빨간색 발렌티노 하이힐? 체크! 스텔라 맥카시 레이스 원피스? 체크! 간단하면서도 매력적이고 맞춤화된 구매 경험과 11,000개가 넘는 디자이너 브랜드 아이템을 제공하는 Lyst Ltd.에서, 사람들은 이런 하이패션 아이템을 구매할 수 있습니다.

2011년 설립된 Lyst는 사람들이 패션을 구매하는 방식을 혁신하며 빠르게 성장하고 있는 기술 플랫폼입니다. Lyst는 전 세계 수백만 명의 고객들을 Balenciaga에서 Zimmermann, Alice + Olivia, Zadig & Voltaire에 이르기까지, 세계 최고의 패션 디자이너와 매장에 연결해줍니다.

Lyst의 심장부에는 수백만 개의 패션 제품을 분류해 정리해주는 방대한 데이터 수집기가 자리하고 있습니다. Lyst의 수석 운영 엔지니어인 이고르 세르코(Igor Serko)는 “우리 제품의 가장 큰 특징은 클릭 한 번으로 다양한 리테일러로부터 주문할 수 있게 해주는 장바구니”라고 말합니다. 이외에도 Lyst는 사람들이 좋아하는 패션 브랜드를 발견하고 팔로우할 수 있도록 도와줍니다.

사후 대응에서 선제적 대응으로

창립 이후, Lyst는 놀라운 성장을 거두었습니다. 오늘날, 연간 6천만 명의 고객이 이 플랫폼을 이용합니다. 그리고 고객들은 빠르고 쉬운 구매 경험을 기대합니다.

그러나 처음 Lyst가 문을 열었을 때, 메인 플랫폼의 애플리케이션 성능을 모니터링할 방법이 없었습니다. 세르코는 “웹사이트 로그의 구문을 분석해 시간이 오래 걸리는 요청을 식별하는 데 주된 노력을 기울였고, 선제적으로 성능 문제를 파악하고 해결할 방법은 없었다”고 말합니다.

그러다 패션 검색 엔진 플랫폼의 성능, 고객 경험 및 비즈니스 성공에 대한 포괄적인 가시성을 확보하기 위해 뉴렐릭 디지털 인텔리전스 플랫폼으로 전환하게 되었습니다. 세르코는 "뉴렐릭을 사용하기 시작하자마자, 모든 성능 문제가 갑자기 눈에 들어오기 시작했다”며 “목록을 차례로 훑어보며 문제를 완화하거나 수정해, 성능과 고객 경험을 개선할 수 있었다”고 말합니다.

“뉴렐릭을 사용하기 시작하자마자, 모든 성능 문제가 갑자기 눈에 들어오기 시작했다. 목록을 차례로 훑어보며 문제를 완화하거나 수정해, 성능과 고객 경험을 개선할 수 있었다.”

이고르 세르코(Igor Serko) 수석 운영 엔지니어, Lyst Ltd.

모놀리식에서 마이크로서비스로의 이동

곧 뉴렐릭은 Lyst 팀에 훨씬 더 많은 도움을 줄 것입니다. 세르코는 "약 2년 전에 대규모 모놀리식 애플리케이션을 마이크로서비스 아키텍처로 전환하기 시작했다. 커다란 하나의 코드 기반이 있는 것이 아니라, 50개의 마이크로서비스가 있으며, 새로운 기능이 개발되면서 새로운 서비스가 추가되고 있다”고 말합니다.

예를 들어, 주요 마이크로서비스 하나에 Lyst의 모든 제품 데이터를 저장하여 웹사이트의 검색 기능을 강화하고 있습니다. 세르코는 "모든 제품 정보를 반환해야 하니, 이 마이크로서비스가 얼마나 많은 부하를 처리하는지 상상이 갈 것”이라고 말합니다. 세르코는 검색 및 추천을 담당하는 마이크로서비스를 또 다른 예로 들며, “모든 것이 원활하게 연결된다”고 말합니다.

마이크로서비스 접근 방식은 개발 주기 시간 단축, 오류 격리 향상 등 많은 혜택을 제공하지만, 환경을 추적하고 이해하는 것이 더 복잡해질 수 있습니다. 이 부분에서 뉴렐릭이 필수적인 역할을 수행합니다. 그는 "기능들을 마이크로서비스로 분할하기 시작하면, 뉴렐릭이 각 기능을 개별적으로 추적해 줄 뿐만 아니라, 뉴렐릭의 서비스 맵을 통해 서로 다른 서비스를 함께 시각화하고 전체 환경에서 성능을 모니터링할 수 있도록 해준다”고 말합니다.

고객이 인지하기 전에 문제 해결

현재 Lyst는 뉴렐릭을 사용해, 전 세계 고객들에게 영향을 미치기 전에 잠재적인 성능 문제를 식별해냅니다. 세르코는 “뉴렐릭의 알람을 많이 사용한다”며 “문제가 발생하는 순간 바로 알아야 하기 때문에, 대부분의 서버, 각 마이크로서비스 및 주요 트랜잭션을 추적하도록 알람을 설정했다”고 설명합니다.

Lyst는 또한 New Relic Synthetics를 사용해 사용자 행동을 시뮬레이션하고 고객보다 먼저 문제를 포착합니다. 예를 들어, 고객 등록 및 로그인을 시뮬레이션하여 올바르게 실행되고 있는지를 확인하고, 올바르게 실행되지 않으면, 알람이 즉각적으로 팀에게 잠재적인 문제를 알립니다. 세르코는 “프론트엔드 엔지니어가 New Relic Synthetics를 사용해 응답 시간을 개선하고 고객 경험에서 문제를 발견하고 있다”고 말합니다.

모바일 경험에 집중

Lyst 엔지니어들의 다음 과제는 모바일 경험을 최적화하는 것입니다. Lyst는 모바일 디바이스에 최적화된 반응형 웹사이트와 고객용 모바일 앱을 모두 제공합니다. 세르코는 “가능한 한 최고의 모바일 고객 경험을 제공하는 것이 목표”라고 말합니다. Lyst의 엔지니어들은 뉴렐릭을 사용해 목표를 달성하는 방법을 파악할 수 있습니다. 온라인 커머스에서는 높은 성능이 항상 중요한 부분을 차지하기 때문입니다.