Michelin은 Confluent Cloud로 Kafka를 구동하여 35%의 비용을 절감하고 현재 이벤트 기반의 정보 시스템으로 전환하고 있습니다.

1889년에 설립된 Michelin은 프랑스의 작은 고무 공장으로 사업을 시작하며 레이디얼 타이어를 발명했습니다. 현재 이 프랑스 회사는 세계 최대의 타이어 제조업체가 되었습니다. 연구개발에 매년 약 6억 5천만 유로를 투자하는 Michelin은 자동차, 자전거, 비행기, 농기구, 대형 트럭, 오토바이, 심지어 NASA의 우주 왕복선과 같은 거의 모든 유형의 차량에 필요한 타이어를 생산합니다. 그러나 Michelin은 단순한 타이어 제조업체가 아닙니다. 100년이 넘는 유구한 혁신의 역사를 지닌 이 회사는 타이어를 제조하고 판매하는 제조업체에서 데이터 기반의 서비스 강자로 진화했습니다. Michelin은 이제 방대한 양의 데이터를 활용하여 타이어 교체 시기 예측에 대한 통찰력과 연비를 최적화할 수 있는 최고의 경로 등과 같은 다양한 고객 기반에 지속 가능한 이동성 솔루션을 제공합니다. 운송 사업 외에도 다방면에서 활약하는 이 회사는 전 세계 레스토랑에 관한 권위있는 미슐랭 가이드를 발간합니다.

실시간 데이터 파이프라인과 통합을 위해 Apache Kafka 사용

Michelin은 모든 제조, 서비스 및 출판 사업 부문에서 데이터에 크게 의존합니다. 디지털 혁신 여정을 밟으면서 이 회사는 실시간 데이터 파이프라인, 데이터 통합 및 스트림 처리에 사용되는 오픈 소스 분산형 데이터 스트리밍 기술인 Apache Kafka®를 선택했습니다. 오픈 소스 Kafka는 매력적인 비즈니스 사용 사례에 대한 실시간 데이터를 활용하는 데 필요한 기반을 Michelin에 제공했습니다. 그러나 사내 Kafka 전문가를 통한 상시 유지관리와 인프라 관리도 필요했습니다. Michelin은 Kafka cluster를 관리하기 위해 3명의 정규직 직원을 고용했지만, 재고 관리 시스템의 경우 특히 확장이 어렵다는 사실을 곧 깨달았습니다.

과제

클라우드 네이티브 민첩성이 필요한 실시간 재고 관리

제조업체는 특히 원자재와 반재료 재고에 대한 신뢰할 수 없고 오래된 보고를 오랫동안 처리해 왔습니다. 이는 업체의 글로벌 공급망과 물류 운영에서 출발하여 최종적으로 고객에게 영향을 미칩니다. 이들은 생태계 전반에서 실시간 데이터에 접근하고 재고를 정확히 조회할 수 있는 방법이 필요했습니다. 이들은 개념 증명을 통해 클라우드의 힘으로 구현되는 이벤트 기반 아키텍처와 스트리밍 솔루션을 사용하여 두 사이트 간의 물류 흐름을 모니터링하고 분석할 수 있었습니다. 결과는 좋았지만 최근 전 세계에 불어닥친 위기 상황(코로나19, 우크라이나 사태 등)으로 이니셔티브가 임시 중단되었습니다. 하지만 그들은 곧 이를 재개하고 이점을 증명할 것입니다.

Kafka 사용의 과제

"Kafka의 과제 중 하나는 특히 당사의 조직 전체에서 입지가 확장되면서 운영이 복잡해진다는 점이었습니다. Kafka의 복잡하고 분산된 시스템 특성으로 인해 저희는 이를 관리하고 계속 운영하기 위해 귀중한 기술 자원과 전문 지식을 많이 할당해야 했습니다. 이 때문에 사내 유지관리 비용과 위험도 추가로 발생했습니다. 다른 문제는 제품이 회사의 의무사항 중 하나인 클라우드로의 경로를 지원하지 않는다는 점이었습니다. Kafka는 클라우드 네이티브 데이터 시스템이 아닌 프라이빗 인프라용으로 구축되었기 때문에 당사가 요구하는 방식으로 확장할 수 없었으며 당사가 처리해야 하는 방식으로 데이터 볼륨을 처리할 수 없었습니다"라고 Michelin의 서비스 사업부인 Mastero Marketplace의 IT Architect 겸 CTO인 Olivier Jauze가 말합니다.

Michelin은 기업으로서 신뢰할 수 있는 실시간 재고 관리 가시성을 확보하고 원활한 온라인 주문 경험에 대한 증가하는 고객의 기대치를 충족하기 위해 Kafka 배포의 확장성과 복원력을 개선해야 한다는 사실을 알고 있었습니다.

오픈 소스 Kafka를 뛰어넘는 Confluent를 사용하여 운영 비용 35% 절감

오픈 소스 Kafka를 운영하고 클라우드로의 여정을 가속화하는 과제를 해결하기 위해 Michelin은 완전 관리형 클라우드 네이티브 Kafka 서비스인 Confluent Cloud를 선택했습니다. Michelin은 데이터 스트리밍을 중앙 집중화하고 그에 따라 Microsoft Azure 환경에서 Confluent Cloud를 활용함으로써 운영 문제가 발생하는 것을 크게 줄이고 현금 흐름을 확보할 수 있을 것으로 기대하고 있습니다. 회사는 온프레미스 운영과 비교하여 35%의 비용을 절감할 것으로 예상합니다.

Confluent Cloud를 통해 Michelin은 총소유비용(TCO)을 절감하고, Confluent의 99.99% SLA로 가동 시간을 개선하고, 하루에 10TB의 처리량을 지원하는 탄력적인 확장성으로 시장 출시 시간을 단축하며, Kafka 전담 팀을 인프라 유지관리가 아닌 보다 높은 가치의 작업에 전념하도록 다시 집중시킬 수 있었습니다.

"저희는 자체 관리형 오픈 소스 Kafka의 한계로 인해 비용 효율적인 확장을 하는 것이 불가능하고, 모니터링과 보안이 제한되며, 클라우드로의 잘 정의된 경로가 없다는 사실을 깨달았을 때 Confluent가 필요하다고 판단했습니다. Confluent는 미션 크리티컬 사용 사례를 처음부터 끝까지 실행하는 데 필요한 모든 엔터프라이즈급 기능을 갖춘 완벽한 플랫폼을 제공했습니다. 저희는 Kafka에 대한 깊은 전문 지식을 갖춘 파트너와 협력해야 했는데, 생산 단계에서 수백만 시간 동안 Kafka를 운영하는 고객과 협력한 Confluent의 경력은 당사가 쉽게 결정을 내릴 수 있도록 도움을 주었습니다"라고 Jauze는 말했습니다. "당사는 지난 2년 동안 Confluent를 통해 기술 배포를 위한 시장 출시 시간을 8~9개월 앞당길 수 있었다고 추정합니다"

"Confluent는 저희가 접한 다른 공급업체에 비해 훨씬 더 나은 수준의 지원과 서비스를 제공했습니다.Apache Kafka에 대한 방대한 경험과 80% 이상의 커밋을 보장하는 Confluent와 비교할 때, 실시간 데이터와 Kafka로 당사의 성공을 보장하는 더 신뢰할 수 있는 조직은 없습니다. Confluent의 비전과 전문성은 타의 추종을 불허하는 수준이었습니다."

— Yves Caseau, Michelin의 그룹 CDIO(Chief Digital & Information Officer)

기술 솔루션

Michelin은 비즈니스에 대한 실시간 보기를 확보하여 데이터베이스나 기존의 레거시 애플리케이션에 저장된 데이터 대신 지속적인 스트림으로 데이터를 수집, 처리하고 저장하기 위해 데이터 센터의 온프레미스 모델에 Kafka를 구현하기 시작했습니다.

2019년 말까지 이 제조업체는 Kafka 관리에서 발생하는 일부 운영 문제를 완화하고 클라우드 중심 디지털 혁신 전략의 이점을 실현하기 위해 클라우드로 전환하기로 결정했습니다. Michelin은 자사의 클라우드 파트너로 Microsoft Azure를 선정하고 2021년에 Azure용 Confluent Cloud로 마이그레이션했습니다.

"Azure는 저희가 가장 선호하는 클라우드 파트너이며, 저희는 당사의 고유한 선택을 충족할 클라우드 Kafka 인프라 공급자를 선택하고 싶었습니다. Confluent를 통해 자체적인 멀티 클라우드 결정을 준수할 수 있다는 사실은 정말로 중요했습니다" Michelin의 IT Integration Architec인 Valérie Servaire가 말합니다.

Michelin 팀은 Confluent의 지원과 함께 9개월 동안 마이그레이션 요구 사항을 평가하고 사용 사례를 탐색하는 프로젝트에 착수했습니다. 가장 미션 크리티컬한 프로젝트인 온라인 주문 관리는 2022년 봄에 시작되었습니다.

온라인 주문 관리는 Michelin 공급망의 핵심인 오케스트레이션과 코레오그래피 계층입니다. 회사는 기존의 온프레미스 오케스트레이터인 Oracle BPM에서 클라우드 버전으로 마이그레이션해야 했습니다. 그러나 몇몇 프로젝트에 성공하고 결정적인 개념 증명을 구축한 후 Michelin은 Kafka와 Kafka Streams를 기반으로 자체 오케스트레이터를 완전히 재작성하기로 결정했습니다.

"Confluent를 통해 저희는 굉장히 일괄 처리적이고 모놀리식인 정보 시스템을 데이터가 지속적으로 움직이는 시스템으로 전환하고 있습니다. 이는 당사의 모놀리스를 자율 시스템으로 분리하고, 서로 독립적으로 발전하도록 지원하며, 이로 하여금 비즈니스에서 실시간 데이터 기반 의사 결정과 운영을 보다 민첩하게 추진할 수 있도록 지원하는 데 많은 도움을 줍니다. Confluent는 비즈니스 민첩성을 제공하는 Data in Motion을 실현합니다"라고 Jauze는 설명합니다.

Michelin의 몇몇 부서는 이제 Confluent Cloud를 사용하여 공급망, 고객 서비스, 제조 및 R&D를 포함한 비즈니스 전반에서 데이터 사일로를 제거합니다.

비즈니스 결과

CIO의 관점

"클라우드로의 전환은 최종적으로 시간과 비용의 절감을 의미합니다. 비용을 최적화하는 관점에서 볼 때 이는 사용 편의성과 탄력적인 확장, 복원력 및 향상된 보안과 같은 클라우드의 이점을 활용하는 데 유용합니다. 다시 말하자면 일상적인 인프라 관리에 대해 걱정하는 대신 최종 고객을 위한 제품과 솔루션을 혁신하고 구축하는 데 더 집중할 수 있다는 뜻입니다"라고 Caseau는 전했습니다.

데이터는 점점 기업 전략의 중심이 되고 있으며, 이러한 현상은 Michelin에서는 더욱 두드러집니다. "Kafka를 사용하면 조직 전체에서 실시간 데이터를 활용할 수 있습니다. 그러나 Confluent는 Kafka를 뛰어넘어 진정한 클라우드 네이티브이자 클라우드를 위해 재창조된 Data in Motion을 위한 플랫폼을 제공하는 동시에 Kafka 관리의 부담을 덜어주고 운영 부담을 제거합니다. 또한 미션 크리티컬 사용 사례에 필요한 모든 엔터프라이즈급 기능을 갖추고 있으며 데이터가 상주하는 모든 곳에서 사용할 수 있다는 점에서 완벽합니다"라고 Caseau는 설명했습니다.

"Confluent는 당사가 데이터 우선의 디지털 업체로 발돋움하는 여정을 앞당기는 데 필수적인 역할을 합니다. 오늘날의 고객은 풍부하고 개인화된 경험을 요구하며 경쟁에서 앞서려면 비즈니스 운영을 최적화해야 합니다. 당사는 Confluent Cloud를 데이터 인프라의 필수 부분으로 사용하여 데이터를 활용하고 실시간으로 스트리밍합니다. 이를 통해 Data in Motion을 Customer 360, 전자 상거래, 마이크로서비스 등과 같은 조직 전반의 추가 사용 사례로 빠르고 비용 효율적으로 확장할 수 있습니다." Caseau가 말합니다. "CIO로서 저의 역할은 Michelin이 매일 최고 수준의 성과로 고객을 만족시킬 수 있도록 돕는 것이며, Confluent와 함께 이벤트 기반 아키텍처로 전환하면 더 빠르고 효율적으로 목표를 달성할 수 있습니다."

더 높은 신뢰성

"신뢰성은 Confluent로 전환하려는 당사의 결정에서 필수적인 요소였습니다. 미션 크리티컬 애플리케이션에서의 Kafka 서비스 중단과 다운타임은 당사의 비즈니스를 위협하는 큰 위험 요소입니다. 손쉽게 확장하거나 축소할 수 있고, 급증하는 수요를 관리할 수 있으며, 처리해야 하는 데이터 볼륨을 처리할 수 있는 복원력 있는 아키텍처를 구축하는 것도 당사가 Confluent를 선택하는 데 큰 부분을 차지했습니다. Confluent Cloud의 클라우드 네이티브 탄력성과 99.99% SLA는 팀이 Kafka 인프라 관리와 유지관리가 아닌 혁신과 애플리케이션 구축에 집중할 수 있도록 지원하므로 안심할 수 있습니다"라고 Servaire는 말했습니다.

유일한 클라우드 네이티브 Kafka 경험

"Confluent는 클라우드를 위해 재창조된 Kafka와 같은, 유일한 클라우드 네이티브 Kafka 경험을 제공했습니다. 그들은 또한 독보적인 수준의 Kafka 전문 지식을 제공했으며, 이는 Confluent가 Kafka의 원래 제작자에 의해 설립되었기 때문에 가능할 수 있었던 것입니다"라고 Jauze는 말했습니다.

독보적인 지원

"Confluent가 보유한 가장 큰 자산 중 하나는 Kafka 및 스트리밍 기술에 대한 지식입니다. 이는 저의 15년의 경험으로 비추어볼 때 매우 특별합니다. 그들은 매우 친절하게 지침을 제공하고 전문적인 서비스를 통해 저희를 교육하고 경청합니다" 라고 Jauze는 말합니다.

"Confluent와 처음 이야기를 나눴을 때 저희는 Apache Kafka 프로젝트를 개발한 담당자들에게 연락했습니다. 그 이후로 런던이나 프랑스 에코시스템과 상관없이 저희가 마주했던 사람들은 항상 놀라울 정도로 경험이 풍부하고 기술적으로 매우 진보했으며 많은 교육 노하우를 보유하고 있었습니다. 이는 저희가 겪은 다른 경험들과 비교해 볼 때 진정으로 Confluent를 돋보이게 하는 요소입니다. Confluent는 기술과 이를 배포하고 설명하는 방법에 대해 알고 있습니다. Confluent 전문가와 같은 사람들의 지원을 받으면 도입은 어려움 없이 저절로 이루어집니다."라고 Jauze가 결론지었습니다.

향후 계획

Michelin은 디지털 혁신 여정을 추구하는 기업 전체에서 Confluent Cloud를 지속적으로 구현하고 있습니다. 그들은 비즈니스가 Confluent 프로젝트에서 계속해서 높은 ROI를 달성하는 것을 경험하고 있으므로 여러 새로운 사용 사례에서 Data in Motion을 광범위하게 도입할 것으로 예상합니다.

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