“When we're using services like Confluent for data delivery, we don't need to think about it. It just gets delivered.”
Nithin Prasad
Senior Engineering Manager, GEP Worldwide
공급망 및 조달 솔루션을 전문으로 하는 AI 중심의 조직인 GEP는 실시간 데이터를 기반으로 운영됩니다. 이전에는 분기별 일괄 처리를 사용했기 때문에 보고 및 고객을 위한 의사 결정이 지연되었습니다.
"GEP와 같은 공급망 기업에게 하루씩 지연된 인사이트를 제공하는 것은 선택지가 아닙니다. 적시에 데이터를 제공하려면 많은 결정을 신속하게 내려야 합니다."라는 것이 GEP Worldwide의 선임 엔지니어링 매니저인 Nithin Prasad의 설명입니다.
5가지 주요 비즈니스 요구 사항을 충족하는 기술 솔루션
GEP는 데이터 인프라 문제와 처리 지연으로 인한 막대한 비용을 해결하기 위해 기존 데이터 전달 파이프라인과 자체 관리 Apache Kafka® 환경을 대체할 방안을 찾아야 했습니다. Prasad의 팀은 데이터 아키텍처 전반에서 운영, 분석, AI 시스템을 연결하기 위해 Confluent의 완전 관리형 클라우드 네이티브 스트리밍 플랫폼을 도입하기로 결정했습니다.
Confluent로의 전환은 신뢰성, 확장성, 가격, 스토리지, 고객 참여라는 인적 요소를 포함한 다섯 가지 핵심 비즈니스 요구 사항을 바탕으로 결정되었습니다. Prasad는 "Confluent는 다섯 가지 측면 모두에서 저희에게 가장 적합한 선택이었습니다. "모든 고객 참여에서 항상 긍정적인 피드백을 받았습니다."라고 말했습니다.
Prasad가 Confluent에 관해 특히 관심을 가졌던 것은 맞춤형 통합을 별도로 구축할 필요가 없게 해주는 사전 구축된 완전 관리형 커넥터였습니다. 덕분에 Prasad의 팀은 파이프라인 확장과 포인트 투 포인트 연결을 줄여 데이터 파이프라인 관리를 간소화하고 개발자들은 데이터 물류를 세세하게 관리하는 대신 핵심 기능 개발에 집중할 수 있게 되었습니다.
GEP는 Confluent의 지속적인 데이터 제공을 통해 주요 데이터 저장 시스템을 포함한 모든 시스템을 연결하는 안정적인 데이터 파이프라인을 구축할 수 있었습니다.
시스템 간 원활한 확장 및 통합
GEP는 처음에 단일 클러스터에서 50만 건의 이벤트를 처리하는 방식으로 시작했습니다. Confluent를 도입한 후에는 여러 클러스터에 걸쳐 월 10억 건의 이벤트를 처리할 수 있도록 빠르게 확장했으며, 이 모든 과정에서 데이터 손실이 전혀 없었습니다. 확장성이 크게 향상되면서 500개에 달하는 GEP의 마이크로서비스가 원활하게 운영될 수 있었습니다. "GEP를 통해 흐르는 모든 데이터는 Confluent를 통과합니다."라고 Prasad가 말했습니다.
GEP는 Confluent의 멀티 클라우드 지원을 통해 SQL 데이터베이스, MongoDB, Elasticsearch를 포함한 여러 시스템에서 실시간 데이터를 AI 스택으로 직접 통합할 수 있었습니다. 이러한 실시간 데이터 스트림을 통해 GEP는 이전의 2분 전의 리드 타임에서 1,400% 개선된 30분 전에 중단을 예측할 수 있었습니다. 이와 같은 예방적 장애 대응 방식은 다운타임을 최소화하고 고객의 데이터 접근성을 향상시키는 데 중요한 역할을 했으며, GEP의 고객 만족도(CSAT) 점수를 높이는 데에도 기여했습니다.
GEP는 Confluent의 완전 관리형 데이터 스트리밍 플랫폼을 도입함으로써 유지 관리 시간과 비용을 모두 절감할 수 있었습니다. 또한 GEP 팀은 인프라 모니터링과 같은 작업을 자동화하여 새로운 기능을 구축하는 데 집중할 수 있었고 더 나아가 리소스 할당을 최적화할 수 있었습니다.
실시간 데이터 스트리밍을 통한 GenAI 혁신 지원
Prasad는 GEP의 AI 중심 솔루션이 실시간 데이터를 활용한다고 설명하며 "Confluent는 저희의 데이터 스택에 원활하게 통합되고, Azure Open AI 서비스 및 기타 GPT 모델과 기본적으로 통합됩니다."라고 말했습니다.
GEP는 일상 업무에 성공적으로 AI를 도입했습니다. 팀과 경영진 전반에 걸친 내부 AI 기반 이니셔티브로 시작된 이 프로젝트는 이제 고객에게 문서 요약과 인사이트를 제공하고 조달 및 공급망 운영의 위험을 알리는 생성형 AI 챗봇으로 발전했습니다.
GEP는 또한 생성형 AI를 사용하여 자연어를 입력하기만 하면 자체 도구를 구축할 수 있는 기능을 고객에게 제공합니다. GEP는 Confluent의 실시간 스트리밍 데이터 파이프라인을 통해 모델에 실시간 컨텍스트를 제공하여 사용자의 구체적인 즉각적인 요구 사항에 대응하고 고유한 문제를 해결할 수 있습니다. Prasad는 "이는 사용자 경험, 고객 경험, CSAT 점수를 크게 향상시켜 GEP 고객에게 큰 도움이 됩니다."라고 강조합니다.
올바른 데이터를 적시에 올바른 형식으로 확보하는 것은 매우 중요합니다. "데이터 전송은 머신 러닝만큼이나 중요합니다. 저희가 AI로 하는 모든 작업은 올바른 데이터가 있어야만 가능합니다. 바로 이 부분에서 Confluent가 큰 도움이 됩니다."라고 Prasad가 설명합니다.
다른 기업들을 위해 데이터 스트리밍 플랫폼 선택에 대한 조언을 부탁하자 Prasad는 핵심 가치와 고객 참여에 대한 조율의 중요성을 강조하면서 "다년간의 여정을 함께할 파트너"를 선택할 것을 권장했습니다.
GEP는 Confluent를 통해 데이터 관리 기능을 혁신하여 이제 고객에게 더 빠르고 안정적이며 확장 가능한 AI 기반 솔루션을 제공합니다.
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