Gurunavi는 일본에서 식당 등에 대한 정보를 제공하는 온라인 서비스의 선두 주자로, 초기부터 이러한 서비스를 지원하기 위해 대규모 ICT 환경을 운영해왔습니다. 분명히, 이러한 시스템은 많은 양의 로그 데이터를 출력하며, 이전에는 이 데이터를 분석하는데 상당한 시간과 인력이 소요되었습니다.
Gurunavi 개발부의 엔지니어링 섹션 담당 차장인 Toshiaki Iwamoto는 당시 상황을 다음과 같이 회상합니다.
“2016년경, Gurunavi는 이미 수천 대의 서버를 보유하고 있었습니다. 장애가 발생하거나 유지 보수가 필요할 때는 영향을 받은 서버에 직접 로그인하여 로그를 확인하고, grep 명령으로 로그를 조회하고, scp 명령을 사용하여 로컬 환경에 로그를 임시로 복사하고, 그런 방식으로 문제를 처리해야 했습니다. 이 조사 과정은 완료하는 데 1시간 이상이 소요되며, 이는 실시간으로 대응할 수 없고 수행해야 하는 수작업이 많아 과실이나 다른 부주의한 실수가 발생하게 됨을 의미합니다. 시스템과 로그가 점점 많아짐에 따라 이러한 워크로드를 처리할 수 있는 무언가가 더욱더 필요하게 되었습니다.”
Gurunavi가 Elastic Stack 제품인 Elasticsearch와 Kibana를 알게 된 것은 이때였습니다.
Elastic Stack은 제공되는 광범위한 제품 구성 요소를 사용하여 대상 데이터를 로컬 환경으로 다운로드하지 않고도 여러 데이터 소스에 걸쳐 고속 실시간 검색을 지원합니다. 회사의 서비스가 확장되고 고도화됨에 따라 애플리케이션 간 API 호출도 점점 더 많아졌습니다. Gurunavi가 수많은 로그를 분석해야 한다는 점을 고려할 때, Elastic Stack 제품은 실제로 요구에 가장 적합한 솔루션이었습니다. Gurunavi의 Iwamoto 씨는 “당시 시장에는 경쟁자라 할 만한 제품이 전혀 없었고, Elastic이 유일한 선택지였기 때문에 Elastic으로 결정했습니다.”라고 말했습니다. Gurunavi는 2016년에 Elasticsearch와 Kibana를 완벽하게 구현했습니다.