[주식회사 FOOD & LIFE COMPANIES] AWS기반에서의 분석이나 유연한 기능 확장으로 스시로 브랜드의 ‘맛’을 지속
주식회사 FOOD & LIFE COMPANIES는 일본의 회전 초밥 체인의 선도 회사인 ‘스시로’를 원점으로 하여, 스기타마, 쿄타루, 회전 초밥 미사키 등의 브랜드를 가지고 있는 회사입니다. 2021년 4월에 회사명을 변경해, 그룹 점포수는 국내외를 합하면 999 점포가 되고 있습니다. (2021년 9월 시점)
경쟁이 격렬한 회전 초밥 업계를 리드하는 존재가 되고 있는 FOOD & LIFE COMPANIES는 종래부터 IT, 그리고 데이터의 활용에 주력 해 왔습니다. 2014년 온프레미스 서버에서 AWS로 기반을 전환하면서 클래스메소드가 파트너로 선정되었고, 이후 2021년에 이르는 현재에도 클래스메소드 멤버스로 오래 계약되어 일하고 있습니다. 기반 리플레이스의 개발 프로젝트의 담당 책임자인 정보시스템 부장 Sakaguchi님에게 클래스메소드의 AWS 서포트 체제에 대해서, 또 동사의 IT활용, 데이터 분석의 전망 등에 대해서 자세하게 이야기를 들었습니다.
“맛있는데 저렴하다”는 계속적 실현을 위해 IT화 진행을 해야만 했다
스시로는 한 군데의 초밥집을 원점으로 하여 1984년 창업하여 통상 음식점의 식자재 원가율이 평균 30%라고 하는 곳을 약 50% 거는 등 맛을 고집하는데 여념이 없습니다. FOOD & LIFE COMPANIES로 모체가 확대했지만, 스시로 브랜드의 맛의 고집을 계속해 가기 위해서는 IT를 통한 인력부족의 대처는 진행해야 하는 부분이었습니다.
AWS를 채택할 때 처음에 매우 중요했던 것은 분석 시스템의 구축입니다. 이 회사에서는 초밥접시 1개 단위로 수집한 데이터를 하루마다 수집해 Excel과 매크로로 관리했지만 전국에서 연간 13~14억 접시에 이르는 데이터를 통합적으로 분석하는 것은 불가능했습니다. 클래스메소드의 서포트로 AWS로 기반을 옮긴 뒤에는 매장에서 실시간으로 데이터를 수집할 수 있게 되었습니다. 분석 툴에 대해서는 개발 당초의 사양으로 만족하지 않고, 서비스 품질의 향상에 도움이 되는 데이터를 점포에 제공하고 싶은 시류에 맞춘 서비스 검토나 대처를 진행하고 있습니다.
‘스시로의 점포에는 지금 회전 초밥 종합 관리 시스템이 들어 있어 뭐가 팔리고 얼마나 폐기됐는지 가시화되어 있어요. 재료의 원가를 1일마다 알 수 있기 때문에 어느 정도 무엇을 어떻게 하면 좋을지 지표가 세워집니다. 옛날부터 숫자에 의한 분석이라고 하는 것은 굉장히 소중히 해 왔습니다. 정말로 숫자가 중요하기 때문에, 그게 조금이라도 다르면, 의미가 없는 논의가 되어 버리고, 결과도 완전히 다른 것이 되어 버립니다. 최근, 숫자의 중요함이라고 하는 것은 더욱 더 느껴지고 있습니다’ (Sakaguchi님)
분석 기반 구축 외 Web 서비스의 인프라 구축과 운용에 관해서도 계속적으로 개선을 계속하고 있습니다. 특히 개발 당시부터 도입해 호평을 받고 있던 것이 테이크 아웃 초밥 주문 서비스와 스마트폰 앱을 이용한 자리 예약 서비스입니다. 코로나로 접촉이나 밀접을 피하는 것이 요구되는 가운데, 이러한 서비스에 가세해 셀프 계산대나 자동 선물 보관함등의 대처도 각 미디어로부터 주목받았습니다.
‘원래 인력 부족이라고 하는 과제에서 생긴 서비스로, 코로나화가 되었기 때문에 진행 한 것은 아닙니다만, 타이밍이 좋았습니다. AWS를 채택하여 유연한 서비스 제공과 유연한 확장 서비스를 할 수 있게 되었습니다. 그 때 필요한 서비스를 추가해 테스트하고 또 다음에 실행 하는 신속한 프로젝트의 수행이 가능하게 된 것은 클라우드이기 때문이라고 생각합니다’ (Sakaguchi님)
AWS기능을 시류에 맞게 사용하고 업데이트도 즉시 캐치업
2021년 4월에 FOOD & LIFE COMPANIES로 회사명 변경을 하였기 때문에 기업 사이트의 재구축을 하게 된 동사. 마침 같은 해 3월, 이용에 제약이 있던 오사카 로컬 리전이 확장되어 표준적인 ‘AWS 리전’으로 이용할 수 있게 되었습니다.
‘지금까지는 개발 내용이나 타이밍의 형편상, 도쿄 리전과 북미 리전의 2개를 이용해 왔습니다. 사이트의 재구축에 대한 것을 클래스메소드에 전했는데, “네트워크적으로 가까운 오사카 리전을 사용하는 편이 레이턴시 개선, 개발 효율의 향상을 기대할 수 있어요’라고 조언을 받아, 이행 하기로 했습니다. 클래스메소드의 서포트에 의해, 부드럽게 이행이 완료되었습니다’ (Sakaguchi님)
2020년부터 계속된 코로나로 데이터베이스의 갱신이 긴급한 과제로 올라 왔습니다. 이용하고 있던 데이터베이스는 클래스메소드가 제안하는 Amazon Aurora가 채용되고 있었습니다. Aurora는 저렴한 가격으로 표준 MySQL의 5배, 표준 PostgreSQL의 2배 스루풋을 실현하는 가성비 좋은 서비스입니다. 그럼에도 불구하고, 2020년 4월에 긴급사태 선언이 발령된 이래, 급격하게 주문수가 증가하였고 급히 대책을 세우게 되었습니다.
‘토/일요일에는 몇차례 데이터베이스가 떨어져 버릴 정도의 사태가 되어, “어떻게 하면 견딜 수 있을 것 같습니까?”라고 상담했는데, Amazon RDS 리드 레플리카를 만들어 대응하는 방법을 어드바이스 받아, 읽기는 레플리카측에서 실시하고, 기입만 메인인 데이터베이스에서 대응하도록 1주일 정도만에 서둘러 만들어 어떻게든 대응할 수 있었습니다’ (Sakaguchi님)
리드 레플리카의 대 수를 오토 스케일로 관리해, 토/일요일의 액세스 집중 시로 한정해 증강하는 것으로, 기간 뿐만이 아니라 비용도 최소한으로 증강이 실현되었습니다.
코로나 대책으로서 고정 IP를 필요로 하는 온라인 결제의 API를 이용하기 위해 NAT Gateway를 도입하여 오토 스케일로 증가한 서버에서 이용할 수 있도록 했습니다. 인터넷 주문의 규모는 대단한 기세로 스케일 하여, 지금 서버 수도 한밤중은 10대 정도이지만 낮에는 200대 정도로 늘어납니다. 연말 연시 등은 600대 정도까지 증강할 수 있는 상태이지만, 어떤 상황에서도 결제에 대응할 수 있게 되어 있습니다.
축적한 데이터를 활용한 AI분석으로 식품 폐기를 줄이는 것을 목표로
그 밖에도, 해외 점포에서 접수하고 있는 앙케이트 사이트의 액세스 상황의 개선 등 클래스 메소드의 기술 지원을 실시하는 어드바이저로부터 섬세한 튜닝이나 신기능의 안내, 제안을 상황에 따라 전달하고 있습니다.
‘AWS는 업데이트가 많이 되고 신기능도 많아 편리하지만 따라가기가 쉽지 않습니다. 클래스메소드에게 상담하면 “최신의 기술로는 이런 기능을 사용할 수 있고, 이런 것을 할 수 있도록 되어 있어요”라고 말해주는 전문적인 어드바이스가 있기 때문에, 매우 도움이 되고 있습니다. 또 아주 세세한 부분까지 상세하게 봐 주고, 문제나 과제에 대해 보다 좋은 방법을 발견했을 때는, 프로 액티브하게 제안해 주는 것도 좋아서, 운용 관리도 안심하고 맡길 수 있습니다’ (Sakaguchi님)
현재 IT분야에서의 대처에 대해 여쭤보니, 스시로 이외의 COMPANIES의 IT화를 확실히 서포트하고, 레벨을 끌어올려 가는 것을 과제로서 들 수 있었습니다. 또 국내외 합계 600점포 이상으로부터 모아진 대량의 데이터를 향후는 일원 관리하여, 곧바로 분석이 하기 쉬운 기반을 구축해 나가고 싶다고 생각하고 있으셨습니다.
‘스시로에서는 한달에 약 2회의 판촉 캠페인이나, 유명한 가게의 요리사와 상품 개발하는 장인의 한 접시 PROJECT 등, 일상적으로 비 정규적인 이벤트가 일어납니다. 그 때문인지 구입 예상이 어려운 것 같고, 점장의 경험치에 의지하고 있는 현재로서는 최종적인 식품 폐기량이 각 점포 큰 차이가 나고 있습니다. 옛날부터 축적된 데이터베이스가 있기 때문에, 그 데이터를 활용해, 적절한 구입량을 어느 정도 추천 해 주는 AI를 만들고 싶다고 생각하고 있습니다. 또 그 전 단계로서 상품부의 계약시에도 이러한 데이터를 활용해 나가고 싶습니다’(Sakaguchi님)
‘바꾸자, 매일의 맛을. 확산시키자, 세계에 기쁨을.’을 이념으로, FOOD & LIFE COMPANIES가 국내외를 향해서 제공하는 고품질 서비스를 앞으로도 클래스메소드는 기술력으로 지지해 갈 것입니다.
클래스메소드코리아에 문의사항이 있으신 분들은
info@classmethod.kr 로 연락 주시면 빠른 시일 내 담당자가 회신 드릴 수 있도록 하겠습니다 !
