"L'Oréal이 국제적인 규모로 데이터 스트리밍을 구현하기 위해서는 신뢰할 수 있고, 필요에 따라 자동으로 확장되며, 앞으로의 성장에 대응하는 동시에 필요한 지원을 최대한으로 받을 수 있는 플랫폼이 필요했습니다. 그래서 우리는 Confluent에 투자했습니다."
Sindhu Prasanna
이벤트 기반 아키텍처 리드, L'Oréal 그룹
"데이터 스트리밍은 L'Oréal이 추진하는 디지털 혁신의 핵심입니다. 이는 민첩성을 높여서 우리가 소비자들의 니즈를 신속하게 충족할 수 있도록 도와줍니다. 변화하는 세상에는 끊임없이 혁신과 개인화가 필요합니다. 손끝으로 데이터를 제어하는 시대를 상상하는 지금, Confluent의 데이터 스트리밍 플랫폼은 시스템과 애플리케이션 간의 실시간 데이터 흐름을 촉진해 데이터를 작동시키는 데 도움이 됩니다." - Sindhu Prasanna, L'Oréal 그룹 이벤트 기반 아키텍처 책임자
세계 최대의 코스메틱 기업 L'Oréal은 뷰티의 미래를 향해 눈을 돌리고 있습니다. 파리 근교에 본사를 둔 이 그룹은 헤어 및 스킨케어, 메이크업, 향수를 전개하며 Garnier, Maybelline, Lancôme, Cacharel, and Ralph Lauren Fragrances 등 수많은 브랜드를 거느리고 있습니다.
L'Oréal은 한 화학자의 아이디어에서 출발한 기업으로, 늘 최신 기술을 도입하는 DNA를 지녔습니다. 이제는 이 DNA를 통해 데이터 스트리밍 같은 기술을 통해 현대화와 혁신을 꾀합니다.
L'Oréal은 데이터 기반 세상의 수요에 맞춰 아키텍처와 기술 스택을 현대화해야 한다는 필요를 느끼며 데이터 스트리밍 여정을 시작했습니다. 그러려면 수동 파일 전송, 메시지 대기열, 일괄 처리를 기반으로 하는 기존 데이터 스택을 교체해야 했습니다.
또한 세계 각국에서 사업을 영위하는 조직으로서 광범위한 운영 및 분석 시스템의 데이터를 안정적으로 통합하고, 내부 및 외부 파트너가 실시간으로 사용하게 만들어야 했습니다. 이를 위해서는 API 우선 접근 방식과 Apache Kafka®에 기반한 이벤트 중심 아키텍처 통합 등 새로운 기술과 아키텍처 영역으로 나아가야 했습니다.
L'Oréal은 Azure Event Hubs를 통해 데이터 스트리밍 여정을 시작했습니다. 그러나 Azure Event Hubs에 한계가 있음이 입증되면서, L'Oréal은 데이터 인프라 전략을 전환하게 되었습니다. 이들은 자동 확장, 파티션 수, 처리량 제한과 관련된 유지 관리와 확장성 문제를 경험했으며, 플랫폼에는 거버넌스 기능, 스트림 처리 프레임워크 지원이 부족했습니다.
이는 L'Oréal이 이벤트 기반 아키텍처에서 가치를 창출하는 데 걸림돌이 되었습니다.
L'Oréal은 좀 더 안정적이고 강력한 플랫폼을 찾아 나선 끝에 Confluent를 선택했습니다.
"L'Oréal이 국제적인 규모로 데이터 스트리밍을 구현하기 위해서는 신뢰할 수 있고, 필요에 따라 자동으로 확장되며, 필터링 기능이 있고, 앞으로의 성장에 대응하는 동시에 필요한 지원을 최대한으로 받을 수 있는 플랫폼이 필요했습니다. 그래서 우리는 Confluent에 투자했습니다." Prasanna가 말합니다.
현재와 미래의 사용 사례 보기: 물류에서 HR까지
오늘날 L'Oréal은 Confluent Cloud를 통해 최신 비즈니스 속도를 따라잡고 지금도, 앞으로도 계속해서 영향력을 발휘할 사용 사례를 주도합니다.
타사 물류 애플리케이션(3PL) 사용 사례를 예로 들어보겠습니다.
이 회사는 Sephora, Monoprix, Carrefour 등 다수의 타사 애플리케이션을 보유하고 있으며, 이는 L'Oréal에서 호스팅되지는 않지만 L'Oréal에서 제조하는 제품들에 적극적으로 귀기울입니다. 이를 위해서는 기본 핵심 시스템에 대해 L'Oréal의 재고 현황을 통합해야 합니다. L'Oréal 제품의 자재와 배송 청구서를 처리하는 하청업체 Co-packers는 현재 Confluent에 연동해, 제품 재고 수준 업데이트를 비롯한 데이터에 실시간으로 접근하는 타사 애플리케이션 중 하나입니다.
"타사 애플리케이션이 실시간 데이터를 통해 소스 애플리케이션에 있는 정보를 업데이트 즉시 사용할 수 있습니다. 애플리케이션과 플로우가 서로 연결 상태를 유지하면서 소통하는 것, 이것이 바로 우리가 Confluent를 통해 이루려는 목표입니다." Prasanna가 설명합니다.
현재는 백엔드 시스템에서 카탈로그나 SKU가 변경될 때만 이벤트가 트리거됩니다.
이전에는 수많은 API 호출(예: 5분 동안 호출 500회)을 통해 모든 업데이트를 처리하느라 부하가 높아지고 시스템 스트레스와 장애가 발생했습니다.
L'Oréal은 Confluent를 통해 수백 건의 API 호출, 관리형 파일 전송, ETL을 효율적인 이벤트 몇 건으로 대체하고 프로세스를 간소화하여 시스템 성능을 대폭 개선했습니다.
또한 L'Oréal은 앞으로 직원 온보딩과 급여 등에도 Confluent를 사용하는 사용 사례를 구축하는 방안을 계속 살펴보고 있습니다.
"퍼블릭 클라우드에서는 이러한 사용 사례를 구축할 수 없습니다. (PII) 데이터가 매우 민감하기 때문이죠. Confluent를 사용하면 프라이빗 클라우드에 클러스터를 구축하여 이러한 (앞으로의) 내부 사용 사례를 지원할 수 있습니다. Confluent에는 종단간 암호화를 비롯한 강력한 보안 기능이 있어 민감한 데이터에 대한 무단 접근이 방지됩니다." Prasanna가 말합니다.
미래로의 전진: 비즈니스 니즈에 집중하다
L'Oréal의 기술 스택을 완전히 현대화하는 작업을 단계적으로 진행 중이므로, IT 팀이 Confluent를 신뢰하고 지침에 따라 구성 요소를 올바른 순서로 배치하는 것이 중요합니다. L'Oréal이 구상하고 있는 앞으로의 전환은 다음과 같습니다.
Azure Event Hubs 해체 - 애플리케이션 200여 개를 Confluent Cloud로 마이그레이션
ksqlDB, Flink, Kafka Streams 사용 촉진 - 데이터 필터링을 활성화하고 사용 용이화
Schema Registry와 Stream Governance를 사용하여 생산자와 소비자 간의 데이터 계약 수립
Confluent에서 사용 가능한 완전 관리형 커넥터를 활용해 간단한 통합 구축
Prasanna는 앞으로 L'Oréal이 데이터 스트리밍 사용 사례에 있어 비즈니스 프로젝트와 사용 사례를 위한 요구 사항을 충족하는 데 중점을 둘 것이라고 설명합니다.
"L'Oréal은 머지않아 Confluent를 통해 여러 비즈니스 사용 사례를 도입할 계획입니다. 우리는 비즈니스를 최대한 활성화하고자 합니다. 기술 스택을 구축함으로써 우리 사업부의 마음을 사로잡고 Stream Governance를 비롯한 Confluent의 기능이 얼마나 사용자 친화적인지 이해하게 해주고자 합니다." Prasanna가 말합니다.
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