에어비앤비, 자체 머신러닝 기술 오픈소스로 공개

숙박 공유 서비스 업체 에어비앤비가 데이터 마이닝 제품인 에어플로우와 머신러닝 솔루션인 에어로솔브를 오픈소스 프로젝트로 공개개했다.

에어비앤비는 4일(현지시간) 샌프란시스코에서 열린 오픈에어 엔지니어링 서밋에서 내부 엔지니어링 팀이 사용해온 데이터 분석 기술들을 공개하고, 효과에 대해 소개했다.

머신러닝은 인공 지능의 한 분야로 컴퓨터가 데이터를 통해 학습하고 사람처럼 어떤 대상 혹은 상황을 이해할 수 있게 하는 기술이다. 스스로 학습할 수 있는 컴퓨터가 사용자를 이해한다면 이전에 할 수 없었던 방식의 서비스가 가능해진다는게 업계 설명이다. 최근들어 글로벌 IT업체들간 격전지로 급부상했다.

에어비앤비가 머신러닝 기술을 오픈소스로 프로젝트로 공개했다.

지디넷에 따르면 에어플로우는 워크플로우 관리 플랫폼으로 오서링(프로그래밍 언어를 사용하지 않고 프로그램을 제작하는 것), 스케줄링, 데이터 모니터링 등을 가능케 한다. 에어비앤비는 에어플로우를 통해 내부 엔지니어링 팀이 많은 프로세스를 간소화시켰다고 한다.

지디넷은 에어플로우와 함께 공개된 에어로솔브가 에어비앤비의 진짜 무기라고 주목했다. 에어로솔브는 오픈소스 기반 빅데이터 분석 기술인 아파치 스파크용 머신러닝 패키지다. 복잡한 데이터세트를 보다 쉽게 해석할 있도록 하기 위해 개발됐다. 예를 들면 에어비앤비 엔지니어링 팀은 에어로솔브를 통해 에어비앤비에 올라온 숙박 시설 가격과 해당 시설을 찾는 수요에 대한 관계를 보다 입체적으로 파악할 수 있다.

에어비앤비는 에어로솔브를 활용해 숙박 업체들에게 추천 정보를 제공하는 '프라이스 팁스'는 기능도 공개했다. 프라이스 팁스는 에어비앤비에 숙방 시설을 공유하는 이들이 예약 전환률을 끌어올릴 수 있도록 가격을 어떻게 정해야할지에 대해 조언해준다. 하루하루 조언의 내용이 다르다. 프라이스 팁스는 평균 수요, 위치, 렌탈 유형, 다른 여행 트렌드들을 분석해 추천 정보를 제공한다. 지디넷은 '프라이스 팁스'는 머신러닝에 대한 관심과 투자가 빠르게 증가하고 있음을 반영한다고 전했다.