문제점
금융 기관을 위해 별도의 전용 정보 처리 환경을 유지하는 일은 매우 복잡하며, 그 과정에서 방대한 양의 머신 데이터가 생성됩니다. Cardlytics에는 조직 전체 차원에서 이러한 정보를 집계하고 관리할 수 있도록 포괄적인 기술 기반의 전략이 필요했습니다. 새로운 솔루션은 사용자가 많은 도움을 요청하지 않고도 결함을 수정할 수 있어야 했으며, 동시에 회사의 주요 고객을 위한 엄격한 지원 및 서비스 수준 요구 사항도 충족해야 했습니다.
솔루션
Cardlytics는 내부적으로 유지·관리하던 오픈소스 Elasticsearch, Logstash, Kibana(ELK) 스택을 클라우드 네이티브 머신 데이터 분석 플랫폼인 Sumo Logic으로 교체했습니다. 이를 통해 회사는 하루 수십억 건의 API 트랜잭션에서 발생하는 머신 데이터를 즉시 수집하기 시작했습니다. 업그레이드된 애플리케이션 환경이 갖춰진 후 Cardlytics는 조직 내 여러 팀에 Sumo Logic 사용 권한을 부여했습니다.
“Sumo Logic은 가장 크고 복잡한 금융 솔루션을 자신 있게 지원하는 데 필요한 데이터 인사이트를 제공해 줍니다.”
-비주 사무엘(Biju Samuel), IT 및 운영 부문 부사장
결과
Sumo Logic의 광범위한 데이터 수집 기능과 대시보드는 회사의 기술 환경 전반에 대한 즉각적인 가시성을 제공했습니다. 이제 사용자는 IT 부서의 도움 없이도 머신 데이터에서 직접 유용한 정보를 도출할 수 있게 되었습니다. 이를 통해 고객 지원, 개발자, 운영 담당자는 고객이 문제를 인지하기도 전에 더 빠르게 문제를 해결할 수 있는 역량을 확보했습니다.
