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1 現場担当が語る! AWS でのパーソナライズ導入事例 ~Amazon Redshift, Amazon S3, DynamoDB, Amazon Kinesis~ 株式会社 BookLive 技術開発本部システム開発部マネージャー外山英幸 ストア事業本部マーケティング部牧田純

2 目次 電子書籍の会社です 会社概要 自己紹介 利用全域と今日のお話の範囲 BookLive における AWS の利用範囲 導入の検討と経営層へのアピール 何故 Redshift を使おうと思ったか DWH の必要性と課題の解決方法 DWH の構築とパーソナライズ実装 AWS への印象や苦労したこと プロジェクトを進めた結果 今後の展望 最後に

3 電子書籍の会社です 会社概要 自己紹介 利用全域と今日のお話の範囲 BookLive における AWS の利用範囲 導入の検討と経営層へのアピール 何故 Redshift を使おうと思ったか DWH の必要性と課題の解決方法 DWH の構築とパーソナライズ実装 AWS への印象や苦労したこと プロジェクトを進めた結果 今後の展望 最後に

4 1. 会社概要 ~ そもそもどんな会社?~ 商号 株式会社 BookLive 事業内容 電子書籍ストア事業及び 電子書籍配信プラットフォーム事業 所在地東京都港区芝浦 設立 2011 年 1 月 28 日 代表者代表取締役社長淡野正 資本金 48 億 8117 万 5 千円 従業員数 137 名 (2016 年 4 月 1 日現在 ) BookLive! サイトの表示画像から掲載. 書籍に関する権利は各権利元に帰属します 1. 電子書籍ストア事業 総合電子書籍ストア BookLive! の運営 電子コミックストア H a n d y コミック の運営 2. 電子書籍配信プラットフォーム事業 電子書籍アプリ BookLive!Reader の開発 運用 ユーザビリティの高いクラウド書庫の実現

5 1. 自己紹介 ~ こんな 2 人です ~ 名前 : 外山英幸 ( とやまひでゆき ) 所属 : 技術開発本部システム開発部ストア開発チーム 役職 : マネージャー いろいろ開発する人です 厨二マネージャー (33 歳 ) アニメ ゲーム大好き 名前 : 牧田純 ( まきたじゅん ) 所属 : ストア事業本部マーケティング部マーケティング 2 チーム 役職 : 一般職 通称 : まっきー (27 歳 ) 某アイドル育成ゲーオタ いろいろ企画する人です

6 電子書籍の会社です 会社概要 自己紹介 利用全域と今日のお話の範囲 BookLive における AWS の利用範囲 導入の検討と経営層へのアピール 何故 Redshift を使おうと思ったか DWH の必要性と課題の解決方法 DWH の構築とパーソナライズ実装 AWS への印象や苦労したこと プロジェクトを進めた結果 今後の展望 最後に

7 2. BookLive における AWS 利用範囲 Amazon EC2 主に Web サーバーとして数十 ~ 数百台 利用 Amazon RDS Mysql や postgres を多数利用 Amazon CloudWatch 主にマネージドサービス系の サーバー監視で利用 CloudFront コンテンツ配信やリソース等で月数百 GB 以上利用 Amazon Redshift DWH のコア 本日の主役 Amazon SES メールサービスで利用 Amazon S3 様々なデータを配置しており 現在 200TB 以上利用 Amazon VPC 基本的なネットワークの構成と ダイ レクトコネクト等で利用 Amazon Kinesis 様々なログ取得で利用 本日の主役の一人 DynamoDB クラウド本棚やしおり ユーザーの行動履 歴等で多数利用 AWS Route 53 DNS サーバーとして利用 Amazon SQS キューを使ったバッチ処理を容易 に実装するために利用 ElasticCache キャッシュ系のデータ保管先として redis を利用 Amazon CloudTrail API のログ処理として利用

8 2. BookLive における AWS 利用範囲 ~ 今回の発表範囲 ~ Amazon EC2 主に Web サーバーとして数十 ~ 数百台 利用 Amazon RDS Mysql や postgres を多数利用 Amazon CloudWatch 主にマネージドサービス系の サーバー監視で利用 CloudFront Amazon Redshift コンテンツ配信やリソース等で月数百 DWHのコア 本日の主役 GB 以上利用 Amazon SES メールサービスで利用 Amazon S3 様々なデータを配置しており 現在 200TB 以上利用 Amazon VPC 基本的なネットワークの構成と ダイ レクトコネクト等で利用 Amazon Kinesis 様々なログ取得で利用 本日の主役の一人 DynamoDB クラウド本棚やしおり ユーザーの行動履 歴等で多数利用 AWS Route 53 DNS サーバーとして利用 Amazon SQS キューを使ったバッチ処理を容易 に実装するために利用 ElasticCache キャッシュ系のデータ保管先として redis を利用 Amazon CloudTrail API のログ処理として利用

9 2. BookLive における AWS 利用範囲 ~ 今回の発表範囲 - DWH としての利用 ~ Amazon Redshift を利用した DWH 基盤を構築し DOMO や Cognos 等の BI ツールで様々な指標を表示

10 2. BookLive における AWS 利用範囲 ~ 今回の発表範囲 - パーソナライズ ~ 例えばトップページから ある作品ページを閲覧し その後 トップに戻ると 見た作品に対応したレコメンドが出る! BookLive! サイトの表示画像から掲載. 書籍に関する権利は各権利元に帰属します

11 電子書籍の会社です 会社概要 自己紹介 利用全域と今日のお話の範囲 BookLive における AWS の利用範囲 導入の検討と経営層へのアピール 何故 Redshift を使おうと思ったか 実装時の苦労や課題 DWH の構築とパーソナライズ実装 AWS への印象や苦労したこと プロジェクトを進めた結果 今後の展望 最後に

12 3. 何故 Redshift を使おうと思ったか そもそも BookLive は全インフラの AWS 移行を進めていました なぜ?

13 3. 何故Redshiftを使おうと思ったか オンプレミス ピーク予測による先行でのインフラ調達が必要 AWS ピークに応じて柔軟にインフラのコントロールが可 能 使わない無駄な 必要な分だけを使用するのでインフラの無駄を減 キャパシティの発生 らせ コスト削減が可能 TIPS ビジネスの成長予測が想定と違った場合 AWSは ピークに応じて柔軟にインフラをコントロールすることが可能なため 成長に合ったインフラを利用することができるので 想定相違はリスクとならない

14 3. 何故 Redshift を使おうと思ったか インフラの AWS 移行については 今回のテーマよりはるかに大きな規模であるため割愛 来年以降の AWS サミットにご期待ください では本題 何故 Amazon Redshift を使おうと思ったのか?

15 3. 何故 Redshift を使おうと思ったか ~ エンジニア側の考え ~ 2014 年 8 月 システム開発部は悩んでいた システム開発部 外部のコンサル会社がめっちゃ価格の高い DWH の導入話を持ってきた しかも偉い人たちは乗り気だし どうしよう BookLive における開発 BookLiveのシステムは完全内製 アジャイルっぽい感じの開発 最低でも週 1 回はリリースがある状況 基本的にベンダー物が嫌いな人揃い でもAWSは大好き ( 楽はしたい ) ベンダー製 DWH を導入した場合 内製と比較してとにかく高い ドキュメントのやり取りが非常に多い データの変更で逐一連携が必要 ブラックボックスな部分が多い モチベーションの低下

16 ( д ) カ タッ.r ヾ _ / /_ \/ / システム開発部は思った そうだ! もっといい DWH を開発側から逆提案すればいいんだ!

17 Hadoop Hbase Hive カタカタ ( ググっただけ ) Cassandra BigQuery

18 3. 何故Redshiftを使おうと思ったか エンジニア側の考え そこで第一候補に挙がってきたのがAmazon Redshift 理由① とにかく安い 理由② すごく簡単 専門知識 SQLが分かればOK インターフェイスはPostgresと同じ 東京リージョンのSSD 160GB 1台で $0.188 / 1時間 = 16,000円/月 3台並べても48,000円 理由③ AWSのサービス BookLiveは既にAWS全移行中 既存システムとの親和性は抜群 AWSのマネージドサービスなため構築 停止 バックアップやスケールアウトもボタン1発 細かい違いやパフォーマンスを引き出す設計は あるが とりあえず使いながら学べる 結果 費用 導入しやすさ 学習コスト 保守の容易性と他を 圧倒したため 導入を決定 2か月間無料のトライアル期間があったのでまずは試し てみる事に

19 一方その頃

20 3. 何故 Redshift を使おうと思ったか ~ 企画側の考え ~ 2014 年 9 月 マーケティング部は悩んでいた マーケティング部 mazon みたいにレコメンドをもっと強化していきたい でも今導入しているレコメンドシステムじゃ限界だ 当時の問題点 ユーザーの行動履歴を蓄積したい よりリアルタイムにレコメンドを更新したい でもオンプレで作るのは費用がかかる 外部サービスだと対応が遅く高コスト え どうすんの? ( д ) カ タッ.r ヾ _ / /_ \/ / え? システムが Redshift 導入するって? それ使えば割と理想がかなうっぽいだって?

21 3. 何故 Redshift を使おうと思ったか ~ 企画側の考え ~ Amazon Redshift を使うと理想がどうかなうか? 理由 1: リアルタイム性の実現 DynamoDB と組み合わせればリアルタイムな行動データの収集 更新が 出来るらしい 理由 2: 蓄積データの担保 Redshift ならば起こりがちなデータのサーバー圧迫を 気にしなくて良いらしい 理由 3: 互換性の高いレコメンドシステム ちょうどその頃 AWS を利用したよさげな レコメンドサービスの提案があった 理由 4: 社内調整 開発チームが導入に意欲的だったので 社内調整が楽だった

22 3. 何故 Redshift を使おうと思ったか つまり AWSサービスは 当時 社内で出ていた要望にことごとくマッチしていた

23 電子書籍の会社です 会社概要 自己紹介 利用全域と今日のお話の範囲 BookLive における AWS の利用範囲 導入の検討と経営層へのアピール 何故 Redshift を使おうと思ったか DWH の必要性と課題の解決方法 DWH の構築とパーソナライズ実装 AWS への印象や苦労したこと プロジェクトを進めた結果 今後の展望 最後に

24 4. DWH の構築とパーソナライズ実装 DWH の必要性について 1 システムの成長に伴い 様々なデータが多数の DB やログファイルに分散されていた 同一 DB 上の集計の場合 テーブル テーブル テーブル 正規化されたテーブルが数百存在 複雑なサブクエリのexplainに追われる日々 特定テーブルのレコードが数千万を超えだす 集計専用のslaveを用意したりテーブル分割をしたり 異なるデータソースのものを合わせて集計 DB1 のデータ DB2 のデータ アクセスログ サービス成長に伴い データソースも複数存在 バッチを多数管理するが 実行順に複雑な関係が発生 HadoopのM/Rによる集計を行ったりと四苦八苦 機能追加時による影響範囲考慮漏れ

25 4. DWHの構築とパーソナライズ実装 DWHの必要性について② もしAmazon Redshiftに全てのデータを集約できた場合 各サービス側 業務用DB Redshiftのテーブルの事 だけ を考えて転送すればOK Redshift 集計 分析 外部サービスとの連携側 Redshiftの事 だけ 知って抽出すればOK Redshift

26 4. DWHの構築とパーソナライズ実装 DWHの構築 データソース 一時格納先 DWH Json ファイル キャンペーン情報 manifest 顧客データ Json ファイル 購買データ Redshift CRMデータ 商品データ 配信履歴データ 広告データ ①テ ーブ ル単位で jsonファ イルを 作 成 2 0 分割程度 アクセスログ 行動データ S3 redshiftはsqlによる大量 ②manifestを コピーで取込み 基本的にはサブジェクト単 更新に向かないため 基本的 更新に向かない 位での非正規化を行い にS3上に更新ファイルを配置 できる限りjoinを行う必要 してcopyで取り込む が無いように設計 最も重視したことは とにかく短期間でRedshiftの構築をする ということ

27 4. パーソナライズ実装 ~ 課題 ~ DWHを構築できる見込みは立った AWS 上で稼働するレコメンドエンジンの提案もあり DWHのデータと連携することで自社レコメンドも実現可能 様々なデータがDWH 上には集約される未来への期待が膨らんだ が サイト上でパーソナライズにあたり求められたものの 1 つが リアルタイム性 ユーザーが欲してる内容 を訴求するためにはできる限りタイムラグのないパーソナライズが必要 しかし そもそもRedshiftは オンラインには不向き そのため リアルタイム性の担保については別サービスの利用を検討

28 4. パーソナライズ実装リアルタイム更新 1 ~ 既存の処理 ~ Web サーバ群 KVS 1 ページ遷移時に ログを記録 大量のアクセスを記録す るためには多数の Web サーバーが必要 2 かなりの I/O 数を 求められるため DB ではなく KVS に記録する事が一般的 冗長性を保つためには少 なくとも 2 台以上の KVS が必要 リアルタイム性を追求するほど ログを記録 保存するためだけのサーバーが複数台必要になってしまう ( アクセス数に比例 )

29 4. パーソナライズ実装 リアルタイム更新② kinesisの場合 データソース kinesis 500回/秒程度なら月額約43ドル ②KCLを利用した Kinesis ①ajaxで足跡を記録 バッチで転送 1シャードで1000回/秒 の書込みが可能 シャードの増減も容易 ①のput側に関しては負荷に対するケアを何も気にしなくていいに等しい シャード数くらい ②のget側に関してはクライアント用のライブラリ KCL もあるため2 3日で作成可能 用途に合わせた格納先を複数用意することも容易に実現可能 ユーザ行動履歴 DynamoDB S3 Redshift BIでの分析や オフライン処理用

30 4. パーソナライズ実装パーソナライズ化された結果の表示 データソース パーソナライズ用 API Kinesis の転送先 ユーザ行動履歴 DynamoDB レコメンドエンジン 購入履歴 RDS 1API で利用 専用の API を AWS 上に構築 2 パーソナライズ情報を表示 書誌データ Solr 今回のスコープ外のサービス 様々なデータソースを利用し パーソナライズ化された情報を返却するAPIを構築 軸となる行動履歴はリアルタイムで更新されるため 返却される内容もほぼリアルタイムで変動している状態 BookLive! サイトの表示画像から掲載. 書籍に関する権利は各権利元に帰属します

31 4. DWH の構築とパーソナライズ実装 ~ スケジュール ~ Redshift 試験利用 DWH 利用開始 テーブル設計 Redshift 取込みバッチ開発 検証 再定義 調査 分析 要件定義 パーソナライズ用開発 ( バッチ API 実装 ) サイト表示開始 自動配信システムでのパーソナライズ開発 メール配信開始

32 電子書籍の会社です 会社概要 自己紹介 利用全域と今日のお話の範囲 BookLive における AWS の利用範囲 導入の検討と経営層へのアピール 何故 Redshift を使おうと思ったか DWH の必要性と課題の解決方法 DWH の構築とパーソナライズ実装 AWS への印象や苦労したこと プロジェクトを進めた結果 今後の展望 最後に

33 5. プロジェクトを進めた結果 ~ 企画者側の視点から ~ 1. リアルタイムに変化するレコメンドが実現! 2. レコメンドを利用した他施策の実施も! push 通知でのレコメンド 3. 蓄積したデータを利用した分析が可能に! メールでのレコメンド BookLive! サイトの表示画像から掲載. 書籍に関する権利は各権利元に帰属します

34 5. プロジェクトを進めた結果 ~ 企画者側の視点から ~ 社内でシステム構築が実現している汎用性 拡張性がともに高く 開発工数が抑えられている ことにより 効果が高いパーソナライズ施策を コストを掛けずに開発し 収益の最大化が出来るようになった

35 5. プロジェクトを進めた結果 ~ 開発側の視点から ~ モチベーションの向上 サービスの提供に注力できる新しいマネージドサービスが次々に出てくる DevOpsがやりやすい 保守や拡張がしやすい スケールアップ アウトが非常に容易 AWSサービス同士の親和性が高い本番と同じ構成の試験環境が作りやすい 流動的なコスト削減 数値が可視化されておりシミュレーションが容易開発サーバーは営業時間外は落とすなど工夫可オンデマンドとリザーブドの使い分けがしやすい デメリット AWS がないと生きていけなくなる ( 打倒したいのに ) リザーブド = 年間契約のこと

36 5. プロジェクトを進めた結果 導入にあたり 苦労したこともあります

37 5.プロジェクトを進めた結果 導入にあたり 苦労したこと 1. ベストプラクティスが分からない 2. 古いアプリなどが切り捨てられている 自社システムに組み込む場合の最適なアーキテクトについては試 Kinesisを利用する際 提供されているライブラリを利用するとIE8や 行錯誤が必要となります Android2.3で不具合がある サポート外 等の問題が出ました ただ 窓口担当者の方も非常に優秀なエンジニアの方であるため 中にはライブラリを使うのを諦めるなど 美しくない対応をしたものも 随時的確なアドバイスを頂く事が可能でした あります 3. 想定通りのパフォーマンスが出ない事がある Special Thanks Redshiftへの大量UPDATEや IOPSを考慮せず各サービスを使うな どするとパフォーマンスが出ずに苦労することがあります 当たり前のことですが ある程度各サービスの特徴をとらえた上で 正しく利用する必要があります 様々な課題にアドバイス頂いたAmazonの 山田 俊則様 篠原 英治様に感謝の意を表して

38 電子書籍の会社です 会社概要 自己紹介 利用全域と今日のお話の範囲 BookLive における AWS の利用範囲 導入の検討と経営層へのアピール 何故 Redshift を使おうと思ったか DWH の必要性と課題の解決方法 DWH の構築とパーソナライズ実装 AWS への印象や苦労したこと プロジェクトを進めた結果 今後の展望 最後に

39 6. 最後に ~ 今後の展開 1~ パーソナライズ (Redshift 利用 ) 領域はさらに拡大しています push 通知でのレコメンド メールでのレコメンド ユーザー作成リストでのレコメンド ユーザーの購入傾向を元にしたレコメンド

40 6. 最後に ~ 今後の展開 2~ 新しいマネージドサービスもどんどん利用する予定です Amazon Inspector Amazon Aurora AWS Lambda Amazon EMR 6 月から利用開始予定 7 月から利用開始予定

41 6. 最後に BookLive では エンジニアの技術力向上の一環として 他社との技術交流会 ( 勉強会 ) も行っています エンジニアの皆様 興味があればぜひご連絡ください!

42 終 ご清聴ありがとうございました

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