공급 업체 결제 트랜잭션을 1일에서 몇 초로 단축한 Expedia Group

Expedia Group은 Expedia, Vrbo, Hotels.com 및 Orbitz 등 20개 이상의 예약 사이트를 소유하고 있습니다. 70개가 넘는 국가의 여행자들이 이 사이트를 통해 80개 이상의 통화로 숙소, 항공 등을 예약합니다. 글로벌 플랫폼 비즈니스로서 Expedia Group의 팀은 소비자와 파트너 모두에게 결제 서비스를 제공해야 합니다. 파트너 결제의 경우 Expedia는 Expedia의 플랫폼에서 예약을 배급하는 호텔, 선박 회사 및 항공사와 같은 공급자와 상호 작용합니다. Expedia는 소비자로부터 돈을 받은 다음 공급자에게 결제를 송금하는 Expedia Collect 모델을 사용합니다. 2019년에 Expedia는 전년도보다 25% 증가한 76억 USD의 상품 예약을 처리했습니다.

그러나 Expedia의 성장은 매입 채무 조정(APRecon) 부문에 영향을 미치기 시작했습니다. 볼륨이 늘어나면서 작업 실행 시간이 길어졌고 이 지연으로 인한 폭포수 효과는 사용자까지 이어졌습니다. 또한 SQL Server 기반 APRecon에는 상당한 양의 수동 개입이 필요했기 때문에 회사의 운영 직원들도 영향을 받았습니다. 오픈 소스 개발자 플랫폼인 .NET에 구축된 일부 서비스는 서비스 배포를 제한하는 공급 업체 종속으로 이어졌습니다.

이에 Expedia는 클라우드의 Java 마이크로서비스 기반 아키텍처로 마이그레이션하기로 결정했습니다. Expedia Group 소프트웨어 개발 부문의 Nirupama Jagarlamudi 전무 이사는 “새로운 시스템은 AWS가 제공하는 기능을 손쉽게 확장할 수 있도록 의도적으로 마이크로서비스 중심 아키텍처로 설계했다”고 설명합니다. SQL Server와 클라우드 제품 및 서비스에 대한 분석 및 비용 비교를 수행하고 뒤이어 SQL과 PostgreSQL을 분석한 후 회사는 Amazon Aurora PostgreSQL을 선택했습니다.

Expedia는 Aurora PostgreSQL로의 단계별 마이그레이션을 선택했고 SQL Server에서 AWS로 완전히 마이그레이션할 계획입니다. 초기 단계에서는 Expedia 숙박 파트너의 트랜잭션을 조정하는 APRecon 시스템에서 숙박 비즈니스를 마이그레이션했습니다. 이 트랜잭션은 SQL Server 전체 볼륨의 80%를 차지합니다. SQL Server의 스키마는 Flyway라는 새로운 스키마 마이그레이션 도구를 사용하여 Aurora PostgreSQL로 리팩터링되었습니다. Jagarlamudi 전무 이사는 “다른 공급자 또는 서비스로 전환할 경우 종속 없이 손쉽게 전환할 수 있도록 서비스 내의 비즈니스 논리를 유지하려는 의도였다”고 설명합니다. 데이터베이스 마이그레이션은 스키마 업데이트를 포함하여 약 2주 안에 개발 및 테스트까지 완료되었습니다. 스키마를 리팩터링한 후에는 .NET 소프트웨어 프레임워크에 구축된 구성 요소를 Linux 및 Spring Boot(오픈 소스 Java 기반 프레임워크)로 마이그레이션하기 시작했습니다. 이제 Expedia에는 Spring Boot 스택에 구축된 20개의 마이크로서비스가 있습니다.

AWS의 새로운 시스템인 Matching and Reconciliation System(MARS)은 2020년 5월에 가동이 시작되었습니다. 이 시스템에는 Expedia 결제 기술 스택을 통합할 뿐만 아니라 공급 업체 종속을 제거하는 AWS 오픈 소스 서비스가 사용됩니다. Expedia는 완전관리형 메시지 대기열 서비스인 Amazon Simple Queue Service(Amazon SQS)를 사용하여 마이크로서비스의 분리 및 크기 조정을 수행합니다. Jagarlamudi 이사는 “Amazon SQS를 사용하면 내구성 있는 재시도 기능을 통해 프로세스 안에 복원력을 간편하게 추가할 수 있다”고 말합니다. 예를 들어 업계 최고 수준의 확장성, 데이터 가용성, 보안 및 성능을 제공하는 객체 스토리지 서비스인 Amazon Simple Storage Service(S3)와 Amazon SQS를 함께 사용하여 공급 업체 요청을 처리할 수 있습니다. 이 방식으로 Expedia는 이벤트 기반 처리 기능을 확보합니다. Amazon SQS가 조직에 새 공급 업체 요청 파일을 알려주므로 팀은 Amazon S3의 요청을 풀하지 않아도 됩니다.

이제 Expedia는 사용자, 공급 업체, 비즈니스 인텔리전스 부서 및 운영 팀에 거의 실시간에 가까운 데이터를 제공할 수 있습니다. 모든 Expedia 결제 사용자는 운영 팀 사용자 및 Expedia 포털의 외부 공급 업체를 포함하여 Amazon Elasticsearch Service(Amazon ES)를 사용합니다. 이 서비스를 사용하면 미결 예약 비용을 비용 효율적으로 검색, 분석 및 시각화할 수 있습니다. 예약이 들어오면 이벤트 기반 처리를 통해 데이터를 운영 팀 또는 공급 업체에 1초 내에 제공할 수 있습니다(상위 99백분위수가 2.6초). 이전 서버의 배치 처리에서는 하루 이상이 걸렸습니다. MARS는 사용자 및 Expedia 비즈니스 인텔리전스 조직에 결과를 전달합니다. 사용자는 검색 클러스터로부터 데이터를 받고 Expedia는 대규모로 확장 가능하고 내구성이 높은 스트리밍 서비스인 Amazon Kinesis Data Streams를 사용하여 각 예약의 실시간 스트리밍 데이터(예: 예약 날짜, 체류 시간, 여행자 정보, 호텔 정보, 잔액, 지불 기록 및 연속 예약)를 수집, 처리 및 분석합니다. Expedia 운영 팀은 이 중요한 데이터 속성을 사용하여 문제를 조사하고 공급 업체 문의를 지원할 수 있습니다. Jagarlamudi 이사는 “훨씬 더 유연하게 비즈니스 인텔리전스와 통합되며 이 패턴은 다른 Expedia Group 팀에서 비즈니스 기능을 수행하는 데 이 데이터를 활용할 수 있는 잠재적 기회를 제공할 수 있다”고 말합니다.

MARS는 마이크로서비스 기반 아키텍처에서 예상 외의 갑작스러운 트래픽 급증 시 확장하고 트래픽이 진정되면 축소할 수 있습니다. 일례로 Expedia는 구매 주문 서비스를 확장하여 2주에 걸쳐 초당 200건의 트랜잭션 수를 유지하면서 15개월간의 기록 예약을 다시 채울 수 있었습니다. 그런 다음 활동이 끝날 때 서비스를 축소하여 정상 트래픽 패턴에 맞췄습니다. 마이그레이션되지 않은 레거시 스택에 사용되는 SQL Server에서는 프로비저닝, 스토리지 및 라이선싱에 대한 고정 비용이 발생하지만 Aurora는 라이선싱 요금이 없으며 유연한 비용 및 인프라를 제공합니다. 이제 Expedia는 사용되지 않는 데이터 센터 용량에 대한 비용을 더 이상 지불하지 않습니다. Jagarlamudi 이사는 "Aurora PostgreSQL은 사용한 만큼만 요금을 지불하고 데이터가 증가하면 자동으로 조정된다”고 말합니다. 이를 바탕으로 Expedia는 코로나 19 팬더믹 중에 적응할 수 있었습니다. 이 완전관리형 AWS 시스템은 유지 관리가 전혀 필요하지 않으므로 내부 데이터베이스 관리자를 두지 않아도 됩니다.

Expedia는 레거시 시스템을 Aurora로 마이그레이션하고 다른 AWS 서비스를 함께 사용하여 수동 프로세스 및 데이터베이스 관리에 대한 책임 없이 데이터베이스 비용을 절감하고, 공급 업체 종속을 제거하며, 확장을 통해 트래픽 급증을 충족했습니다. 또한 예약을 거의 실시간으로 처리하는 시스템을 구축하여 사용자에게 빠른 속도로 응답하고 비즈니스 인사이트를 신속하게 확보할 수 있었습니다. 예를 들어 공급 업체에게 결제 활동에 대한 업데이트를 더 빠르게 제공할 수 있었습니다.