Michelin은 많은 이들의 일상 생활을 변화시키는 솔루션을 제공하는 세계적인 선두 제조업체입니다. 이 국제적인 회사는 주로 타이어와 유명 레스토랑 가이드로 알려져 있지만, 고성능 섬유 원사, 스노모빌 트랙, 공기 주입식 응급 병원, 3D 프린터 이송 벨트도 제조합니다. 몇 년 전 Michelin은 자사의 모든 제품과 서비스 리포지토리를 관리하기 위해 PS9이라는 마스터 데이터 관리(MDM) 도구를 개발했습니다.
SaaS 솔루션에 소요되는 시간 및 비용
다른 노후화된 기술 솔루션과 마찬가지로 Michelin의 MDM도 문제로 변해가고 있었습니다. 실제로 Michelin의 MDM 전달 리더인 Damien Martin-Prével은 이 솔루션이 "문제가 많았다"고 밝혔습니다. 이 애플리케이션은 외부 제공자의 SaaS(서비스로서의 소프트웨어) 환경에서 호스팅되었으며, 확장성에 있어 길고 불편한 지연이 발생했습니다.
요청된 새로운 기능을 구현하는 데 최대 2년이 걸렸고 가장 사소한 인시던트조차 해결되기까지 20일 이상이 소요되었으며, 그동안 라이선스 및 숨겨진 비용은 계속 증가했습니다. 그 결과, Michelin의 개발팀은 일상적으로 발생하는 긴급한 문제에 몰두하느라 애플리케이션에 가치를 더할 방법을 탐색할 여력이 거의 없게 되었습니다.
개발팀은 이 과제를 일부 해결하고 작업을 자동화하기 위해 빠른 수정과 임시 패치를 사용했습니다. 이러한 해결책은 기능적이었지만 우아함과는 거리가 멀었습니다. 예를 들어,여러 Michelin 사업체의 환경세를 계산하는 모듈은 임시방편으로 만들어졌습니다.
이와 같은 접근 방식은 SaaS 제공자와의 껄끄러운 관계와 더불어 PS9 사용자에게 불만과 스트레스를 초래했습니다. 인터페이스는 지나치게 복잡하고 응답 시간은 일정하지 않았으며, 사용자의 위치에 따라 자주 달라졌습니다.
현대적인 아키텍처를 위한 MongoDB
수많은 기술적 및 기능적 과제와 함께 증가하는 비즈니스 요구를 충족하기 위한 새로운 기능에 대한 수요에 직면한 Michelin의 IT 팀은 이제는 접근 방식을 변경해야 한다는 결론을 내렸습니다. Michelin은 사용자를 전략의 중심점으로 삼아 PS9 공급망 애플리케이션을 재구성하기로 결정했습니다. 효율성을 높이기 위해서는 애플리케이션의 기능과 성능을 다시 제어할 수 있어야 했습니다. 마침 SaaS 제공자와의 계약 만료가 다가오는 만큼 시기는 완벽해 보였지만, Michelin의 팀은 부담을 느꼈습니다. “모든 요소를 마이그레이션하고 올바르게 작동하게 만드는 데 단 10개월이 주어졌습니다.”라고 Martin-Prével은 말했습니다.
해결책은 MongoDB Atlas를 사용하여 문서 중심의 접근 방식을 채택하는 것이었습니다. 소스 사용이 가능한 NoSQL 데이터베이스인 MongoDB는 구조화된 데이터, 반구조화된 데이터와 비구조화된 데이터를 모두 처리할 수 있으며, 문서 지향 모델과 구조화되지 않은 쿼리 언어를 사용하므로 적응력이 매우 뛰어납니다.
또한 MongoDB는 Michelin이 수년간 의존해 온 이벤트 스트리밍 플랫폼인 Kafka를 위한 네이티브 커넥터를 이미 제공했습니다. Michelin은 이 커넥터를 67개 공장에서 171개 국가의 창고로 타이어를 운송하는 물류와 같은 실시간 이벤트를 원활하게 실시간으로 관리할 수 있었습니다.
“한 환경에서 다른 환경으로 모든 정보를 단 몇 시간 만에 아무런 문제 없이 전송할 수 있었습니다.”라고 Martin-Prével은 말했습니다.
모든 환경에서 확장 가능한 애플리케이션
Michelin의 IT 팀은 MongoDB Atlas를 도입함으로써 환경에 대한 제어를 완전히 회복했습니다. 이제 PS9 사용자는 간단하면서도 강력한 인터페이스를 통해 필요에 맞는 맞춤형 문서 컬렉션을 생성할 수 있게 되었습니다. 한때 구현에 최대 2년이 걸렸던 기능 요청은 이제 단 20일 만에 완료되며, 처리 시간과 계산은 8시간에서 단 24초로 단축되었습니다.
"이제 놀라울 정도로 즉각적인 응답이 가능해졌습니다. 덕분에 불평을 멈추고 미래를 생각하며 대비할 수 있게 되었죠."라고 Martin-Prével은 말했습니다.
Michelin은 최신 솔루션으로의 원활한 마이그레이션을 통해 오래되고 투박한 패치와 수정 사항을 제거하여 PS9의 기능 품질을 대폭 향상했습니다. 새로운 시스템의 가장 두드러진 장점 중 하나는 문제를 거의 즉각적으로 보고할 수 있다는 것입니다. 예를 들어, Michelin은 제조 공정 중 단 몇 분만에 타이어 직경 계산 오류를 수정할 수 있었습니다. 이전이라면 이 작업에 며칠이 소요되었을 것입니다.
더 나아가 Michelin의 IT 팀은 Kafka 데이터를 MongoDB로 마이그레이션한 후 이전에 숨겨져 있던 수많은 문제를 즉시 식별하고 해결할 수 있었습니다. 또한 사고를 조사하고 해결하는 기능이 향상되어 지원 및 유지 관리도 간소화되었습니다. 중요한 점은 이 전환으로 인해 섀도 IT(다른 IT 시스템 및 서비스의 무단 사용)를 제거하여 모든 사용자가 공급망 내에서 신뢰할 수 있는 단일 정보 소스에 쉽게 액세스할 수 있게 되었다는 것입니다.
MongoDB로의 전환은 개발자들에게 특히 유용하며, 덕분에 개발자들은 문제 해결에 시간을 할애하는 대신 신뢰할 수 있는 데이터를 활용하여 PS9의 새로운 가치 중심 기능을 개발하는 데 주력할 수 있게 되었습니다. 또한 비용이 크게 절감되어 더 나은 투자와 수익성 개선이 가능해졌습니다.
Michelin은 MongoDB를 선택함으로써 공급망 애플리케이션과 데이터 리포지토리와 같은 데이터 집약적인 애플리케이션이 최적의 성능으로 실행되고 고품질 데이터를 효율적으로 관리할 수 있도록 했습니다. 이로 인해 시간과 비용이 크게 절감되고, 프로세스가 간소화되었으며, 사용자 만족도가 향상되었습니다. 이러한 변화는 고객에게도 긍정적인 영향을 미쳤습니다.
결론
오늘날 MongoDB는 Michelin에서 혁신을 이끄는 주요 동력입니다. Michelin은 고성능 공급망을 지원하는 새로운 아키텍처를 넘어 이제 안정적이고 지속 가능하며 확장 가능한 IT 환경을 갖추게 되었습니다. 이로써 Michelin은 AI 통합을 포함한 새로운 요구와 기회에 대응하면서 시장 리더십을 유지할 수 있습니다.
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