Hudl 사례 연구

Hudl은 코치와 선수가 경기 영상을 빠르게 분석하여 팀의 경기력을 향상시킬 수 있는 비디오 및 분석 플랫폼을 제공하는 소프트웨어 공급업체입니다. 이 웹 기반 시스템은 미식 축구, 농구, 축구, 배구 및 기타 인기 스포츠의 청소년, 아마추어 및 프로 팀에 서비스를 제공합니다. Hudl은 Fast Company에 의해 2016년 가장 혁신적인 회사로 선정되었습니다.

Hudl은 자사의 서비스를 이용하여 경기 비디오를 업로드하는 스포츠 팀이 늘어남에 따라 전 세계적으로 가파른 성장세를 보이고 있습니다. Hudl의 CTO Brian Kaiser는 “매년 30% 정도 성장하고 있기 때문에 성장을 지원하고 유지하기 위해서는 확장성이 요구됩니다”라고 말합니다.

이 회사는 또한 고객에게 더 빠른 비디오 업로드 속도를 제공하고 위해 애쓰고 있습니다. Kaiser는 “많은 코치님들이 저희에게 더 빠른 비디오 업로드를 지원하고, 더 빨리 비디오를 가져와서 더 빨리 분석할 수 있도록 해달라고 부탁했습니다”라며, “먼 거리에 걸쳐 대용량 비디오 파일을 이동한다는 점에서 저희에게 이는 물류 문제에 해당합니다. 예를 들어 고등학교 미식 축구 시즌에는 금요일 밤이면 보통 분당 39시간 분량의 비디오가 인코딩 및 처리를 위해 업로드됩니다. 이를 처리하려면 백엔드에 적절한 기술이 구축되어 있어야 합니다”라고 말합니다.

또한 Hudl은 내부 데이터 분석을 위한 더 나은 분석 플랫폼을 찾고 있었습니다. Kaiser는 “우리는 자체 데이터 웨어하우스를 구축했지만, 복잡하고 비용이 높은데다 성능도 좋지 않았습니다. 더 빠르고 더 나은 프로젝트 분석이 필요했기 때문에 이 문제를 해결해야 했습니다”라고 말합니다.

Amazon Web Services(AWS) 클라우드를 기반으로 플랫폼을 운영하기 시작한 Hudl은 확장성, 빠른 업로드, 보다 효과적인 데이터 분석에 대한 요구를 충족하기 위해 AWS 서비스 사용 범위를 확장해야 한다는 사실을 깨달았습니다.

이 회사는 Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2) 인스턴스와 Amazon Simple Storage Service(Amazon S3) 버킷에서 플랫폼을 실행 중이었는데, Auto Scaling을 통합하여 개선하기로 결정했습니다. Kaiser는 “Auto Scaling은 스토리지와 컴퓨팅 용량을 자동으로 확장할 수 있도록 해줍니다. 우리는 마이크로서비스 아키텍처를 실행하는데, 각각의 클러스터가 Auto Scaling 그룹에 속해 있습니다. 매주 발생하는 로드가 다르기 때문에 이 같은 구성이 유리합니다. Auto Scaling을 사용하면 초과 확장으로 인한 비용을 방지하기 위해 다시 축소하는 프로세스를 직접 관리하지 않아도 됩니다”라고 말합니다.

더 빠른 비디오 업로드 속도를 실현하기 위해 Hudl은 Amazon S3 안팎으로의 더 빠른 데이터 전송을 지원하는 Amazon S3 Transfer Acceleration을 이용하기 시작했습니다. 또한 Hudl은 Amazon Redshift를 내부 데이터 분석용 데이터 웨어하우스로 활용하기 시작했습니다. 아울러 추가 데이터 분석 및 예측 학습 플랫폼을 지원하는 데에도 AWS를 활용합니다. 이 플랫폼은 고객이 상대 팀의 성향과 기타 경기 동향을 분석하는 데 사용합니다. Hudl은 비디오 플랫폼을 신속하게 제공할 글로벌 CDN(콘텐츠 전송 네트워크) 서비스로서 Amazon CloudFront도 활용합니다. Hudl은 수백만 명의 코치와 스포츠 분석가가 팀을 승리로 이끄는 데 필요한 데이터 피드를 실시간에 가깝게 제공하기 위해 Amazon ElastiCache for Redis를 활용합니다.

Hudl은 AWS를 기반으로 비디오 플랫폼을 실행하는 덕분에 연간 30%가 넘는 비즈니스 성장을 뒷받침할 수 있게 되었습니다. 이 회사는 전 세계 130,000개 팀의 코치 및 선수 450만 명을 위해 스포츠 시즌 동안 분당 39시간 이상 분량의 고화질 비디오를 수집하고 인코딩하는 데 AWS를 활용하고 있습니다. “매년 글로벌 고객이 늘어나고 있는 상황에서 AWS는 글로벌 고객을 모두 지원할 수 있는 확장성과 성능을 제공합니다. 미식 축구 시즌 중 금요일 밤이면 AWS를 활용하여 비디오 인코딩에만 사용되는 2,000개 서버를 손쉽게 구동할 수 있습니다. Auto Scaling 그룹을 통해 용량 확장이 자동으로 제어되기 때문에 용량 문제가 전혀 발생하지 않습니다”라고 Kaiser는 덧붙입니다.

Hudl은 Transfer Acceleration을 활용하여 플랫폼의 비디오 업로드 속도를 높였습니다. Kaiser는 “Amazon S3 Transfer Acceleration을 사용하면서 비디오 업로드 속도와 인코딩 속도가 20% 이상 향상되었습니다. 예를 들자면, 고등학교 축구 코치가 비디오를 더 빠르게 업로드하고 분석을 마친 뒤, 가족이 기다리는 집으로 더 빨리 돌아갈 수 있게 되었습니다. 즉, 팀 성적도 개선되었고, 코치의 여가 시간까지 늘어난 겁니다. 이는 우리 회사가 자랑스럽게 생각하는 부분이기도 합니다”라고 말합니다.

Hudl의 내부 데이터 분석도 향상되고 경제성이 높아졌습니다. Kaiser는 덧붙입니다. “Amazon Redshift는 일관된 성능과 사용성의 측면에서 우리에게 큰 이점을 실현해 주고 있습니다. 자체적으로 데이터 웨어하우스를 구축하려고 했을 때에는 성능의 변동이 심했는데 Amazon Redshift를 사용하면서 그런 문제가 사라졌습니다. 그리고 사용성과 관련해서는 우리 회사의 50% 이상이 Redshift 쿼리를 작성하여 Redshift 클러스터에 대해 실행하고 있습니다. 이는 Redshift의 성능이 얼마나 우수한지, 사용자에게 얼마나 빨리 유용한 데이터를 제공하는지 단적으로 보여줍니다.”

이 회사는 내부 데이터 및 예측 분석을 실행하는 비용도 크게 절감하고 있습니다. Kaiser는 “AWS의 기능 덕분에 전년 대비 컴퓨팅 또는 스토리지 유닛당 비용이 크게 감소하고 있습니다. 그리고 조만간 AWS 서비스의 수를 확장할 계획입니다. 전체 플랫폼의 성능과 비용이 더욱 개선되는 데 의심의 여지가 없습니다”라고 말합니다.