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Qiita Career Meetup for Server Side Engineer 株式会社MicroAd テックリード 中野翔太 2018/7/20(金)

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会社概要 事業内容 本社 設立 社員数 開発拠点 Data Platform/Ad Platform 渋谷 2007年7月 200人 東京/京都

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発表内容 1. MicroAdの事業,技術 2. 開発案件紹介

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1. MicroAdの事業,技術

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アドプラットフォーム その他広告サービス Ad Platform

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1回目のアクセス 転職広告 サイトA 同じサイトを訪れても、違う広告が表示される 車広告 サイトA 2回目のアクセス

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SSP DSP1 DSP3 DSP2 30円 50円 10円 転職広告 RTB(Real Time Bidding) 健康食品 広告 車広告 ※実際の入札金額はもっと少ないです。説明を分かりやすくするためこの金額にしています 転職広告 サイトA 最も高い金額の50円を出した DSP2の広告が落札され表示

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● SSP ● メディアの広告管理を自動化し、収益の最大 化を実現 ● DSP ● WEB上の行動・属性データや購買データ、位 置情報など多彩なターゲティングが可能 ● アカウント開設約18000社 ● 国内の代表的なAdExchangeやSSPと連携 MicroAdのSSP,DSP製品

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システム紹介(BLADE) ● Bid Request 150億/day, Impression 30億/month ● ピーク時20万QPS ● レスポンス5~10ms(ネットワークのレイテンシは除く) ● Scala, Java, Python ● 他社データ(CCC, SoftBank, Geo, EC, Credit etc...) ● 約1500台のサーバ(全てオンプレミス)

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Data Platform

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WEB上の行動履歴 世田谷在住 30代男性 旅行サイトで申し込みあり ポルシェに興味あり

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● 毎朝野菜ジュース購入 ● ユニクロでTシャツ購入 ● 渋谷のコンビ二利用 ● 世田谷在住30代男性 ● 旅行サイトで申し込み ● ポルシェに興味あり ● ● 平日は渋谷、休日は市川 ● 月に1回は大阪 ● 平日も夜は新宿が多い ● ニンテンドーSwitch購入 ● サイクロン掃除機 ● トーマスのおもちゃ WEB上の行動履歴 位置情報データ EC購買データ リアル購買データ データを繋げてわかる 真のユーザ像

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UNIVERSE FFM FFM(Full Funnel Management) 多様なデータからユーザ毎のオンラインKPI の到達可能性をAIでスコアリングし広告配 信を最適化 潜在層 見込層 直近層

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オンライン上のデータだけでなく オフラインの行動データをマネジメント対象に加える UNIVERSE FFM

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UNIVERSE Bidder(仮) DDD 広告配信プラットフォーム絶賛新規開発中!

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まとめ

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2. 開発案件紹介

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案件1. サイトアクセスログ

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サイトにアクセスしたログをリアルタイムに処理 要件 ● 2~5万QPS ● 整形・加工 ● ログの順序は保持 トップ ページ 商品 ページ 購入 ページ 12:00:00 12:00:05 12:00:10 購入でCV(コンバージョン) 達成

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Spark Streamingによるストリーム処理 アクセスログの重複排除・整形・加工 ※詳細は弊社エンジニアブログ(https://developers.microad.co.jp/entry/2018/04/03/121012)で確認出来ます ※Qiita記事もあります

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パーティション1 パーティション2 パーティション3 エグゼキュータ1 エグゼキュータ3 エグゼキュータ2 ● KafkaとSpark間の並列処理を容易に実装できる ● at least onceを保証できる Direct Stream

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高速化 MySQL Scheduler 更新 Actor ActorSystem ドライバ エグゼキュータ エグゼキュータ エグゼキュータ 定期的に メッセージ送信 →2~5万QPSのパフォーマンス要件を満たす DBから取得し たデータは メモリに保持

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リアルタイムにスコアを算出 →その瞬間にCV確率の高いユーザに対しての配信が可能

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案件2. 入札額算出フロー刷新

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入札額 SSP DSP1 DSP3 DSP2 30円 50円 10円 転職広告 健康食品 広告 車広告 転職広告

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既存の入札額算出フロー DWH 分析 ツール crontab データソース ジョブ管理 ● 複数のデータソース ● ブラックボックス化した分析基盤 ● スケールしづらいDWH ● 複雑なジョブ管理 ● 実行環境依存のバッチ処理 など問題は山積み・・・ DWHにデータを転送 DWHで入札額計算処理を実行 Hadoop Hadoop Hadoop Hadoop

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新データ基盤アーキテクチャ ● ログのJson化 ● DWHをhadoopに変更 ● digdagを用いたworkflow管理 ● バッチのコンテナ実行 ※詳細は弊社エンジニアブログ(https://developers.microad.co.jp/entry/2018/05/24/131136)で確認出来ます ※Qiita記事もあります 広告配信 サーバなど 各種サーバ バッチ処理 リアルタイム処理

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digdagによるworkflow管理 TreasureData社製workflow管理ツール ● yamlに似たDSLでworkflowを記述 ● Dockerコンテナでの実行を標準サポート ● session_timeにより実行予定時間を保持 ● UIからリカバリ可能 ● その他workflow管理に必要な要件を満たす

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MicroAd BLADEにおける入札額算出処理 3. 入札額算出 2. 広告効果予測 1. 入力データ 生成 機械学習用 サーバ tsv形式でdownload それぞれの処理の スケジュールや依存関係を digdagで管理

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digdagのコード digdagのUI

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MicroAd BLADEにおける入札額算出から適用まで RTB サーバ 機械学習 サーバ KVS

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- 2つの開発事例の紹介 - 技術選定の裁量権は案件担当エンジニアにある まとめ

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WE ARE HIRING! https://recruit.microad.co.jp/