Zilliz Cloud로 사진 관리에 혁신을 가져온 Picdmo
90% 감소
검색 지연 시간
급격한 감소
및 시간
손쉬운 확장
비즈니스 성장에 따라
When we conducted our first test run (on Zilliz Cloud), the performance improvement was astonishing. Our search time went from eight seconds down to sub one second. We were nearly falling off our chairs with amazement at the speed.
Alex Alexander
픽드모 소개
[알렉스 알렉산더와 게리 스페란자가 2020년에 설립한 Picdmo(https://picdmo.ai/)는 사진 관리에 혁명을 일으킨다는 사명을 가지고 있습니다. 두 사람은 디지털 사진을 찾고 정리하는 데 따르는 보편적인 어려움을 인식하고 AI 기반 솔루션을 개발하기 시작했습니다. 알렉스가 2년 반 전에 소중히 간직하고 있던 사진을 찾을 수 없었던 단순하면서도 답답한 경험이 Picdmo의 시작을 촉발시켰습니다. 모든 연령대와 다양한 디바이스를 사용하는 사람들이 공통적으로 직면하는 이 딜레마에서 영감을 얻어 안드로이드와 iOS에서 사용할 수 있는 '모든 앱'을 개발하게 되었습니다.
Picdmo의 비전은 원활한 사진 정리와 검색 환경을 제공하여 이미지 혼돈이라는 만연한 문제를 해결하는 것입니다. 3년 반에 걸쳐 공들여 개발하고 특허를 획득한 첨단 AI 엔진이 Picdmo의 핵심입니다. 이 사례 연구에서는 Picdmo가 질리즈 클라우드의 벡터 검색 기술을 활용하여 AI 기반 플랫폼을 개선하고 사진 관리의 미래를 설계하는 방법을 살펴봅니다.
도전 과제: 과제: 효율적인 검색 성능을 위한 경로 탐색
Picdmo와 같은 혁신적인 사진 관리 애플리케이션을 구축하는 과정은 기술적 장애물로 가득 찬 여정이었습니다.
중요한 과제 중 하나는 자연어 검색 기능을 구현하고 검색 결과를 개선하는 작업에서 발생했습니다. 기존 데이터베이스의 성능은 특히 AI 엔진에서 생성된 임베딩을 처리할 때 AI 기반 플랫폼의 특정 요구사항에 미치지 못하는 것으로 드러났습니다.
검색 쿼리가 결과를 반환하는 데 8~10초가 소요되어 사용자가 기대하는 1초 미만의 응답과는 거리가 먼 시간이 걸리면서 문제가 분명해졌습니다. 이 문제에 대응하기 위해 Picdmo는 처음에는 인기 있는 오픈 소스 벡터 데이터베이스인 Milvus를 사용하여 자체 서버를 구축하는 방법을 모색했습니다. 응답 시간을 4초로 단축하는 데 어느 정도 진전이 있었지만, 이 작업은 노동 집약적이고 재정적으로 비용이 많이 드는 것으로 판명되었습니다. 설상가상으로 응답 시간이 예기치 않게 8초로 다시 늘어나면서 구성 문제를 진단하고 수정하는 데 일주일이 걸렸습니다.
솔루션: Zilliz Cloud로 검색 성능 향상
검색 성능 저하라는 문제에 직면한 Picdmo는 해결 방안으로 완전 관리형 밀버스 서비스인 질리즈 클라우드를 검토하게 되었습니다.
이들의 주요 목표는 검색 성능을 개선하는 것이었고, 처음에는 8초라는 극심한 결과를 얻었습니다. 획기적인 성과는 Picdmo가 질리즈 클라우드를 사용하여 테스트 실행을 수행했을 때 발생했습니다. 데이터 부하가 극심한 상황에서도 응답 시간이 8초에서 1초 미만으로 단축되는 놀라운 결과를 얻었습니다. 이러한 탁월한 성능 개선은 Zilliz Cloud가 검색 성능 문제를 해결할 수 있는 솔루션이라는 데 의심의 여지가 없었습니다. 무엇보다도 Zilliz Cloud는 신속한 검색 성능을 보장하고 부하가 많은 상황에서도 효율성을 유지하는 데 필요한 확장성을 제공하여 간소화되고 반응성이 뛰어난 사진 관리 경험을 제공하고자 하는 Picdmo의 목표에 완벽하게 부합합니다.
Picdmo는 이러한 기술적인 노력 전반에 걸쳐 보다 효율적인 시스템을 구현하기 위해 질리즈의 기술 전문가들과 긴밀히 협력했습니다. 질리즈 클라우드는 인프라의 중심 역할을 맡아 Picdmo가 필요한 검색 성능을 제공할 수 있도록 지원했습니다. Picdmo 스마트폰 앱은 이미지를 Picdmo 클라우드에 업로드하면 AI 엔진이 이를 분석하여 임베딩을 생성합니다.
이러한 임베딩은 질리즈 클라우드에 저장되어 Picdmo의 미디어 기술 표현의 초석을 형성합니다. 사용자가 검색을 시작하면 Picdmo의 AI 엔진이 검색 구문을 임베딩으로 전문적으로 변환하여 질리즈 클라우드의 벡터 데이터베이스에서 효율적으로 처리합니다. 이 아키텍처는 사용자의 쿼리에 대해 1초 미만의 응답을 일관되게 제공합니다.
결과: 검색 성능 향상, 운영 부담 감소, 사용자 경험 개선
Zilliz Cloud를 도입한 것은 Picdmo에게 비즈니스에 광범위한 영향을 미치는 혁신적인 결정이었습니다. 기술적인 개선 외에도 Picdmo 운영의 다양한 측면에서 뚜렷한 성과가 나타났습니다.
무엇보다도 검색 성능이 크게 개선되었습니다. 검색 결과를 기다리는 데 8초가 걸리던 것이 1초 미만의 응답 시간으로 단축되어 사용자의 기대치를 뛰어넘고 사용자 경험을 크게 향상시켰습니다. 이제 Picdmo의 사용자들은 전례 없는 속도와 효율성으로 사진을 찾고 정리할 수 있게 되었습니다.
비즈니스 측면에서도 Picdmo는 Zilliz Cloud를 아키텍처에 통합함으로써 상당한 시간과 비용을 절감했습니다. 벡터 데이터베이스를 설정할 필요가 없어져 기술 인프라가 간소화되고 운영 복잡성이 감소했습니다.
또한 Zilliz의 지원은 Picdmo의 빠른 성장으로 인한 문제를 해결하는 데 결정적인 역할을 했습니다. 신속한 대응과 문제 해결 능력으로 가동 중단 시간을 최소화하고 원활한 사용자 경험을 보장하여 Picdmo의 신뢰성에 대한 명성을 높이는 데 기여했습니다.
Zilliz는 Picdmo의 기술적 과제를 해결하고 가시적인 비즈니스 성과를 제공함으로써 사용자 만족도를 높이고 비용을 절감하며 미래 성장을 위한 확장성을 보장하는 사진 관리 혁신의 여정에서 없어서는 안 될 파트너가 되었습니다.
향후 계획: 질리즈 콜라보레이션으로 확장
종합 멀티미디어 애플리케이션으로 거듭나기 위한 Picdmo의 여정에는 다양한 신규 기능 도입이 포함됩니다. 이러한 확장에는 사진, 동영상 및 기타 다양한 기능이 포함됩니다.
이러한 향상된 기능이 출시됨에 따라 Picdmo의 신뢰할 수 있는 기술 파트너인 질리즈 클라우드에 대한 수요도 늘어날 것입니다. Picdmo는 원활한 제품 개발과 최고의 성능을 보장하기 위해 질리즈 팀과 전문 기술 회의를 개최할 예정입니다. 이 세션에서는 향후 출시될 기능과 질리즈 클라우드가 이를 어떻게 지원할 수 있는지에 대해 논의할 예정입니다.
이러한 사전 예방적 접근 방식을 통해 Picdmo와 Zilliz는 잠재적인 성능 문제를 해결하고 플랫폼을 최적화하여 사용자가 기대하는 높은 성능과 안정성을 유지하면서 Picdmo의 기능 세트가 성장함에 따라 이를 보장할 수 있습니다.