2020.02.13_ABEJA_プロダクトがスケールする過程における課題と取り組み

2020.02.13 数千コンテナ規模のサービスをマイクロサービスとサーバーレスでつくって地雷を踏みながらも改善している話 #abejaai

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1. #abejaai 2020.02.13 数千コンテナ規模のサービスをマイクロサービスと サーバーレスでつくって地雷を踏みながらも改善している話 ABEJA, Inc. / Takayoshi Kobayashi / @koba_taka プロダクトがスケールする過程における 課題と取り組み
2. #abejaai 2 ⾃社のプロダクト開発に関わっている⽅︖ さっそくですが…
3. #abejaai 3 どうしてますか︖ Scalability Flexibility Agility Cost
4. #abejaai 4 Today`s Topic
5. #abejaai 5 ABEJA Productʼs
6. #abejaai 6 今⽇お話すること ABEJAのプロダクト開発について プロダクト成⻑に伴う選択の背景 (主にインフラ)
7. #abejaai 7 伝えたいこと プロダクトの成⻑に伴う苦悩を乗り越える アプローチ
8. #abejaai 8 @koba_taka Twitter Like takayoshi.kobayashi.16 Facebook AWS Drinking Job Takayoshi Kobayashi Who is ? ABEJA, Inc. ABEJA Platform Customer Success
9. #abejaai 9 ABEJA Productʼs
10. #abejaai 10 この数字わかりますか︖ 200,000,000
11. #abejaai 11 200,000,000 ⼈ Number of Visitors
12. #abejaai 12 700+ Shops
13. #abejaai 13 σʔλ౷߹ɾ෼ੳ σʔλऩू ՄࢹԽ ߦಈ Χϝϥ μογϡϘʔυ ϝʔϧͰͷि࣍ Ϩϙʔτ഑৴ ը૾ղੳ 画像解析の機械学習モデルを活⽤した、⼩売店舗向けのSaaS型のサービス 顧客データの⾒える化と活⽤の⽀援 ,1*ઃఆ ࢧԉ ࣄྫڞ༗ 104σʔλ ABEJA INSIGHT for Retail
14. #abejaai 14 インフラのこれまで Evolution
15. #abejaai 15 データ変換システム ダッシュボード システム メール配信 システム 監視・管理ツール ストリーム マネジメント システム 映像解析 システム サービス基盤 全体構成
16. #abejaai 16 ストリームマネジメントシステム 暗号化接続終端コンテナ 録画コンテナ 動画変換コンテナ データフロー監視 コンテナリポジトリ カメラ
17. #abejaai 17 映像解析システム 特徴量データベース 顔画像・年齢性別・特徴量抽出部 リピーター判定部 データフロー監視 映像 ダッシュボード
18. #abejaai 18 映像解析システム コアの運⽤
19. #abejaai 19 2017.8 リピーターの研究からの開始 2018.5 リリース 当時のインフラ
20. #abejaai 20 リリース当初の構成 カメラ 解析 Core カメラ 解析 Core 集計 ダッシュボード
21. #abejaai 21 リリース当初の構成 カメラ 解析 Core カメラ 解析 Core 集計 ダッシュボード
22. #abejaai マズイ… 22 Refferal：flicker https://bit.ly/2OIrtq4
23. #abejaai 23 ・コアの⼊れ替えがツラい… ・当時、店舗閉店後の時間に コア⼊れ替え作業なども...
24. #abejaai CHANGE 24
25. #abejaai 25 モデルを⼊れ替えしやすいように マイクロサービス化
26. #abejaai 26 アーキテクチャー変更後の構成 カメラ カメラ 集計 ダッシュボード モデルC モデルA モデルB モデルD キュー
27. #abejaai 27 モデルの⼊れ替え・検証が容易に Flexibility Agility
28. #abejaai 28
29. #abejaai 29 272 Registration 1,175 Accounts ABEJA Platform
30. #abejaai 30 120 TB 850,000,000 Objects ABEJA Platform
31. #abejaai 05 推論･再学習 04 デプロイ 03 学習 02 前処理 蓄積 01 取得 31 04 デプロイ 01 取得・蓄積 05 推論･再学習 03 学習 02 蓄積 AIのビジネススケールを 拡⼤する メトリクス監視 トリガー 推論コード管理 モデル管理 Blue/Greenデプロイメント データレイク アノテーションツール 事前推論 データセット 学習コード管理 ハイパーパラメータ管理 学習ジョブ (CPU・GPU) ABEJA Platformの機能
32. #abejaai 32 Retailの動画解析システム カメラ カメラ 集計 ダッシュボード モデルC モデルA モデルB モデルD キュー 動画 保存 モデル 推論 推論結果 保存
33. #abejaai Gateway DataLake Trigger LB Container DB Storage Events Subscriber Batch DB Container Image Inference log Inference Code Inference Result Platformのアーキテクチャー (以前)
34. #abejaai 34 DataLake
35. #abejaai 35 Rawデータを蓄積するためのサービス ストレージはS3を利⽤ 内製のGatewayを経由してS3へPUT DataLake
36. #abejaai Gateway DataLake Trigger LB Container DB Storage Events Subscriber Batch DB Container Image Inference log Inference Code Inference Result Platformのアーキテクチャー (以前)
37. #abejaai 37 Trigger
38. #abejaai 38 特定イベントに対し、推論APIを実⾏ イベントはDataLakeへのPUT or スケジュール 推論結果はDataLakeへ格納 Trigger
39. #abejaai One day… 39 Refferal：flicker https://bit.ly/2H8Ffhx
40. #abejaai 40 2019年5⽉ Retailの通常のTrafficから6倍のTraffic
41. #abejaai 41 Golden Week Refferal：flicker https://bit.ly/2H81CUp
42. #abejaai 42 2019年8⽉ Retailの通常のTrafficから4倍のTraffic
43. #abejaai 43 Summer Vacation Refferal：flicker https://bit.ly/2H81CUp
44. #abejaai 44 ࣌ظతͳτϥϑΟοΫ্ঢ 5⽉ 8⽉
45. #abejaai 45 利⽤店舗増加のため、取得データ画像の増加
46. #abejaai 46 秒間 平均200ファイルOverのアップロード
47. #abejaai 47
48. #abejaai 48 %#
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49. #abejaai 49 Lambda 1回の処理でさばくメッセージ数が少ない ⼤量のメッセージは捌ききれていない 結果︓バックエンド⾼負荷とキュー処理の遅延 メッセージキューの停滞
50. #abejaai 50 SQS Subscriber タイムアウト付きでバルク更新処理を実装 Queueを計測しつつ、同時実⾏数を調整 SubscriberをECSで実装 メッセージキューの停滞への アプローチ Queue Status RDB Batch ECS
51. #abejaai Gateway DataLake Trigger LB Container DB Storage Events Subscriber Batch DB Container Image Inference log Inference Code Inference Result Platformのアーキテクチャー (以前)
52. #abejaai Gateway DataLake Trigger LB Container DB Storage Events Subscriber Batch Container Image Inference log Inference Code Inference Result DB Platformのアーキテクチャー (刷新後)
53. #abejaai 53
54. #abejaai 54
55. #abejaai 解決 55 Refferal：flicker https://bit.ly/2SsKEoQ
56. #abejaai 56 当時はタスクフォースを設⽴ モデル精度向上も実施 https://bit.ly/2Shfa6v
57. #abejaai 57 次のTry
58. #abejaai 58 AWS BatchをKubernetesへ刷新予定
59. #abejaai 59 We are hiring!!
60. #abejaai 60 Summary ・Insight for Retailの顧客数は右肩上がり ・そのスケールに対応するため、Platformも⽇々改善・開発 ・プロダクトの成⻑と共に動かし続けることの重要性 ・今後、GCPも積極的に活⽤ ・顧客価値のある機能改善・開発がより重要に ・⼀緒に取り組んでくれるメンバーを募集中︕
61. #abejaai 61 Thank you!!