Elastic Cloud의 Elasticsearch Service를 사용하여 Sovren은 3주 만에 올바르게 작동하는 제품을 정식 버전으로 출시했습니다.
Elasticsearch Service를 사용하여 표준화함으로써 팀은 운영 장애에 쏟던 시간과 에너지를 다시 신제품 기능의 전략적 개발에 집중적으로 할애할 수 있었습니다.
클라우드 우선 접근 방식은 새로운 설치를 위한 배포 시간을 4-6개월에서 불과 며칠로 대폭 줄였고 유지 관리에 들어가는 노력을 97%나 절감했습니다.
20년이 넘는 기간 동안 Sovren은 핵심 솔루션에 완전히 집중함으로써 인재 채용 분야에서 경쟁적 우위를 점해왔습니다. Sovren의 핵심 솔루션은 강력한 이력서 구문 분석 및 매칭 소프트웨어로, 채용 담당자가 신속하게 최고의 인재와 회사를 연결하도록 지원합니다.
확장이 어려운 온-프레미스 검색 기술로 인해 답답해하다가 2017년에 Sovren은 그 해결책을 찾았습니다. 바로 Elasticsearch였습니다. Sovren은 또한 현대적인 사업체로 성장하기 위해서는 회사가 소프트웨어를 고객에게 제공하는 방법을 재고해야 한다는 것을 알고 있었습니다.
Elastic Cloud의 Elasticsearch Service를 선택함으로써, Sovren은 고성능 검색 기능을 대량으로 제공할 수 있었고, 클라우드 우선 접근 방식을 사용해 계속 진화하는 고객의 필요를 충족하는 적응력과 확장성이 뛰어난 시스템을 만들 수 있었습니다.
그러나 Sovren의 레거시 온-프레미스 검색 솔루션인 dtSearch는 대규모 작업 수행이 잘 되지 않고 있었습니다. 고객은 약 4백만 개의 이력서로 검색 성능의 한계에 부딪치고 있었으며, 꼭 필요한 유지 관리 활동에 고객이 주의를 기울이지 않아 설치가 악화되기 시작하고 있었고, 성능은 저하되고 있었습니다.
Elastic으로 바꾸기 전에는, 고객이 매칭 제품을 작동하도록 하는 것이, 그리고 계속해서 잘 작동하도록 유지하는 것이 너무나 힘들었습니다. Sovren은 대기업을 지원하는 데 소요되는 시간에 대해서는 합당한 이유를 손쉽게 찾을 수 있었지만, 매출 규모가 보다 작은 거래를 전담하기에 충분한 리소스를 추가하는 것에 대해서는 합당한 이유를 찾을 수가 없었습니다. 그래서 시장의 해당 부문에 제품을 출시하지 않기로 선택했습니다. 이것은 잠재적으로 수익성이 좋은 확장과 지속적인 매출의 원천을 차단해버렸습니다.
성장을 염두에 두고, Sovren은 기반이 되는 엔진 확장성 문제를 해결해야 한다는 것을 알고 있었습니다.
5년에 걸쳐 Sovren은 검색 기술을 업데이트하려 노력하며 엄청난 금액의 돈을 지출했지만, 모든 접근 방식이 실패했습니다. 예를 들어, 솔루션을 Solr로 바꾸었을 때, 확장성의 한계는 여전히 이력서 4-5백만 개에 머물렀습니다. 이 한계에 부딪치면 사용자 환경과 검색 성능이 저하되었습니다. 아울러, 클라우드 기반 솔루션을 찾고 있었기 때문에 Solr 제품은 그 요구사항을 충족시킬 수 없었습니다.
James Parks가 회사의 매칭 제품 리드 아키텍트로 입사했을 때, 신속하게 이 상황을 돌려놓았습니다. 그 전에 컨설팅 회사에서 근무할 때 James의 동료 직원들은 종종 Elasticsearch를 사용해 유사한 검색 문제를 처리했었고, 따라서 이것이 Sovren에서 필요로 하는 해결책일 수 있는지 보기 위한 작업에 착수했습니다.
James는 Robert Ruff 사장에게 Elasticsearch가 적합한 해결책인지 확인하기 위해 2주일의 시간을 요청했습니다.
Ruff 사장은 회의적이었습니다. 개념 증명 단계에서 ‘2주일’이 ‘두 달’이 되는 것을 보아왔기 때문입니다. 그래도 James에게 진행해보도록 승인하며, 3주 후에는 프로젝트가 중단될 것이라고 경고했습니다.
그리고 James는 작업을 마쳤습니다. 48시간 만에 Elasticsearch Service에 대한 개념 증명을 구축했고, 불과 며칠 후에 새로운 아키텍처를 기반으로 고객을 위해 준비가 완료된 제품을 완성했습니다. 확장성 테스트는 이전의 한계를 통과했습니다. Sovren은 앞으로 나아갈 길을 찾아냈습니다..
꼼짝 못 하는 상황에서 기대되는 상황으로 바뀌었습니다. 새로운 Elastic 플랫폼으로 우리는 더 이상 이를 갈며 제발 좀 작동하기만 바라고 있을 필요가 없어졌습니다. Elastic을 통해 모든 것이 잘 작동할 것이며 계속해서 그렇게 유지될 것임을 우리는 알고 있습니다.
Elasticsearch를 통해 Sovren은 매칭 기능을 간소화하여 전체적인 쿼리 성능을 60배까지 개선할 수 있었습니다. 데이터 색인의 병목현상을 추가적으로 제거함으로써 Elasticsearch는 채용 담당자가 실시간으로 후보자의 매칭 결과를 확인하여 채용 시간을 가속화할 수 있도록 합니다.
Sovren의 클라우드 기반 Elastic 솔루션으로, 채용 담당자들은 슬라이더를 사용해 특정 카테고리(학력, 스킬 등)에 부여되는 가중치를 조정할 수 있으며 이를 통해 엔진이 매칭에 점수를 부여하는 방식을 제어할 수 있습니다. 그리고 처음으로 Sovren은 응답성이 높은 자동 완성 기능을 출시할 수 있었습니다.
캡션 1. Sovren의 인공지능(AI) 매칭에 힘입어 채용 담당자는 최고의 후보자들을 찾아낼 수 있습니다.
Sovren은 더 이상 정확도를 위해 속도를 희생할 필요가 없습니다. 전에는 Sovren이 ‘클리핑’(즉, 샤드의 바닥에 있는 이력서는 나타나게 할 수 없는 부분적인 데이터 결과)을 제거하기 위한 성능에 큰 비용을 지불했습니다. 이제 Elasticsearch는 성능에 아무런 영향 없이 전체 샤드를 검색하므로, 채용 담당자는 관련 이력서에 대한 완전하고 정확한 결과를 보고 있다고 확신할 수 있습니다. Ruff 사장은 “우리 제품은 성장이 멈췄었지만 Elasticsearch로 이제 해결되었다”며 “우리는 엄청나게 성장 가능한 제품 라인에 들어갔고 우리의 유일한 한계는 우리가 얼마나 마케팅을 할 수 있느냐에 달려 있다”고 말합니다.
Elasticsearch Service는 Sovren이 몇 십 년간 겪어온 검색 문제를 해결함과 더불어 Sovren의 사업에 대해 클라우드 우선 접근 방식을 채택하여 Sovren에 아주 적합했습니다. Elastic Cloud에서의 배포 덕분에 번거로운 관리상의 부담이 없어졌고 Sovren은 운영 문제에 쏟던 시간과 에너지를 다시 전략적 개발에 집중적으로 할애할 수 있었습니다.
Elastic Cloud의 Elasticsearch Service를 사용하면 검색과 색인의 부담이 줄어 우리 소프트웨어의 핵심 역량에 집중할 수 있었습니다. 그래서 경쟁사들과 더욱 차별화될 수 있죠.
4-6개월의 제품 배포 기간으로 인한 운영이라는 속박에서 벗어나 Sovren은 이제 시간이 지남에 따라 성능이 저하될 위험 없이 며칠 만에 새로운 기능과 업데이트를 배포할 수 있습니다. 이 말은 유망한 신입사원 후보자를 셀프 서비스 포털을 이용해 즉시 온보딩시키고, 몇 달이 아니라 몇 분 내에 완벽하게 작동하는 Sovren의 인공지능 매칭 제품 인스턴스를 사용 준비 완료할 수 있다는 뜻입니다.
또한 Elasticsearch Service를 이용하면 Elastic Cloud 콘솔 내에서 클릭 몇 번 만으로 클러스터 용량을 늘릴 수 있기 때문에, Sovren은 추가 고객과 증가하는 데이터를 손쉽게 처리할 수 있다는 자신감을 갖게 되었습니다. James는 “Elastic Cloud가 가져다준 마법”이라며 “Elastic이 우리를 위해 모든 것을 관리한다”고 말합니다.
그리고 Elastic Cloud에서 작업한 지 2년이 지난 지금은 (예정된 것이든 예정되지 않은 것이든) 가동 중단 시간과 성능에 대한 불만이 전혀 없는 상태입니다.
실시간 검색이라는 약속을 지키고, 인덱스를 유지 관리해야할 필요를 없애고, 클라우드 기반 아키텍처로 온보딩, 유지 관리 및 지원을 간소화함으로써, Sovren은 고객 만족도를 개선하고 엄청난 사업 성장을 촉진시켰습니다.
클라우드 플랫폼에서 얻은 관리의 용이함으로, Sovren은 이제 모든 규모의 고객에게 자사의 매칭 소프트웨어를 적극적으로 마케팅할 수 있다는 자신감을 갖게 되었고, 회사를 위한 새로운 매출 흐름을 열게 되었습니다. 그리고 그 성과가 있었습니다. 2019년 마케팅 푸시의 결과로, Sovren은 3개월의 기간에 걸쳐 전체 사업을 거의 45%나 성장시켰습니다.
이전에는 (너무 많은 처리 능력이 요구되어) 사용할 수 없었던 기능들이 이제는 가능해졌습니다. 검색 기능이 그만큼 빠르기 때문입니다.
계속해서 혁신을 추구함에 따라, Sovren은 로깅과 모니터링을 위한 Elastic Observability 솔루션에 투자하여 Elastic Stack의 사용을 확장할 계획이며 아울러 Elastic Stack 역량을 활용하여 지속적으로 매칭 엔진을 조정하려고 합니다.
Elastic Cloud의 Elasticsearch Service 성능 덕분에 내부 애플리케이션 모니터링이든 매출을 증진하는 고객 대면 앱에서의 검색이든 새로운 사용 사례에 손쉽게 착수할 수 있습니다. 버튼 몇 개만 클릭하면 간단히 데이터를 가져와 프로젝트를 진행할 수 있습니다.
