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Snap은 매달 수천 개의 실험을 수행하며 9억 4천만 명의 사용자를 대상으로 6,000개 이상의 지표를 분석하기 위해 매일 아침 3시간 이내에 10페타바이트의 데이터를 처리한다.
NVIDIA cuDF 라이브러리를 Apache Spark에 도입하여 기존 코드를 수정하지 않고도 GPU 가속을 적용했으며, 이를 통해 런타임 속도를 4배 향상시켰다.
Google Kubernetes Engine(GKE)과 NVIDIA L4 GPU 기반의 G2 가상 머신을 활용하여 인프라를 최적화함으로써 기존 CPU 워크로드 대비 일일 비용을 76% 절감했다.
최적화 과정을 통해 당초 예상했던 5,500개의 GPU 대신 2,100개의 GPU만으로도 대규모 워크로드를 안정적으로 처리할 수 있음을 확인했다.
Snap은 A/B 테스트 팀을 넘어 더 넓은 범위의 프로덕션 워크로드에 Spark 가속기를 통합하여 데이터 인프라 전반의 효율성을 높일 계획이다.
용어 해설
- cuDF
- — NVIDIA가 개발한 GPU 가속 데이터프레임 라이브러리로, Pandas와 유사한 API를 제공하면서도 데이터 처리 로직을 GPU에서 병렬로 실행한다. 대규모 데이터 세트의 로딩, 조인, 필터링 등의 작업을 CPU 대비 수십 배 빠르게 처리할 수 있어 데이터 사이언스 워크플로의 병목 현상을 해결하는 데 중요하다.
- 아파치 스파크(Apache Spark)
- — 대규모 데이터 처리를 위한 오픈 소스 분산 컴퓨팅 프레임워크로, 인메모리 연산 방식을 통해 빅데이터 분석 속도를 획기적으로 높였다. 배치 처리, 실시간 스트리밍, 머신러닝 등 다양한 데이터 워크로드를 지원하며 현대 데이터 엔지니어링의 표준 도구로 활용된다.
- A/B 테스트(A/B Testing)
- — 두 가지 이상의 변형(A와 B)을 사용자에게 무작위로 노출하여 클릭률, 체류 시간 등 특정 지표의 성과를 비교하는 실험 방법론이다. 데이터에 기반한 의사결정을 가능하게 하며, 새로운 기능 도입이나 UI 변경이 사용자 경험과 비즈니스 지표에 미치는 영향을 객관적으로 검증하는 데 필수적이다.
- 구글 쿠버네티스 엔진(Google Kubernetes Engine (GKE))
- — 구글 클라우드 플랫폼(GCP)에서 제공하는 관리형 쿠버네티스 서비스로, 컨테이너화된 애플리케이션의 배포, 관리 및 자동 확장을 지원한다. 인프라 관리 부담을 줄이면서도 대규모 클러스터를 안정적으로 운영할 수 있게 해주며, GPU 자원을 효율적으로 할당하고 관리하는 기능을 포함한다.
- NVIDIA L4 GPU
- — NVIDIA의 에이다 러브레이스(Ada Lovelace) 아키텍처를 기반으로 한 범용 가속기로, 비디오 처리, AI 추론, 데이터 분석 등 다양한 워크로드에 최적화되어 있다. 높은 에너지 효율성과 성능을 동시에 제공하며, 특히 클라우드 환경에서 대규모 데이터 파이프라인을 경제적으로 운영하는 데 적합하다.
기술
- NVIDIA cuDF
- Apache Spark
- NVIDIA L4 GPU
- Google Kubernetes Engine (GKE)
- CUDA-X
활용 사례
- 대규모 A/B 테스트 분석
- 데이터 파이프라인 가속
- 클라우드 인프라 비용 최적화
언급된 리소스
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원문 발행 2026. 03. 17.수집 2026. 03. 17.출처 타입 RSS
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