Hundreds of Thousands of Customers in 190 Countries

Size: px

Start display at page:

Download "Hundreds of Thousands of Customers in 190 Countries"

みいかすえがら
5 years ago
Views:

1 デジタルマーケティングにおけるクラウド適用俯瞰図大谷晋平今井雄太アマゾンデータサービスジャパン株式会社ソリューションアーキテクト

2 自己紹介名前今井雄太 ( yuimai@amazon.co.jp ) 仕事ソリューションアーキテクトアドテクデジタルマーケティングのお客様を担当していますリスティング広告の配信システムの開発や媒体社で広告配信システムまわりの開発運用を経験してきました好きな AWS のサービス S3 と SQS

3 アジェンダ AWS とデジタルマーケティングデジタルマーケティングでの利用事例ご紹介デジタルマーケティングでの AWS の使いドコロまとめ

4 AWS とデジタルマーケティング

5 デジタルマーケティングコンピュータやタブレット携帯電話などのデバイスを利用して行うマーケティング以前はインターネットマーケティングデジタルマーケティングだったこれに加えて最近ではテレビやラジオもデジタルマーケティングのデバイスとして利用されるようになってきている

6 従来のマーケティングマスマーケティングダイレクトマーケティングインターネットマーケティング引用 :

7 ネオマーケティングネオマスマーケティングデジタルマーケティング 1 to 1 マーケティング引用 :

8 デジタルマーケティングとプレイヤーソーシャル TV マスマーケティングセカンドスクリーンインターネット広告 O2O 1 to 1 マーケティングインタラクティブキャンペーン統合されたデータ管理 Data Management Platform(DMP) CRM 購入ファン獲得

9 デジタルマーケティングとプレイヤーソーシャル TV インターネット広告 O2O これらを実現するためにマス 1 to 1 インフラに求められるものはマーケティングマーケティングセカンドスクリーンインタラクティブキャンペーン統合されたデータ管理 Data Management Platform(DMP) CRM 購入ファン獲得

10 デジタルマーケティングでインフラに求められるものインターネットは 1to1 側から利用が始まってマス側に広がってきている高スループット & 低レイテンシー柔軟に利用可能なキャパシティビッグデータ解析インターネット広告セカンドスクリーン O2O CRM ソーシャル TV インタラクティブキャンペーン DMP マス側で利用されるようになった結果巨大なデータを生み出すようになった

11 デジタルマーケティングでの利用事例ご紹介

12 事例紹介 Social TV / Second Screen ~TV x AWS~ Real-Time Bidding ~ アドテク x AWS~ Data Management Platform ~ ビッグデータ x AWS~ 高スループット & 低レイテンシー柔軟に利用可能なキャパシティビッグデータ解析

13 事例紹介 Social TV / Second Screen ~TV x AWS~ Real-Time Bidding ~ アドテク x AWS~ Data Management Platform ~ ビッグデータ x AWS~ 高スループット & 低レイテンシー柔軟に利用可能なキャパシティビッグデータ解析

14 事例紹介 1:JoinTV JoinTV 日本テレビが展開する Social TV サービステレビを観ながらスマホやリモコンで番組に参加できるサービス

15 事例紹介 1:JoinTV 映画を観ながら日本中のファンと同時に視聴体験サッカー中継を観ながらみんなで一緒に応援したり JoinTV ウェブサイトより抜粋

16 テレビの生み出すトラフィックの 2 つの同時性多くのユーザーが同時にアクセスするという同時性視聴率 1% 100 万人番組の進行とユーザーの体験の同時性秒単位の進行

17 テレビの生み出すトラフィックの特性膨大な量の同時接続数を小さな遅延で処理する必要があるトラフィックが集中する時間帯はごく短時間

18 テレビの生み出すトラフィックの特性サーバーが 100 台必要なトラフィック普段は 20 台で済む

19 いままでは経済性と即応性のトレードオフ経済性サーバー在庫を抱える費用マネージメントサイド即応性案件対応のリードタイム現場サイド AWS ならトレードオフの必要がない!

20 AWSはオンデマンドでスケーラブルなインフラ耐久性の高いオリジンサーバー 5分で利用開始できる CDN 静的コンテンツ S3 動的コンテンツ RDS スケールアップが容易なDBサービス CloudFront ユーザー EC2 スケールアウトの容易なアプリサーバー

21 たとえばサーバー 100 台のシステムの場合ハイ CPU エクストララージ (8core 7GB RAM) を 3 日間 (72 時間 ) 立ちあげて $6,580 費用を面積で捉えた時に最も小さくすることが可能実際のトラフィックに合わせて無駄のないアジャストが可能

22 テレビ x AWS 動くのは当たり前適切なコストで機会損失なく過剰投資なく実現可能

23 事例紹介 Social TV / Second Screen ~TV x AWS~ Real-Time Bidding ~ アドテク x AWS~ Data Management Platform ~ ビッグデータ x AWS~ 高スループット & 低レイテンシー柔軟に利用可能なキャパシティビッグデータ解析

24 事例紹介 2:FreakOut 株式会社フリークアウト RTB 市場において Demand Side Platform を AWS 上で運営海外進出の際に AWS を選択

25 RTB?

27 Real Time Bidding 広告の 1impression 毎に入札が行われる広告配信の方式 10 円! DSP バナー SSP 25 円! 20 円! DSP DSP

広告が選択されて配信されるまでのフロー <script> callssp(hoge);

. SSP ④落札者決定 ⑥落札通知 win notice DSP 各DSPは短時間

28 広告が選択されて配信されるまでのフロー <script> callssp(hoge); </script> ブラウザ ①広告リクエスト userid=a siteinfo=1 User ⑤広告HTML <script.. ③ビッド price=10 ad= <script.. SSP ④落札者決定 ⑥落札通知 win notice DSP 各DSPは短時間でSSPにレスポ ②ビッドリクエスト userid=a siteinfo=1 ンスを返す必要 ③ビッドがある price=20 ad= <script.. DSP

29 DSP のトラフィック特性約 100ms でレスポンスを届ける必要がある膨大な量のオーディエンスデータから適切にデータを抽出して入札価格計算する必要がある

30 FreakOut のアーキテクチャ AWS の事例ページより引用

31 事例紹介 3:AdRoll AdRoll アメリカの DSP 事業者アーキテクチャのコアに DyanamoDB を採用

32 AdRoll We use DynamoDB to bid on more than 7 billion impressions per day on the Web and FBX. AdRoll s bidding system accesses more than a billion cookie DynamoDB profiles stored in DynamoDB, に10 億以上の and sees uniform cookie lowlatency response. In addition, the availability of DynamoDB を格納し日に in all AWS regions allows 70 億 our impression lean team to meet the を配信 rigorous low latency demands of real-time bidding in countries across the world without having to worry about infrastructure management. - Valentino Volonghi, AdRoll s chief architect

33 AdRoll のアーキテクチャ 20ms Request network transit SSP Ad Exchange Bid Request Bid Response Queues and Buffer Bidder Ads Profiles Response network transit Buffer Time Time for Ad Decision 20ms 20ms Amazon Web Services Blog より引用 40ms

34 Amazon DynamoDB とは? フルマネージドなNoSQLデータベース超高速予測可能な一貫したパフォーマンスシームレスなスケーラビリティそして低コスト運用管理必要なし低レイテンシプロビジョンスループット無限に使えるストレージ

35 アドテクカオスマップを見ると他にも

36 アドテク x AWS 性能的には十分実績が出てきているクラウドは遅いという都市伝説の払拭 EC2 DynamoDB HPC インスタンスが日本に登場 2013/4 に最大 75% の値下げ

37 事例紹介 Social TV / Second Screen ~TV x AWS~ Real-Time Bidding ~ アドテク x AWS~ Data Management Platform ~ ビッグデータ x AWS~ 高スループット & 低レイテンシー柔軟に利用可能なキャパシティビッグデータ解析

38 事例紹介 4:Albert 株式会社 Albert 分析力をコアとする情報最適化企業 AWS 上で Data Management Platform を展開

39 DMP?

40 Data Management Platform 入力ファーストパーティー Cookie サードパーティー Cookie オフラインデータ購買データ DMP 出力インターネット広告 CRM コンテンツ最適化

41 Data Management Platform 大量のデータを定常的かつ効率的に集めるデータを安全に保管する効率的な解析の実施

42 Albertのアーキテクチャ連携先システムオウンドメディアログデータ効果測定各マスタデータ S3+RedShift(DWH) マルチチャネルなデータ提供メール配信オーディエンス ETL コンタクトセンター Redshift データマイニング DSPとデータ連携データを S3に集約古いデータをoffload S3 Bucket Glacier

43 事例紹介 5:adingo 株式会社 adingo AWS 上で Data Management Platform cosmi を展開

44 adingo のアーキテクチャ EC2 EC2 EC2 EC2 EC2 EC2 Auto scaling Group Auto scaling Group S3 Amazon EMR S3+EMR(Hadoop) MongoDB on EC2

45 ビッグデータ x AWS NoSQL DynamoDB Hadoop Elastic MapReduce RedShift DWH Big Data S3 Storage Workflow Management Glacier Data Pipeline RDS RDB

46 事例紹介 Social TV / Second Screen ~TV x AWS~ Real-Time Bidding ~ アドテク x AWS~ Data Management Platform ~ ビッグデータ x AWS~ 高スループット & 低レイテンシー柔軟に利用可能なキャパシティビッグデータ解析

47 デジタルマーケティングでの AWS の使いドコロまとめ

48 デジタルマーケティングでインフラに求められるもの高スループット & 低レイテンシー柔軟に利用可能なキャパシティビッグデータ解析インターネット広告セカンドスクリーン O2O CRM ソーシャル TV インタラクティブキャンペーン DMP

49 高スループット & 低レイテンシー高性能な EC2 インスタンス大量のデータは DynamoDB に HPC インスタンスが日本に登場 2013/4 に最大 75% の値下げ

50 柔軟に利用可能なキャパシティスケールアップ / アウトだけでなくスケールダウン / インも容易仮説ではなく実証によるシステムサイジングビジネスリスクの低減と意思判断のスピードアップ

51 ビッグデータ解析 aaa S3を起点としたサービス群の活用 S3 Elastic MapReduce DynamoDB RedShift

柔軟に利用可能なキャパシティ柔軟に利用可能なキャパシティ Second Screen Interactive Campaign

52 デジタルマーケティングでインフラに求められるもの高スループット & 低レイテンシー高性能なインスタンスや DynamoDB などの利用高スループット & 低レイテンシー Digital Advertising Social TV 柔軟に利用可能なキャパシティ柔軟に利用可能なキャパシティ Second Screen Interactive Campaign O2O ビッグデータ解析 DMP CRM リスクを最小限にしてビジネスをスピードアップビッグデータ解析 S3 を起点としたビッグデータ関連サービスの活用

53 デジタルマーティングもアマゾンで

54 Thank You デジタルマーケティングにおけるクラウド適用俯瞰図大谷晋平 ( ohtani@amazon.co.jp ) 今井雄太 ( yuimai@amazon.co.jp ) アマゾンデータサービスジャパン株式会社ソリューションアーキテクト

PowerPoint プレゼンテーション

PowerPoint プレゼンテーション成長可能性に関する説明資料株式会社フリークアウト Section1 会社概要 Section2 業界動向 ~ 広告業界のパラダイムシフト ~ Section3 ビジネスモデル Section4 市場規模及び業績推移 Section5 当社の強み Section6 成長戦略 2 Section1 会社概要 3 会社概要会社名株式会社フリークアウト設立 2010 年 10 月 1 日資本金 4