‘클라우드 포워드’ 셔터스톡 IT 리더들이 전하는 쾌속 혁신법

셔터스톡(Shutterstock)의 IT 리더들은 회사의 클라우드 포워드(cloud-forward) 문화 덕분에 최신 클라우드 기술을 바로바로 도입한다고 말한다. 여기에는 최근 급부상한 생성 AI도 포함된다. 
 

전 세계에서 가장 많이 쓰이는 스톡 이미지 업체 셔터스톡(Shutterstock)는 생각할 필요도 없이 어마어마한 양의 데이터를 저장할 테다. 데이터 관리의 측면에서 규모는 엄청난 이점이다. 유지보수 비용이 큰 데이터 센터의 부담에서 벗어나 유연하게 데이터베이스를 운영할 수 있다. 실제로 셔터스톡에 따르면 회사는 온갖 클라우드 기반 기술을 활용해 혁신을 이끈다.

셔터스톡의 엣지 컴퓨팅, 전달 및 스토리지 책임자 제퍼슨 프레이저는 “혁신의 속도가 무서울 정도로 빨라졌다. 조금만 한 눈을 팔아도 바로 뒤처진다”라고 말했다. 

회사는 클라우드에서 비즈니스를 수행해 중앙 집중식 데이터 레이크에서 구조화되지 않은 데이터를 지원할 수 있을 뿐만 아니라 애널리틱스 및 AI 기술을 사용할 수 있다는 장점을 언급했다. 회사는 클라우드 기반을 활용해 클라우드와 데이터 레이크를 혁신 플랫폼의 핵심 구성 요소로 새로운 수익 흐름과 비즈니스 모델을 창출할 계획이다. 

셔터스톡은 AWS와 스노우플레이크(Snowflake)에 10억 개가 넘는 거대한 이미지, 비디오 및 음악 클립 카탈로그를 저장한다. 또한 이를 미디어 및 마케팅 회사에 판매하기도 한다. 분산되어 있는 저장소에 60 페타바이트 이상의 오브젝트, 자산 및 디스크립터(descriptor)가 있는 상황이다. 

프레이저에 따르면 데이터 레이크가 데이터를 민주화하고, 정교한 데이터 애널리틱스 및 AI 기술을 제공해 혁신을 가속할 뿐만 아니라 새로운 제품과 서비스를 가능케 한다고 설명했다. 

그는 “개발자는 이제 훨씬 더 빨리 작업하길 원하므로 데이터 라이프사이클의 모든 지점이 유연하고 확장가능해야 한다”라며 “모두가 데이터에 쉽게 접근하게 할 수 있는 것만큼 좋은 개발 환경은 없다고 본다”라고 말했다. 

프레이저는 많은 기업이 여기저기 흩어져 있는 데이터에 접근할 수 있는 단일 경로를 찾느라 애를 먹고 있다고 말했다. 

그는 “셔터스톡은 나름 괜찮은 최적점을 찾았다. 셔터스톡은 구조화된 데이터 저장소와 구조화되지 않은 개체를 모두 사용하기 때문에 기본 데이터 쿼리 엔진으로 모든 분산 경계를 넘나드는 스노우플레이크를 사용한다. 동시에 AWS의 강력한 인증 메커니즘과 결합해 접근 권한을 엄격하게 관리한다”라고 말했다.  

프레이저는 이런 수준의 하이브리드 환경을 구축하는 것은 매우 복잡해 최신 클라우드 기술까지 금방 습득할 수 있는 숙련된 CIO가 있어야 한다고 덧붙였다. 
 

클라우드 속도로, 클라우드 우선 

프레이저는 CIO 위그 에르보에가 사업과 기술을 모두 적절히 이해하는 유능한 리더라고 말했다.  어느 부분에서 데이터를 최대한 활용하고 있는지, 더 많은 자본을 활용할 수 있는지, 그리고 확장 및 기능 간 사용의 기회가 어디에 있는지를 정확히 파악할 수 있는 기술 노하우와 비즈니스 통찰력을 모두 갖추고 있다는 설명이다. 

프레이저는 "CIO는 특히 데이터 소비를 촉진하는 데 투자하고 있다. 새로운 클라우드 기능이 출시되는 즉시 사용된다”라고 언급했다. 

에르보에 본인도 새로운 클라우드 기능이 출시되는 즉시 개발자들이 더 빠르게 혁신하고 새로운 클래스의 애플리케이션을 개발하도록 유도하고 있다고 말한다. 예를 들어, 셔터스톡의 현재 가장 큰 관심사는 생성AI다. 

에르보에는 "고객이 원하는 이미지를 단 몇 문장으로 설명해 원하는 이미지를 얻을 수 있는 생성 AI 솔루션을 구현했다. 재빨리 엔지니어를 이쪽으로 할당해 이룰 수 있었던 성과다“라고 말했다. 

프레이저는 셔터스톡이 고객 라이프사이클 모든 측면에 AI 알고리즘과 머신러닝 모델을 통합하는 전담팀을 보유하고 있다고 말했다. 가령 고객의 소비 패턴을 학습하고 권장 사항을 제시하는 엔진을 개발한다. 이 팀은 AWS 및 데이터브릭스의 툴과 커스텀 주피터(Jupyter) 노트북을 쓴다. 

셔터스톡는 AI의 이점을 진작부터 체감했다. 예를 들어, 스토리지 인텔리전스(Storage Intelligence)는 이미지 중복을 줄였다. 그리고 생성 AI는 고객을 위한 맞춤형 이미지를 준비하는 데 필요한 시간을 크게 줄였다. 

프레이저는 ”클라우드로 복잡한 데이터 구조에 훨씬 더 빨리 적응할 수 있게 됐다”라며 “이미지의 워터마크를 변경하거나 메타데이터 태그를 변경하는 등의 작업에 필요한 스토리지와 컴퓨팅을 준비하는 데만 몇 달이 걸렸다. 이젠 몇 시간이면 끝난다”라고 말했다. 

셔터스톡은 또한 오픈AI와 협력해 “셔터스톡의 데이터 세트로 오픈AI의 이미지 생성 모델을 학습시키려고 한다”라고 말했다. 
 

혁신을 위한 최적화

클라우드 애널리틱스는 셔터스톡 운영의 바탕을 이룬다. 프레이저는 아마존 퀵사이트(Amazon QuickSight)와 아테나(Athena)를 사용해 시각화 작업을 수행하고 데이터에 대한 심층 쿼리를 시행한다고 설명했다. 애플리케이션 라이크사이클 전반에 걸쳐 최적의 성능을 보장하기 위함이다.

그는 “애널리틱스는 단지 성능 개선에만 그치지 않는다”라며 “사용자가 웹사이트에서 하는 모든 행동을 이해하고 싶다. 왜 이 버튼을 클릭하지 않았는지, 왜 어떤 고객은 2초 동안 망설였는지, 왜 특정 종류의 데이터를 클릭하지 않았는지 파악하는 일은 사이트를 최적화할 때 매우 유용하다”라고 설명했다. 

이 외에도 아마존 클라우드 프론트(Amazon CloudFront) 등의 CDN(콘텐츠 전달 네트워크) 서비스 덕분에 셔터스톡 고객은 어디에서든 자료를 빠르게 다운받을 수 있으며, 람다(Lambda) 같은 서버리스 컴퓨팅 서비스 덕분에 사용자는 서버를 관리하거나 프로비져닝 할 필요 없이 코드를 실행할 수 있다. 

IDC 애널리스트 데이브 매카시는 클라우드가 더 많은 혁신을 낳고 있음은 분명하지만, 그 속도가 지나치게 빠르다고 지적했다. 고도화된 클라우드 기능을 사용하는 기업은 소수이기 때문이다. 

가트너 애널리스트 아룬 찬드라세카란은 클라우드 혁신 가속은 ‘하이 리스크 하이 리워드(high risk high reward)’ 환경을 조성했으며, 혁신 기업이 앞서갈 수 있는 발판이 되고 있다고 말했다. 그러나 일관적인 전략과 방향성을 갖추지 않은 기업은 길을 잃을 가능성도 크다고 그는 경고했다. 

찬드라세카란은 “최첨단 클라우드 기술을 다루는 기업도 비즈니스 환경의 특성상 속도가 느려질 수 있다”라며 "아직 많은 기업이 레거시 기술과 현대적 기술이 혼재된 하이브리드 환경에 있다. 이 두 환경을 조화롭게 관리하려면 여전히 풀어야 할 숙제가 남아 있다“라고 말했다. 

그 와중에도 혁신은 행진은 멈추지 않는다. 매카시는 ”CIO는 장기적인 관점에서, 지속적 혁신을 염두에 두고 디지털 전환을 고려해야 한다”라고 조언했다. 

프레이저는 회사가 이런 장기적 비전을 가지고 있다고 말했다. 탄탄한 IT 리더십, 견고한 클라우드 인프라, 다양한 도구 및 인재 덕분이라고 그는 덧붙였다. ciokr@idg.co.kr