Amazon OpenSearch Service UBI로 사용자 행동을 분석하고 검색 품질을 개선하세요!

UBI는 사용자의 검색 쿼리(Query)와 검색 결과, 그리고 결과에 대한 사용자 행동을 수집하여 검색 품질 향상 및 비즈니스 인사이트를 제공한다. 특히, queries 인덱스는 검색어와 결과를 저장하고, events 인덱스는 사용자의 후속 이벤트를 저장한다. UBI는 object_id, query_id, client_id, object_id_field, action_name 등의 필드를 사용하여 쿼리와 이벤트 간의 연결성을 유지한다. 이러한 데이터는 검색 서비스 운영자가 사용자 행동 패턴(User Behavior Pattern)을 분석하고, 검색 결과의 정확도를 개선하는 데 활용된다. UBI는 검색 서비스의 핵심 지표를 파악하고, 개선 방향을 설정(Improvement Direction)하는 데 기여한다.

Amazon OpenSearch Service(AOS)에서 UBI 스타일의 사용자 행동 데이터 수집을 위해 Amazon S3와 OpenSearch Data Prepper의 관리형 버전인 Amazon OpenSearch Ingestion(OSI)을 조합한다. OSI 파이프라인(Pipeline)은 데이터 수집, 변환, 색인 과정을 담당하며, 서버리스(Serverless) 환경에서 운영된다. AWS CDK를 사용하여 프론트엔드, 백엔드, OpenSearch 클러스터, OSI 파이프라인, 람다 함수(Lambda Function) 등 UBI 솔루션의 인프라를 자동화한다. 이러한 아키텍처는 사용자 행동 데이터를 효율적으로 수집하고, 확장성(Scalability) 및 유지보수성(Maintainability)을 확보하는 데 기여한다.

UBI 솔루션 배포는 AWS CDK 코드를 활용하여 자동화된다. 배포 과정은 S3 버킷 생성, IAM 역할 설정, OpenSearch 도메인 생성, OSI 파이프라인 구성, 람다 함수 배포, 인덱스 초기화, 웹 애플리케이션 배포 등으로 구성된다. 배포 후에는 웹사이트를 통해 검색 및 클릭 이벤트(Search and Click Events)를 발생시키고, OpenSearch Dashboard에서 UBI 대시보드를 통해 실시간으로 데이터를 시각화할 수 있다. AWS Secrets Manager를 사용하여 OpenSearch Dashboard 접근을 위한 자격 증명을 안전하게 관리한다. UBI 대시보드는 검색 품질 개선 및 LTR(Learning to Rank) 모델 학습에 활용될 수 있다.

Amazon OpenSearch Service의 UBI 기능은 사용자 행동 데이터를 수집하고 분석하는 데 필요한 복잡한 인프라 구축 및 운영 부담을 줄여준다. OpenSearch Ingestion 파이프라인을 통해 데이터 수집 과정을 간소화하고, 서버리스(Serverless) 환경에서 운영하여 비용 효율성을 높인다. 수집된 데이터는 검색 정확도 개선, 클릭률 향상, 개인화 추천 등 다양한 비즈니스 지표 개선에 활용될 수 있다. 특히, 이커머스(E-commerce) 분야에서 고객 경험 향상 및 매출 증대에 기여할 수 있으며, LTR 모델 학습을 통해 검색 품질을 더욱 향상시킬 수 있다.