금융 기관이나 은행의 개발자라면 속도와 안정성이 단순히 있으면 좋은 것이 아니라 필수라는 것을 잘 알고 있을 것입니다. 금융 업계에서는 밀리초가 수익과 손실의 차이를 의미할 수 있습니다. 거래 체결, 거래 처리, 실시간 분석 제공 등 모든 업무에서 1초가 중요합니다. 처리 시간이 빨라지면 더 나은 사용자 경험, 더 많은 초당 트랜잭션, 궁극적으로 더 많은 수익으로 직결됩니다.
고객사 중 한 곳은 엄격한 성능 및 가동 시간 SLA를 충족하면서 수억 개의 데이터 키를 처리해야 했습니다. 이 블로그에서는 Akamai가 짧은 지연 시간으로 대량의 데이터를 수집하는 데 어떻게 도움을 주었는지, 그리고 이 솔루션이 왜 여러분에게도 적합한 선택이 될 수 있는지 살펴봅니다.
볼륨: 대용량 데이터 처리
빅데이터의 첫 번째 'V'인 볼륨은 생성되고 수집되는 데이터의 양을 의미합니다. 은행과 같은 금융 기관의 경우 거래, 계정 업데이트, 고객 상호 작용 및 기타 금융 활동의 지속적인 흐름으로 인해 이 양을 효과적으로 처리하는 것이 매우 중요합니다.
Akamai는 데이터센터를 오가는 트래픽의 흐름을 지속적으로 확인하여 인터넷 정체, 중단 또는 고객에게 영향을 미칠 수 있는 기타 문제를 감지합니다. 이는 사용자를 가장 가까운 데이터센터로 전송하거나 고성능 데이터센터로 전송하여 지연 시간을 단축할 수 있는 기능이 필요했던 고객에게 큰 변화를 가져다주었습니다. 실시간 데이터를 기반으로 사용자 지정 규칙을 설정하여 트래픽이 가능한 한 높은 성능을 발휘하도록 보장합니다. .
Akamai의 Global Traffic Management (GTM)이 대용량 트래픽을 처리하는 방법을 보여주는 워크플로우의 예를 살펴보겠습니다. Akamai GTM은 여러 데이터센터로 들어오는 트래픽을 분산합니다.
이 예에서 상단에 있는 데이터 센터 2는 트래픽 부하의 40%를 처리하고 하단에 있는 데이터 센터 3은 나머지 60%의 트래픽을 처리합니다. 이 예제에서는 정전으로 인해 데이터 센터 1이 다운되었다고 가정해 보겠습니다. 이렇게 분산하면 어느 한 데이터센터가 병목 현상이 발생하지 않아 높은 성능과 가용성을 유지할 수 있습니다. 또한 GTM은 현재 부하 상태에 따라 지능적으로 트래픽을 라우팅하여 데이터 센터 1이 다운되었으므로 더 많은 트래픽을 데이터 센터 3으로 라우팅합니다.
이 예제를 단계별로 살펴보겠습니다. 먼저 최종 사용자가 은행의 모바일 애플리케이션 또는 웹사이트에 액세스하도록 요청을 보냅니다.
그런 다음 DNS 확인자는 표준 DNS 절차를 사용하여 사이트의 네임 서버에 IP 주소를 요청합니다.
여기서 Akamai의 역할이 중요합니다. 확인자는 직접 IP 주소를 받는 대신 CNAME 별칭을 받습니다.
이름 서버는 이 사용자에 대한 최적의 은행 경로를 반환합니다.
GTM은 사용자가 설정한 모든 사용자 지정 규칙을 검토하고 글로벌 센서 네트워크를 확인한 후 최적의 데이터 센터를 위한 IP 주소 목록을 반환합니다.
이는 Akamai 데이터 센터, 클라우드 제공업체 또는 자체 데이터 센터 중 하나일 수 있습니다. 그런 다음 리졸버는 이 최적화된 IP 주소를 사용자의 브라우저로 다시 전달합니다.
마지막으로 사용자는 웹사이트에 접속하지만, 이 모든 것이 밀리초 단위로 이루어지기 때문에 백그라운드에서 방금 일어난 복잡한 움직임에 대해 전혀 알지 못할 것입니다. 이렇게 하면 글로벌 트래픽 관리의 골칫거리를 크게 줄일 수 있을 뿐만 아니라 고가용성을 보장할 수 있습니다. 또한 사용자 지정 규칙을 설정할 수 있으므로 은행에 가장 중요한 메트릭에 맞게 유연하게 최적화할 수 있습니다.
이러한 동적 부하 분산은 단일 데이터센터의 과부하를 방지하여 피크 시간대에도 지속적인 서비스를 보장합니다. 또한 장애 조치도 지원합니다. 데이터센터 1이 다운되면 Akamai의 GTM은 사용자 개입 없이 사용 가능한 데이터센터(데이터센터 2 및 데이터센터 3)로 트래픽을 자동으로 리디렉션합니다. 이러한 장애 조치 기능은 하나 이상의 데이터센터에 문제가 발생하더라도 서비스 접속을 유지할 수 있도록 보장하므로 은행에 매우 중요합니다.
속도: 데이터 처리 속도
빅데이터의 두 번째 V는 속도입니다. 속도는 데이터가 생성, 처리, 분석되는 속도에 관한 것입니다. Akamai는 전략적으로 컴퓨팅 리소스를 최종 사용자 및 데이터 소스에 더 가깝게 배치함으로써 데이터가 네트워크를 통과하는 데 걸리는 시간을 획기적으로 단축합니다. 이 접근 방식은 컴퓨팅 및 데이터 스토리지를 필요한 지점에 더 가깝게 배치하여 데이터 처리 시간을 크게 단축합니다. 이 금융 기관의 경우 고객이 모바일 앱을 통해 자금 이체를 시작하면 기존에는 거래 요청이 수천 마일 떨어진 중앙 데이터센터로 전송되어야 했습니다. 하지만 Akamai의 엣지 컴퓨팅을 사용하면 이 요청의 초기 처리가 가까운 엣지 서버에서 이루어질 수 있습니다. 그 결과 트랜잭션 처리 시간이 몇 초에서 밀리초로 단축되었습니다.
Akamai와 AWS 를 사용하여 성능을 비교해 보겠습니다. 이 비교를 위해 ThousandEyes 모니터링 서비스와 11개의 미국 기반 테스트 에이전트를 사용하겠습니다. 저희 팀은 US-East-1에서 호스팅되는 DynamoDB에서 KV 오브젝트를 반환하는 Lambda 함수 앞에서 AWS API Gateway의 HTTPS를 통해 비슷한 크기의 오브젝트를 요청하는 제어 테스트를 구성했습니다. 이 실험 테스트는 Akamai 컴퓨팅을 통해 전송된 NATS.io 클러스터에서 HTTPS를 통해 오브젝트를 요청했습니다.
이제 AWS 와 Akamai의 응답 시간을 비교해 보겠습니다. 위의 대시보드에서 몇 가지 주요 성능 지표를 분석해 보겠습니다. Akamai의 NATS.io 오브젝트의 총 다운로드 시간(7일 평균)은 55ms였습니다. AWS 의 DynamoDB 오브젝트의 경우 233ms였습니다. Akamai는 AWS 에 비해 총 다운로드 시간이 76% 단축되어 데이터 처리 속도가 월등히 우수하다는 것을 알 수 있습니다.
| Akamai NATS.io 개체 | AWS DynamoDB 개체 | |
| 총 다운로드 시간 | 55ms 분석: DNS 확인: ~3msTLS 핸드셰이크: ~15msTCP 연결: ~7ms첫 바이트 전송 시간(TTFB) : ~20밀리초콘텐츠 다운로드: ~10ms | 233ms 분석: DNS 확인: ~10밀리초TLS 핸드셰이크: ~40밀리초TCP 연결: ~25밀리초첫 바이트 전송 시간(TTFB): ~120밀리초콘텐츠 다운로드: ~38ms |
| 대기 시간 | 5-8ms | 30~50ms |
| 처리량 | ~최대 100Mbps | ~40Mbps |
| 지연 시간(왕복 시간) | ~15ms | ~60ms |
| 타임 투 인터랙티브(TTI) | ~70ms | ~280ms |
| 캐시 적중률 | 98.5% | 92%(CloudFront) |
| 글로벌 서버 부하 분산(GSLB) 효율성 | 99.99% | 99.95% |
위의 지표를 통해 Akamai의 아키텍처가 금융 기관의 엄격한 SLA를 충족하기 위한 보다 강력한 기반을 제공한다는 결론을 내릴 수 있습니다. 현저히 낮은 TTI(70밀리초 대 280밀리초)는 금융 애플리케이션에 중요한 사용자 경험의 응답성을 보장합니다. Akamai의 아키텍처는 속도를 높일 뿐만 아니라 금융 기관의 엄격한 SLA를 충족하는 데 필요한 안정성을 제공했습니다.
다양성: 데이터 유형 관리
빅 데이터의 마지막 V는 다양성을 의미합니다. 다양성은 조직이 처리해야 하는 다양한 유형의 데이터를 의미합니다. 금융 기관이나 은행에서 일한다면 매일 다양한 데이터 유형과 소스를 다뤄야 할 것입니다. 거래 기록, 계좌 잔액, 고객 정보와 같은 구조화된 데이터가 있습니다. 그리고 주식 시장 피드나 온라인 결제 거래와 같이 끊임없이 변화하는 실시간 스트리밍 데이터도 있습니다.
Akamai의 Global Traffic Management 는 이러한 다양한 데이터 유형을 관리하는 데 매우 중요합니다. 자금 이체와 같이 우선순위가 높은 트랜잭션 데이터의 경우 GTM은 네트워크 상태를 지속적으로 모니터링하여 이러한 요청을 가장 빠르게 응답하는 데이터 센터로 라우팅할 수 있습니다. 이제 자주 변경되지 않는 정적 콘텐츠(계좌 명세서 또는 금융 상품에 대한 정보)의 경우 GTM은 이러한 요청을 사용자와 더 가까운 엣지 서버로 전달합니다. 이렇게 하면 중앙 시스템의 부하가 줄어들고 액세스 시간이 빨라집니다.
GTM은 네트워크 상태, 서버 상태, 사용자 지정 규칙, 현재 트래픽 패턴 등 모든 데이터를 결합하여 각 수신 요청을 라우팅하는 방법을 순식간에 결정합니다. 또한 이러한 경로를 지속적으로 최적화하고 재최적화하여 간단한 잔액 확인이든 복잡한 국제 송금이든 각 유형의 데이터가 가장 효율적인 방식으로 처리되도록 보장합니다. 이러한 수준의 지능형 라우팅은 디지털 거래의 양과 복잡성이 계속 증가하더라도 은행이 높은 성능과 안정성을 유지할 수 있음을 의미합니다.
요약하기
밀리초가 중요하고 데이터 복잡성이 높은 상황에서 Akamai의 엣지 중심 솔루션은 비즈니스의 선두를 유지하는 데 필요한 속도, 안정성, 효율성을 제공합니다. 고급 GTM 및 인텔리전트 캐싱을 통해 광범위한 네트워크에 부하를 분산하여 대량의 데이터를 효율적으로 신속하게 처리합니다.
금융 기관의 엔지니어는 Akamai를 통해 인프라를 혁신할 수 있습니다. Akamai의 광범위한 글로벌 네트워크를 활용하면 탁월한 속도와 안정성을 달성하여 사용자 만족도를 높이고 운영을 원활하게 운영할 수 있습니다.
Akamai의 최첨단 기술이 애플리케이션을 원활하고 효율적으로 실행하는 데 어떻게 도움이 되는지 궁금하다면 최대 5,000달러의 크레딧을 신청하여 엄격한 성능 SLA를 충족하고 고객에게 우수한 경험을 제공할 수 있습니다.
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