Dynalystにおける動的な画像生成

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1. CyberAgent, Inc. All Rights Reserved Dynalystにおける動的な広告の 画像生成 黒崎 優太 @kuro_m88
2. 黒崎 優太 @kuro_m88 • 株式会社サイバーエージェント ◦ AdTech Studio / Dynalyst エンジニア • 新卒2年目 • Scala, AWS, 自宅サーバ 査読に参加しました 今日書き終えました
3. 今日話すこと • 自分から見たScala ◦ 初心者的な話 • 動的な広告の画像生成 ◦ Scalaを使ってどのようにして実現したか (募集ページより)
4. 自分から見たScala
5. Scalaを始めたきっかけ • 配属されたチームがScalaしか使ってなかった ◦ 社歴 = Scala歴 • 聞いたことはあったかもしれない…？ • Go言語も2010年くらいに力説された事があった ◦ こんなに流行るならやっとけばよかった • 今覚えるならScalaかGoかRust
6. なぜScalaなのか • インタビュー記事が！ ◦ アドテクスタジオのエンジニアに聞くScalaの魅力 http://gihyo.jp/dev/serial/01/cyberagent/0063
7. なぜScalaなのか • チャレンジ (今は普通？) • 可読性、メンテナンス性が高い • パフォーマンス • Javaの資産が使える • 社内コミュニティ
8. なぜScalaなのか • 弊社Scala Girlからの回答
9. なぜScalaなのか • 弊社Scala Girlからの回答
10. Scala Meetup • 社内勉強会を定期的に開催
11. Scalaをやってみて • 書いて実際に使ってみないと良い書き方がわからない ◦ 既存のコード、チームのレビュー環境のおかげ • 並行、並列処理が書きやすい • よく言われるデメリット的な物はあまり感じない or 工夫次第 or 慣れ ◦ 例: コンパイル遅い、検索しにくい ◦ スペック低めの環境で開発つらいのはどうにかしたい ◦ ハマるのはだいたいJavaっぽい箇所 • モックをすぐ作って動かす！みたいな用途には向いてなさそう
12. 朗報: ググラビリティ問題は解決しました • Google先生の圧倒的成長により解決 • こういうやつ
13. 朗報: ググラビリティ問題は解決しました
14. Scalaのコンパイル
15. 参考: Scalaプロダクトのビルド高速化 • https://speakerdeck.com/kurochan/scalapurodakutofalsebirudogao-su-hua
16. 動的な広告の画像生成
17. • Dynamic Retargeting for Games • Dynamic Personalized Ads
18. • 100+ sbt subprojects • 400K+ lines • 18K+ builds (50 builds / day) • Running on AWS (US, JP)
19. 配信している広告の例 • こんな感じです
20. 生成している画像 • こんな感じです
21. 動的な部分 • ユーザによって色々違う
22. 構成
23. そもそも画像を生成する理由 • HTMLとかSVGで重ねればよいのでは？ ◦ ディスプレイ広告だけなら可能 ◦ ネイティブ広告に対応できない
24. Scalaで画像合成 • 画像パーツとテキストを合成
25. Scalaで画像合成 • ほぼJavaの標準クラスライブラリを利用 ◦ javax.imageio ▪ ImageIO • 画像の入出力 / 圧縮フォーマット変換 ◦ java.awt ▪ image.BufferedImage • 画像をメモリに展開して操作するバッファ ▪ Graphics2D • 画像の操作
26. Scalaで画像合成 • 便利なライブラリ ◦ rkalla/imgscalr ▪ 画像のリサイズに利用 ◦ sksamuel/scrimage ▪ 画像の操作がひととおり用意されている(今回は自作) 画像フィルタもある
27. テキストのアウトライン描画 • アウトラインがあると文字がくっきりする
28. Scalaでアウトライン描画 (一部簡略化)
29. 透過情報付き画像がJpegに書き出せない • 透過なしの画像バッファを用意してそこに再描 画
30. 日本語/中国語/韓国語が描画できない • いわゆるCJKフォント • PCで動くのにサーバでレンダリングされない • フォントサイズを変えてもフォントの幅が0px • OracleJDKをOpenJDKに変えたらなおった… ◦ JVMの実装依存 ◦ 手元と環境揃えるの大事
31. 気になりそうなところ • 画像をメモリ上で扱うので容量が気になる ◦ バランス的にメモリよりもCPUを使うのでイン スタンスサイズ的に問題なかった • 生成速度を上げられるのか ◦ Kinesisを使ってるので生成サーバを増やせ ば水平スケール可能
32. Scalaの強みが活かせそうなところ • 別々に画像を生成してそれらを重ねる
33. どうやって開発したのか • 開発期間: 1ヶ月程度 • 他に配信のためにデータの連携する部分とか • コンポーネントごとに分担して開発
34. まとめ • 入社して初めてScala触った人の体験談 • Scalaで画像生成するサーバを作った話 ◦ 他にも色々新機能追加しています