Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
メルカリの写真検索を支えるバックエンド
Search
Hirofumi Nakagawa/中河 宏文
May 29, 2019
Programming
1
1.2k
メルカリの写真検索を支えるバックエンド
Hirofumi Nakagawa/中河 宏文
May 29, 2019
Tweet
Share
More Decks by Hirofumi Nakagawa/中河 宏文
See All by Hirofumi Nakagawa/中河 宏文
IoTデバイスでMLモデルを動かす技術
hnakagawa
0
180
Kanazawa_AI.pdf
hnakagawa
0
190
メルカリ写真検索における Amazon EKS の活用事例と プロダクトにおけるEdgeAI technologyの展望
hnakagawa
5
9k
メルカリの写真検索を支えるバックエンド CCSE 2019 version
hnakagawa
0
320
メルカリ写真検索における Amazon EKS の活用事例
hnakagawa
6
29k
Mercari ML Platform
hnakagawa
1
17k
mlct.pdf
hnakagawa
2
2.1k
機械学習によるマーケット健全化施策を支える技術
hnakagawa
0
250
メルカリのマーケット健全化施策を支えるML基盤
hnakagawa
10
9.1k
Other Decks in Programming
See All in Programming
Devoxx BE - Local Development in the AI Era
kdubois
0
130
CSC509 Lecture 05
javiergs
PRO
0
300
Domain-centric? Why Hexagonal, Onion, and Clean Architecture Are Answers to the Wrong Question
olivergierke
2
840
[Kaigi on Rais 2025] 全問正解率3%: RubyKaigiで出題したやりがちな危険コード5選
power3812
0
130
Range on Rails ―「多重範囲型」という新たな選択肢が、複雑ロジックを劇的にシンプルにしたワケ
rizap_tech
0
120
PHPに関数型の魂を宿す〜PHP 8.5 で実現する堅牢なコードとは〜 #phpcon_hiroshima / phpcon-hiroshima-2025
shogogg
1
210
CI_CD「健康診断」のススメ。現場でのボトルネック特定から、健康診断を通じた組織的な改善手法
teamlab
PRO
0
210
What's new in Spring Modulith?
olivergierke
1
150
TFLintカスタムプラグインで始める Terraformコード品質管理
bells17
2
160
『毎日の移動』を支えるGoバックエンド内製開発
yutautsugi
2
240
Writing Better Go: Lessons from 10 Code Reviews
konradreiche
0
1.2k
育てるアーキテクチャ:戦い抜くPythonマイクロサービスの設計と進化戦略
fujidomoe
1
170
Featured
See All Featured
Design and Strategy: How to Deal with People Who Don’t "Get" Design
morganepeng
132
19k
No one is an island. Learnings from fostering a developers community.
thoeni
21
3.5k
Evolution of real-time – Irina Nazarova, EuRuKo, 2024
irinanazarova
9
980
RailsConf 2023
tenderlove
30
1.2k
Distributed Sagas: A Protocol for Coordinating Microservices
caitiem20
333
22k
[Rails World 2023 - Day 1 Closing Keynote] - The Magic of Rails
eileencodes
37
2.6k
Building Applications with DynamoDB
mza
96
6.7k
GraphQLとの向き合い方2022年版
quramy
49
14k
Faster Mobile Websites
deanohume
310
31k
Build The Right Thing And Hit Your Dates
maggiecrowley
37
2.9k
Site-Speed That Sticks
csswizardry
11
900
The Web Performance Landscape in 2024 [PerfNow 2024]
tammyeverts
9
870
Transcript
1 Confidential - Do Not Share メルカリの写真検索を支えるバックエンド 大規模画像検索システムの裏側
2 Confidential - Do Not Share • 2017年7月入社 • 所属はSRE→今QからAI/MLチーム
• デバイスドライバ開発からフロントエン ド開発までやる何でも屋 • Twitter: hnakagawa14 GitHub: hnakagawa 中河 宏文(hnakagawa)
3 Confidential - Do Not Share 写真検索とは 所謂、画像検索機能 商品名を知らなくても画像から商 品を検索できる機能の事です
動画リンク: https://youtu.be/kTni8EvOCgI
4 Confidential - Do Not Share 基本的な写真検索の仕組み 1. Deep Neural
Networks (DNN)を使用して商品画像から特徴ベクトルを取 得 2. 取得した特徴ベクトルをApproximate Nearest Neighbor Index(ANN Index)に追加して画像indexを構築 3. 検索時には同じく商品画像からDNNを介して特徴量ベクトルを取得し、ANN Indexから検索 ◦ ANN Indexはオンメモリの物を使用しており、そのた めコンテナ化する為にシステム上の工夫が色々ある(後 述
5 Confidential - Do Not Share Architecture概要図
6 Confidential - Do Not Share ML Platform Lykeion 写真検索はLykeionと呼ばれる内製の
MLPlatform上に構築されており、以下の機 能はPlatform側の機能を使用している • Training/Serving custom resource definition controller • Container based pipeline • Serving/Training Image builder • Model repository
7 Confidential - Do Not Share Indexing architecture
8 Confidential - Do Not Share Creating training custom resource
9 Confidential - Do Not Share Creating training custom resource
• Training custom resourceをCronJobが作成 • CRD controllerがcustom resourceで設定された (YAMLベース)pipelineを実 行 • Batch単位としては Hourly,Daily,Montlyが存 在
10 Confidential - Do Not Share Download image
11 Confidential - Do Not Share Download image • Image
store(S3)上に存在する商品画像をダウンロード • 実はPipeline上もっとも時間がかかる工程 ◦ そのため商品画像をk8sのPersistent Volume(PV) に保存し一定期間キャッシュする事によって、再インデッ クスが必要な時には素早くPipelineを回せるようにして いる
12 Confidential - Do Not Share Upload assets
13 Confidential - Do Not Share Upload assets • ETL
Pipelineの成果物、写真検索では特徴ベクトルとANN indexを、 Model Repositoryと呼ばれるモデルストアにバージョン管理された状態で保 存します • Model RepositoryはGCS上に構築
14 Confidential - Do Not Share Batch Execution as Custom
Resource • 全てのbatch実行情報が CRD resourceとして k8s上に残る • batchの再実行を伴う障 害復旧作業が容易
15 Confidential - Do Not Share Serving アーキテクチャ
16 Confidential - Do Not Share Building container image
17 Confidential - Do Not Share Building container image •
Model RepositoryをImage Builderと呼ばれるdaemonが監視 • 新しいindexが追加されると自動でServingコンテナ・イメージをビルドし Container Registry(GCR)にプッシュ
18 Confidential - Do Not Share Create serving custom resource
19 Confidential - Do Not Share Create serving custom resource
• Image Builderはコンテ ナ・イメージをビルドしたあ と、Serving custom resourceを作成 • CRD controllerは custom resourceを元 にDeployment、 Service等のk8sリソース を作成しIndex Service をdeploy
20 Confidential - Do Not Share Service discovery
21 Confidential - Do Not Share Service discovery • 異なる期間・粒度のIndex
Service(Hourly, Daily, Monthly) を自動的に組 み合わせる • REST <-> Index Service間のプロトコルは gRPCを使用
22 Confidential - Do Not Share まとめ • メルカリの写真検索はAWSとGCPのマルチクラウドで構築されている ◦
Image storeにS3を使っているため ◦ k8sでインフラを抽象化する事によって、AWSとGCPの 差異を埋め各クラウド・プロバイダの良いとこ取りができ る • k8sの機能を活用し、ロバストなシステムを構築 ◦ Training/Serving CRD controller ◦ Batch Execution as Custom Resource ◦ Service discovery