 나면 평균적으로 무려 35TB(테라바이트)에 달하는 로그를 매일 인제스트할 수 있습니다. 약 550명의 삼성전자 Bixby 팀 엔지니어와 개발자가 Sumo Logic을 사용하고 있으며, 이들 대부분은 Sumo Logic의 학습 플랫폼을 통해 인증을 취득했습니다.
“특히 Sumo Logic의 강력한 쿼리 기능은 경쟁 우위를 제공하여, 문제가 자주 발생하는 소프트웨어 버전이나 유사한 오류를 식별하는 것처럼 인사이트 있는 결과를 도출해 줍니다.”
—김영집, EVP, AI 팀장
결과
SaaS 기반 솔루션을 통한 비용 절감 및 효율성 강화
삼성전자 Bixby 팀은 Sumo Logic의 SaaS 분석 플랫폼을 도입하여 데이터 분석 시스템의 유연성을 개선함으로써 관리 리소스를 성공적으로 절감했습니다. 특히 개발자들은 다양한 형태의 로그를 분석하고 처리하는 강력한 기능을 제공하면서도 추가 저장 공간이 불필요하다는 점에서 이 플랫폼을 높이 평가했습니다. 이를 통해 개발자는 더욱 다양한 서비스 관련 인사이트를 끌어낼 수 있습니다.
또한 데이터 계층화는 데이터를 저장하고 계층별로 일정 수준의 데이터 액세스 및 검색 기능을 제공할 수 있도록 Continuous(지속형), Frequent(고빈도형), Infrequent(저빈도형) 계층을 조합하여 제공합니다. 로그의 양이 증가했음에도 불구하고 계층화 기능을 통해 로그 분석의 효율성이 향상되어 이전 솔루션에 비해 약 30%나 비용을 절감할 수 있었습니다.
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 문제 식별 및 해결 프로세스를 간소화하는 데 있어서 중요한 역할을 해 왔습니다. Sumo Logic의 강력하고 고유한 쿼리를 활용하면 간단한 검색 기능을 빠르게 이용하고 유사한 유형의 문제가 발생한 시점과 위치, 영향받는 소프트웨어 버전에 대한 정보를 신속히 확인할 수 있습니다. 특히 개발자들은 문제의 근본 원인을 발견하고 분석하는 역량을 Sumo Logic의 가장 중요한 강점으로 꼽았습니다.
“저희는 Sumo Logic 플랫폼을 Bixby의 로깅 시스템으로 활용하며, 개발자들은 서비스 프로세스 디버깅과 개발, 관리에 이를 활용합니다. 강력한 쿼리 기능은 유사한 유형의 오류나 문제가 자주 발생하는 소프트웨어 버전을 빠르게 식별하고 일시적인 조치를 넘어 오류의 근본적 문제를 파악하고 해결할 수 있도록 도움으로써 경쟁 우위를 제공합니다.”라고 김영집 EVP 겸 AI 팀장은 말합니다.
김 팀장은 “타임슬라이스 및 트랜스포스 함수로 통계 결과를 시각화하는 플랫폼의 기능은 문제 분석의 첫 단계에서 강력한 인사이트를 제공합니다.”라고 덧붙였습니다.
또한 Sumo Logic 전담 팀은 Bixby 서비스 개발과 배포에 효율적으로 사용할 방안을 모색하여 Sumo Logic의 기능을 극대화했습니다. 팀원들이 혁신을 이루고 유용한 쿼리를 배워 조직 내에서 공유함에 따라 플랫폼의 활용도도 향상되었습니다. 그 결과로 데이터 분석 정보 액세스는 더 간편해지고 엔지니어들은 더 안전히 협업할 수 있게 됩니다.
고객 서비스 및 대응 시간 개선
김 팀장은 Sumo Logic 솔루션 도입을 통해 얻은 가장 중요한 성과로서 서비스 품질 향상과 문제 식별 및 해결 프로세스의 개선을 꼽았습니다. 서비스 중단과 성능 지연 같은 문제들은 Sumo Logic 솔루션으로 단시간에 식별하고 해결하여 고객 경험을 개선할 수 있었습니다.
문제 식별과 진단에 걸리는 시간은 Sumo Logic으로 대폭 단축되었습니다.
개발자는 Sumo Logic의 대시보드 및 쿼리 기능을 통해 고객의 불만 사항과 문제점을 빠르게 확인하고 근본적 문제를 진단함으로써 더 안정적인 서비스를 제공할 수 있게 됩니다. 또한 Bixby 개발자, 데이터 분석가, 제품 관리자(PM), DevOps 엔지니어 등 서비스 개발에 관여하는 이해관계자들이 다양한 분석 결과와 템플릿을 사용하는 경우가 늘면서 서비스 조율 효과가 더욱 두드러졌습니다.
“서비스 개발 팀에서는 사용자가 겪는 어려움을 분석하고 가급적 신속히 문제를 해결하는 것이 중요합니다. 저희는 Sumo Logic의 대시보드로 문제를 즉시 식별하고 사용자에게 고품질의 서비스를 제공합니다.”라고 김 팀장은 말합니다.
