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
200
Kanazawa_AI.pdf
hnakagawa
0
200
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
9.1k
メルカリの写真検索を支えるバックエンド CCSE 2019 version
hnakagawa
0
340
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
260
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
[AtCoder Conference 2025] LLMを使った業務AHCの上⼿な解き⽅
terryu16
6
1k
Graviton と Nitro と私
maroon1st
0
160
AtCoder Conference 2025
shindannin
0
920
これならできる!個人開発のすゝめ
tinykitten
PRO
0
150
Findy AI+の開発、運用におけるMCP活用事例
starfish719
0
2.1k
AI時代を生き抜く 新卒エンジニアの生きる道
coconala_engineer
1
520
Giselleで作るAI QAアシスタント 〜 Pull Requestレビューに継続的QAを
codenote
0
340
リリース時」テストから「デイリー実行」へ!開発マネージャが取り組んだ、レガシー自動テストのモダン化戦略
goataka
0
160
クラウドに依存しないS3を使った開発術
simesaba80
0
220
Spinner 軸ズレ現象を調べたらレンダリング深淵に飲まれた #レバテックMeetup
bengo4com
1
210
メルカリのリーダビリティチームが取り組む、AI時代のスケーラブルな品質文化
cloverrose
2
450
[AI Engineering Summit Tokyo 2025] LLMは計画業務のゲームチェンジャーか? 最適化業務における活⽤の可能性と限界
terryu16
2
260
Featured
See All Featured
Neural Spatial Audio Processing for Sound Field Analysis and Control
skoyamalab
0
140
How to Get Subject Matter Experts Bought In and Actively Contributing to SEO & PR Initiatives.
livdayseo
0
44
職位にかかわらず全員がリーダーシップを発揮するチーム作り / Building a team where everyone can demonstrate leadership regardless of position
madoxten
54
49k
Marketing Yourself as an Engineer | Alaka | Gurzu
gurzu
0
110
Building a Scalable Design System with Sketch
lauravandoore
463
34k
Design of three-dimensional binary manipulators for pick-and-place task avoiding obstacles (IECON2024)
konakalab
0
330
How to train your dragon (web standard)
notwaldorf
97
6.5k
Groundhog Day: Seeking Process in Gaming for Health
codingconduct
0
73
Crafting Experiences
bethany
0
26
Distributed Sagas: A Protocol for Coordinating Microservices
caitiem20
333
22k
Helping Users Find Their Own Way: Creating Modern Search Experiences
danielanewman
31
3.1k
Google's AI Overviews - The New Search
badams
0
890
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