Nielsen Marketing Cloud는 데이터 처리에서 혁신적인 변화를 통해 광고 기술 분야에 새로운 바람을 일으키고 있습니다. 매일 무려 25TB의 데이터와 300억 개의 이벤트를 처리하는 것을 상상해 보십시오. Nielsen은 이러한 어려운 도전에 직면했지만, 더 스마트한 방법을 발견했습니다.
처음에 그들의 데이터 처리 환경은 전통적인 Apache Spark 클러스터를 기반으로 구축되었습니다. 데이터 양이 급증함에 따라 시스템의 성능이 저하되기 시작했고, 이는 더 높은 비용과 성능 병목 현상으로 이어졌습니다. 그들은 불균형한 데이터 분포로 인해 작업이 느려지고 간헐적인 클러스터 실패를 유발하는 데이터 왜곡 문제에 직면했습니다.
변화가 필요하다는 것을 깨달은 Nielsen의 유능한 팀은 Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS)로 전환했습니다. 거대한 Spark 클러스터 하나를 확장하는 대신, 그들은 혁신적인 서버리스 개념을 도입하고 여러 개의 작은 로컬 모드 Spark 클러스터를 활용하기 시작했습니다. 이러한 통찰력 있는 결정은 효율성을 높일 뿐만 아니라 비용을 55%나 줄였습니다.
작은 배치로 데이터를 처리함으로써 Nielsen은 대규모 클러스터를 괴롭히는 악명 높은 원격 셔플을 제거했습니다. 동적 확장 시스템 덕분에 그들의 포드는 작업량에 따라 조정되어 필요하지 않은 자원을 끌 수 있습니다.
그 결과? 높은 수요의 폭발적인 순간에도 데이터를 더 빠르고 매끄럽게 처리하는 강력한 아키텍처가 탄생했습니다. Nielsen은 사고의 전환과 기존 구조의 재구성을 통해 기술에서 혁신적인 개선을 이끌어낼 수 있음을 입증했습니다. 비슷한 문제에 직면한 기업들에게 중요한 교훈은 분명합니다: 때로는 적은 것이 더 많을 수 있습니다!
광고 기술의 미래: Nielsen의 혁신적인 데이터 처리
- Nielsen Marketing Cloud는 매일 25TB의 데이터와 300억 개의 이벤트를 성공적으로 처리합니다.
- 향상된 성능을 위해 전통적인 Apache Spark 클러스터에서 Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS)로 전환했습니다.
- 효율성을 개선하기 위해 여러 개의 작은 로컬 모드 Spark 클러스터를 활용한 서버리스 개념을 구현했습니다.
- 더 효과적인 데이터 처리 방법을 통해 놀라운 55% 비용 절감을 달성했습니다.
- 작은 배치로 데이터를 처리함으로써 원격 셔플 문제를 제거했습니다.
- 작업 요구에 따라 자원 사용을 최적화하기 위해 동적 확장 시스템을 채택했습니다.
- 이러한 변환은 혁신적 사고가 기술과 비용 절감에 중요한 발전을 이끌어낼 수 있음을 보여줍니다.
Nielsen의 혁신적인 데이터 전략: 광고 기술 분야에서 효율성 극대화
Nielsen Marketing Cloud의 데이터 처리에서의 혁신적인 변환은 자사의 플랫폼을 넘어 산업의 새로운 기준을 설정했습니다. 전통적인 Apache Spark 클러스터에서 더 유연한 Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS)로 전환함으로써 Nielsen은 25TB의 데이터와 300억 개의 이벤트를 처리하는 데이터 처리 능력을 최적화했습니다.
Nielsen의 변환을 이끄는 주요 특징들:
– 서버리스 아키텍처: 서버리스 모델로 전환함으로써 Nielsen은 운영 비용을 55% 절감하여 자원을 효과적으로 사용할 수 있게 되었습니다.
– 동적 확장: 이 시스템은 작업량에 따라 자원을 동적으로 확장하여, 수요가 높은 기간 동안 효율성과 성능을 크게 향상시킵니다.
– 배치 처리: 작은 배치로 데이터를 처리함으로써 Nielsen은 원격 셔플의 영향을 최소화하여 처리 속도와 신뢰성을 향상시켰습니다.
중요한 FAQ:
1. Amazon EKS가 Nielsen의 데이터 처리를 어떻게 개선하나요?
Amazon EKS는 데이터 처리에 대한 보다 세밀한 제어를 가능하게 하여 동적 확장과 여러 작은 Spark 클러스터를 운영할 수 있도록 하여 성능을 향상시키고 지연 시간을 줄입니다.
2. 서버리스 아키텍처를 채택함으로써 얻는 이점은 무엇인가요?
서버리스 아키텍처는 실시간 수요에 따라 필요한 자원만 활성화하여 비용과 자원 낭비를 최소화하여 상당한 데이터 작업량을 관리하는 비용 효율적인 솔루션을 제공합니다.
3. Nielsen이 전환 이전에 직면한 도전 과제는 무엇이었나요?
Nielsen은 데이터 왜곡, 높은 운영 비용 및 전통적인 Spark 클러스터가 처리하는 대량의 데이터로 인해 간헐적인 클러스터 실패로 인한 성능 병목 현상에 어려움을 겪었습니다.
Nielsen의 성공 사례는 비용 효과적인 방식으로 데이터 처리 전략을 혁신하려는 기업들에게 통찰력 있는 사례 연구로 다가옵니다. 광고 기술 분야가 진화함에 따라, 기업들은 Nielsen의 데이터 관리 접근 방식에서 귀중한 교훈을 얻을 수 있습니다.
Nielsen의 발전에 대한 더 많은 정보를 원하신다면 Nielsen를 방문하시기 바랍니다.
