올리브영, AWS 전환 뒤 올영세일 20배 트래픽도 자동 대응

• 올리브영이 AWS 전환 이후 가장 크게 체감한 변화는 트래픽 대응임

  • 올영세일 기간에는 평소보다 최대 20배 많은 이용자가 몰림
  • 과거 온프레미스 환경에서는 세일 한 달 전부터 장비와 IP를 준비하고, 수작업으로 서버를 늘려야 했음
  • 이벤트가 끝나면 다시 서버를 줄이는 작업까지 반복됐고, 개발팀은 자정 이벤트를 앞두고 밤새 시스템을 지켜봐야 했다고 함

• 지금은 트래픽이 몰리면 시스템이 자동으로 서버 용량을 늘리고, 사용량이 줄면 다시 축소하는 구조로 바뀜

  • 김환 CJ올리브영 CTO는 많은 작업이 자동화돼 개발팀이 밤샘 모니터링하는 일이 크게 줄었다고 설명함
  • 개발팀 입장에서는 인프라 불 끄기보다 실제 서비스 개선에 시간을 더 쓸 수 있게 된 셈임
  • 이게 클라우드 전환의 제일 현실적인 장점임. 멋진 아키텍처 얘기보다 야근이 줄어드는 게 먼저 체감됨

• 올리브영은 단순히 서버만 AWS로 옮긴 게 아니라 리테일 플랫폼 전체를 다시 엮는 중임

  • 전국 1,380여 개 매장과 1,740만 멤버십 회원 데이터를 실시간으로 연결하고 있음
  • 고객이 앱에서 상품을 검색하거나 '오늘드림'을 이용하면 가까운 매장 재고와 연동해 빠르게 배송받는 구조임
  • 온라인 추천·검색 고도화와 오프라인 매장 경험 연결을 동시에 밀고 있음

• 레거시 시스템 개선에도 AI를 쓰고 있음

  • 올리브영은 AWS의 AI 기반 개발 프로그램인 AI-SDLC와 생성형 AI를 활용해 노후 시스템 분석 속도를 높이고 있음
  • 10년 넘게 운영된 시스템은 구조가 복잡해서 특정 기능이 어디와 연결되는지 파악하는 데만 오래 걸렸다고 함
  • 이제는 AI가 코드와 데이터 구조를 분석해 연결 관계를 먼저 보여주면서 개선 작업이 빨라졌다는 설명임

• 개발 생산성 수치도 꽤 구체적임

  • 예전에는 시니어 개발자가 한 달 동안 분석하던 업무를 이제는 2주 안에 끝내는 경우가 있다고 함
  • 주니어 개발자도 시스템 구조를 더 빨리 파악할 수 있게 됐다는 점을 강조함
  • AI가 코드를 대신 다 짜준다는 얘기보다, 레거시 파악 시간을 줄여주는 보조 도구로 쓰인다는 점이 현실적임

• 앞으로의 방향은 AI 기반 초개인화 추천과 글로벌몰 운영 고도화임

  • 김 CTO는 클라우드 전환 자체가 목표가 아니라고 선을 그음
  • 최종 목표는 고객이 원하는 상품을 더 빠르고 편하게 찾게 만드는 것임
  • 인프라, 데이터, AI가 결국 검색·추천·재고·배송 경험으로 이어져야 한다는 얘기임

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기술 맥락

• 올리브영이 AWS로 간 이유는 단순히 서버를 빌리기 위해서가 아니에요. 올영세일처럼 트래픽이 최대 20배까지 튀는 이벤트를 온프레미스에서 처리하려면 미리 장비를 사고 설정하고, 끝나면 다시 줄이는 반복 작업이 생기거든요.

• 자동 확장은 여기서 운영 리스크를 줄이는 선택이에요. 피크가 오면 용량을 늘리고, 피크가 지나면 줄이는 구조가 되면 개발팀은 자정 이벤트마다 인프라를 붙잡고 있는 대신 검색, 추천, 배송 같은 고객 기능을 개선할 시간을 벌 수 있어요.

• 데이터 연결도 중요한 축이에요. 1,380여 개 매장과 1,740만 멤버십 회원 데이터를 실시간으로 묶어야 오늘드림처럼 가까운 매장 재고를 보고 빠르게 배송하는 서비스가 가능해지거든요. 클라우드 전환이 서비스 경험과 직접 연결되는 지점이에요.

• AI-SDLC는 레거시 개선의 병목을 줄이기 위해 쓰이고 있어요. 10년 넘은 시스템은 코드보다 의존관계 파악이 더 힘든 경우가 많은데, AI가 코드와 데이터 구조를 먼저 읽어주면 주니어 개발자도 변경 범위와 영향도를 더 빨리 이해할 수 있어요.