케이뱅크의 클라우드 도입 여정: 빅데이터, 채널, MSA, AI/ML

채널계 안정성 및 확장성 확보

• AWS 제3센터 추가로 3중화 구성 완료, 트래픽 5:3:2 비율 분산 수용
• CloudFormation(IaC)을 활용한 신속한 스케일아웃 체계 마련
• VPC 피어링 및 트래픽 미러링으로 금융보안원 통합 보안 관제 요건 충족

데이터 플랫폼 현대화 및 비용 효율화

• 스토리지(S3)와 컴퓨팅(EMR) 분리로 저장 용량 무제한 확장 가능
• 데이터 저장량 225% 증가, 테이블 수 193% 증가에도 총 비용 플랫(flat) 유지
• 온프레미스 유지 시 대비 비용 격차가 벌어지는 구조를 역전
• 서버리스 Athena 도입으로 데이터 조회 속도 대폭 향상, 전직원 사용률 10% → 40%로 증가

AI·머신러닝 가속화

• SageMaker 기반으로 마케팅 개인화, 이상거래 탐지, 자금세탁 방지 등 다수 ML 모델 운영
• VPC Only 모드로 망분리 환경에서도 프라이빗하게 SageMaker 활용 가능
• 분석가가 GPU 인스턴스를 클릭 몇 번으로 즉시 생성·종료, 데이터 분석과 모델 개발에 집중 가능
• 생성형 AI(Amazon Bedrock 국내 리전 출시 예정) 도입 준비 중

조직 문화 변화

• 클라우드 도입 후 사내 데이터 중심 문화 및 도전적 비즈니스 문화 정착
• 보안팀·IT인프라팀 등 내부 클라우드 전문가 육성, 확산 선순환 구조 형성
• 인프라 단순 전환이 아닌 비즈니스와 문화의 진화로 인식 전환