Case study

Vertica의 확장 가능한 미래 대비 데이터 분석 플랫폼이 Matrimony.com 고객들을 더 빠르고 더 효과적으로 연결합니다

과제

Matrimony.com은 온라인 프로필 매칭을 위해 데이터 분석 기법을 활용합니다. 데이터 분석은 사용자들이 빠르고 효과적으로 연결될 수 있도록 실시간으로 이루어져야 합니다. 회사는 전통적인 데이터베이스와 Hadoop을 사용해서 임시 데이터를 저장했습니다. 의사결정 지원 시스템 부문 부사장보인 Ramakrishnan Venkataramanan은 기존 인프라의 과제를 다음과 같이 설명합니다. “사업의 성장과 함께 데이터가 증가함에 따라 보고서 처리 시간이 주된 문제점이었습니다. 기존의 방식은 경영진이 동적인 의사결정을 내리는 데 필요한 통찰력을 제공하는 데 너무 오랜 시간이 걸렸습니다. 또한 데이터 웨어하우스가 연중무휴 가동되었기 때문에 새로운 개발이 느리게 진행되었습니다. 여러 기술을 채택하고 있어 다양한 역량을 지닌 직원이 필요했는데, 그런 인재를 찾는 것도 어려웠습니다. 직접 인력을 교육시켜야 하는 경우도 많았습니다.”

Matrimony.com은 최소 비용으로 기존 프로세스에 접목되는 확장 가능한 데이터 분석 솔루션을 원했습니다. 저희의 목표는 모든 분석 및 보고 작업을 위한 중앙 데이터 웨어하우스였습니다.

솔루션

Ramakrishnan과 팀은 Vertica, Greenplum, IBM Netezza 등 모든 가용 옵션을 조사했습니다. Matrimony.com는 그중에서도 Vertica의 뛰어난 성능이 의사결정에 도움이 될 것이라고 확신했습니다. Matrimony.com은 Vertica가 제안한 비용 모델이 만족스러웠는데, Ramakrishnan은 다음과 같이 설명합니다. “프로덕션 서버에 대해 한 번만 비용을 지불하면 되니 매우 간단했습니다. 사용자 기준이 아니라 TB 기준의 비용 계산 방식도 만족스러웠습니다. 재해 복구와 같은 상황이 발생했을 때 지출되는 숨겨진 비용이 없다는 점이 마음에 들었습니다.”

교육을 포함한 Vertica의 실무 위주 지원을 통해 데이터 분석 플랫폼을 곧바로 가동할 수 있었습니다. Vertica는 SQL 친화적이기 때문에 팀 재교육이 필요하지 않았습니다. 그 결과 전환이 원활하게 진행되어 출시 시기를 앞당기는 것이 가능했습니다. Ramakrishnan이 Matrimony.com 팀의 일상 업무를 용이하게 만들어 주는 기능에 대해 코멘트합니다. “Vertica의 자체 조정 기능은 굉장히 우수합니다. 매일 대량의 데이터를 지속적으로 로드하면 별다른 개입 없이도 Vertica가 백그라운드에서 조정 작업을 처리해줍니다. 또한 대량 병렬 처리(MPP), 열 형식, 아키텍처가 대규모 데이터에 대해 고성능 쿼리와 확장성을 제공합니다.”

Vertica는 다른 테이블을 쿼리하여 값을 얻는 열이 있는 플랫 테이블을 활용합니다. 소스 테이블과 플랫 테이블의 작업은 분리됩니다. 즉, 한 테이블의 변경 사항이 다른 테이블로 자동 전달되지 않습니다. 이 접근법으로 일반적으로 전통적인 테이블과 관련하여 발생하는 과부하가 최소화됩니다.

Vertica는 Hadoop과 효과적으로 통합되어 Hadoop 데이터 관련 요구사항이 Vertica Hadoop Reader를 사용하여 복사됩니다.

결과

사용이 쉽고 기존 인프라에 매끄럽게 통합되는 Vertica 덕분에 Matrimony.com은 생산성을 높일 수 있었습니다. Ramakrishnan은 다음과 같이 설명합니다. “이미 데이터 웨어하우스의 50%를 Vertica로 마이그레이션했으며 나머지도 최대한 빨리 마이그레이션하는 데 주력하고 있습니다. 그 결과는 놀라웠습니다. 비용 효율적이고 확장 가능한 데이터 분석 플랫폼을 사용해서 고성능 서비스를 고객에게 제공하고 있습니다. 우리 경영진은 Vertica의 실시간 보고 기능에 매우 만족하고 있습니다.”

Ramakrishnan은 다음과 같이 결론을 맺습니다. “Vertica로부터 받은 전반적인 지원은 훌륭했습니다. 팀은 항상 지원할 준비가 되어 있었고 어떤 질의에도 굉장히 빠르게 대응했습니다. 우리는 또한 향후 접하게 될 Vertica 플랫폼의 혁신을 기대하고 있습니다. 앞으로 보다 나은 고객 매칭에 도움이 될 머신 러닝과 예측 분석을 살펴보고자 합니다.”

Micro Focus가 귀사의 성공에 어떻게 도움이 될 수 있을까요?

Matrimony.com Ltd 사례 연구

release-rel-2020-11-1-5433 | Wed Nov 11 20:52:47 PST 2020
5433
release/rel-2020-11-1-5433
Wed Nov 11 20:52:47 PST 2020