에스티씨랩, BC카드 페이북에 AI 기반 오토스케일링 솔루션 적용

(데이터넷, 2025. 09. 16)

비씨카드의 대표 앱인 페이북 서비스에 에스티씨랩의 AI 기반 오토스케일링 솔루션 "웨이브 오토스케일(Wave Autoscale)"이 도입되었습니다.

웨이브 오토스케일은 쿠버네티스 환경에서 발생하는 Day 2 운영 작업(스케일링, 사이징, 트래픽 관리, 리포팅)을 자동화하는 통합 플랫폼으로, 수동 작업을 머신러닝 기반의 자동화로 대체해 엔지니어들이 전략적 업무에 집중할 수 있도록 지원합니다. 지난해 하반기 론칭 이후 금융, B2C 모바일 서비스, IT 인프라 솔루션 등 클라우드 효율화가 다양한 산업군의 관심을 받으며 다수의 PoC를 통해 그 가능성과 경쟁력을 입증해 왔습니다.

페이북은 11개 은행, 26개 제휴 카드를 앱 하나로 간편하게 관리할 수 있는 비씨카드의 메인 금융 서비스 앱 입니다. 비씨카드는 단일 모놀리식 구조에서 쿠버네티스 기반의 모던 아키텍처로 운영 환경을 전환하면서 대규모 트래픽을 수용하고 서비스 속도를 개선할 수 있었지만, 변동성 높은 워크로드를 소수의 인력으로 관리해야 하는 운영 부담이 발생했습니다.

이에 웨이브 오토스케일은 ▲정기 이벤트에 따라 자동 스케일아웃하는 스케줄링 기능, ▲부하량에 따라 MSA의 최저, 최고 리소스 추천 기능, ▲머신러닝 기반의 트래픽 변동 예측 오토파일럿 기능 등을 적용해 금융권의 대규모 서비스 환경에서도 탁월한 효과를 입증했습니다.

이를 통해 페이북은 서비스 응답 속도의 획기적 개선과 데브옵스팀의 운영 효율성 강화라는 성과를 거둘 수 있었습니다.

이덕영 BC카드 팀장은 "자동화는 일을 없애는 것이 아니라 더 적은 인원으로 더 많은 일을 처리할 수 있게 하는 것"이라며, "HPA 튜닝, VPA 설정, 노드 관리 등에 소요되던 시간을 대폭 줄여 핵심 서비스 개선에 집중할 수 있었고, 특히 ML 기반 예측이 실시간으로 워크로드 패턴을 학습해 수동 개입 없이도 최적 상태를 유지하는 점이 인상적이었다"고 평가했습니다.

박형준 에스티씨랩 대표는 "이번 BC카드 사례는 금융권과 같은 미션 크리티컬 환경에서도 Day 2 운영 자동화가 서비스의 안정성을 크게 높일 수 있음을 보여주는 중요한 성과"라며, "실리콘밸리의 캐스트에이아이(Cast.ai)가 노드 최적화에 집중한다면, 웨이브 오토스케일은 워크로드 레벨의 정밀 최적화와 통합 운영 자동화로 차별화하고 있다. 이번 비씨카드 사례를 발판으로 클라우드 운영 자동화와 생산성 혁신을 선도해 나갈 것"이라고 강조했습니다.

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