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サイバーエージェントにおける
データの品質管理について
2016 November 8th
CyberAgent, Inc. All Rights Reserved
株式会社 サイバーエージェント
技術本部
田中 克季
Cloudera World Tokyo 2016
タイトル TITLE自己紹介
2
• 株式会社サイバーエージェント
• 基盤系システムエンジニア
• 主担当はデータ分析基盤開発運用やサービスの
分析コンサルや分析システムの導入
名前:田中克季
タイトル TITLEサイバーエージェントの事業
インターネット広告事業 メディア事業 ゲーム事業
広告代理事業
自社広告商品
(アドテク) など
など など
3
タイトル TITLE事業の多様性
4
タイトル TITLE事業の多様性
5
ガチャ回転率
課金・スペンド
…
view数
投稿数
視聴時間
…
新規登録数
DAU
継続率
…
タイトル TITLEデータ分析基盤システム概要
6
• データ分析基盤 (Patriot)
• Flume, HDFS, Hive, HBase
• システム規模 : Hadoopクラスタ 73 node
データ量 : 2PB (レプリケーション含む)
※2016年11月現在
タイトル TITLEデータ分析基盤システム概要
7
• 一昨年はデータ分析基盤でのHBase活用事例に
ついて紹介
http://www.slideshare.net/cyberagent/20141106cwtzenmyonaito-41840992
http://www.slideshare.net/cyberagent/cloudera-world-tokyo-2013
• 2013年にデータ分析基盤について紹介
タイトル TITLE各サービスからのデータフロー
8
Amebaやスマフォプラットフォームなど
各サービスサーバ
分析データ
取得
データ分析基盤
タイトル TITLEデータ集計環境における課題
9
• メディアサービスやゲームサービスのユーザ行動デー
タ特性の多様化
• 各プラットフォームやサービスのデータ集計方法,
ユーザ識別の複雑化
• データの品質劣化に伴う分析コストの増大
複雑さを解消し、データ品質の担保や管理の必要性
タイトル TITLEデータ品質管理向上の注力ポイント
10
1.データ集計基盤一元化
2.データフォーマットの統一(スキーマ定義)
3.スキーマ定義に基づいたデータ検証
4.データ標準化
タイトル TITLEデータ品質管理向上の注力ポイント
11
1.データ集計基盤一元化
2.データフォーマットの統一(スキーマ定義)
3.スキーマ定義に基づいたデータ検証
4.データ標準化
タイトル TITLEデータ集計基盤の一元化
12
• 対象サービス管理の一元化
• 様々なデータ転送方式のサポート
(https, flume, fluentd, Google Cloud Pub/Sub
etc…)
・サービス毎のデータ転送コントロール
Https
タイトル TITLEデータ品質管理向上の注力ポイント
13
1.データ集計基盤一元化
2.データフォーマットの統一(スキーマ定義)
3.スキーマ定義に基づいたデータ検証
4.データ標準化
タイトル TITLEデータフォーマットの統一
14
• データフォーマットはjson
• Snowplow の Canonical Event Modelを参考
に基本スキーマを定義
https://github.com/snowplow/snowplow/wiki/canonical-
event-model
• 1ユーザ1行動を1単位
タイトル TITLEスキーマ定義
15
Header部
Contents部
{
"uuid": "e8b507ee-a805-432b-a2cf-90aaed1fa1d1"
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"pass_num": 1,
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}
タイトル TITLEスキーマ定義
16
Header部
Contents部
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}
Header部はユー
ザ識別子や環境、
状態を記述
タイトル TITLEスキーマ定義
17
Header部
Contents部
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Contents部は
ユーザ行動毎の
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タイトル TITLEHeader部
18
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タイトル TITLEHeader部
19
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ログ仕様バージョン
タイトル TITLEHeader部
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…
,
time:
行動発生時間
arrival_time:
データ到着時間
iso8601に準拠
タイトル TITLEHeader部
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ユーザ行動発生時の端末
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タイトル TITLEHeader部
23
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…
platform:
行動が発生したプラット
フォーム(ブラウザ, ネイ
ティブアプリ, TVなど)
タイトル TITLEHeader部
24
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"page_id": "top_page1",
},
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},
…
action_type:
ユーザ行動タイプ
タイトル TITLEHeader部
25
{
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"ip": "xx.98.1x3.98",
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"os_version": "6.0.1",
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"page_id": "top_page1",
},
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},
…
page:
ページ、view情報など
タイトル TITLEHeader部
26
{
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"ip": "xx.98.1x3.98",
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"os_version": "6.0.1",
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},
"platform": "native",
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"page_id": "top_page1",
},
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},
…
26
user:
ユーザ識別子などユーザ
情報
タイトル TITLEContents部
27
{
…
"action_type": "like",
…
"contents": {
"like_type": "liked",
"pass_num": 1,
"super": false,
"target_user_id": "4717712170393248212"
}
}
contents:
行動タイプに対応する行
動詳細情報
タイトル TITLEデータ品質管理向上の注力ポイント
28
1.データ集計基盤一元化
2.データフォーマットの統一(スキーマ定義)
3.スキーマ定義に基づいたデータ検証
4.データ標準化
タイトル TITLEデータ検証方法
29
• JsonSchemaによるデータ仕様の検証
• http://json-schema.org/
• latest IETF published draft v4
検証内容の例:
必須/任意, データ型, FromTo, Enum, 固定
値, 相関チェック, URL形式, IP形式などなど
タイトル TITLEJson Schema例
30
行動タイプregisterに対するJsonSchema抜粋
{
"$schema" : "http://json-schema.org/draft-04/schema#",
"type" : "object",
"properties" : {
"action_type" : { "type" : "string","enum" : [ "register" ]},
"contents" : {
"properties" : {
"nickname" : { "type" : "string"},
"sex" : {
"type" : "string",
"enum" : [ "male", "female", "unknown" ]
}, …
}, …
}
action_typeは型がstring,
固定値"register"
タイトル TITLEJson Schema例
31
行動タイプregisterに対するJsonSchema抜粋
{
"$schema" : "http://json-schema.org/draft-04/schema#",
"type" : "object",
"properties" : {
"action_type" : { "type" : "string","enum" : [ "register" ]},
"contents" : {
"properties" : {
"nickname" : { "type" : "string"},
"sex" : {
"type" : "string",
"enum" : [ "male", "female", "unknown" ]
}, …
}, …
}
contents内部のnickname
は型がstring,
sexは型がstring, "male",
"female", "unknown"の値
をとる
タイトル TITLE違反検知例
32
行動タイプregisterのデータ検証違反
{
"action_type": "register",
"arrival_time": "2016-11-01T21:00:14.536+09:00",
"schema": "register/1-0–0”,
"time": "2016-11-01T1:00:14.451+09:00",
"contents": { "sex": "special" },
"mine_id": "hIHYdsma",
"platform": "native",
"user": {
"active_user": true,
"as_user_id": “8998897244"
},
"uuid": "34350542-F01C-47B6-B434-E8365F7B5113"
}
",
行動registerのsexキーは
"male", "female",
"unknown"しかとらない
ので、"special"は異常と
して検知する
t e : 0 6 0 :00: . 5 09:00 ,
"contents": { "sex": "special" },
"mine id": "hIHYdsma"
タイトル TITLEデータ仕様のversion管理
33
データ仕様はサービス施策や分析要件によって変
化していくため検証仕様も変化させる必要があり、
仕様のversion管理が必要 (GitHub管理)
"schema":"register/1-0-0"g
対象の行動タイプ
メジューバージョン、マイナーバー
ジョン、リビジョン
タイトル TITLEデータ検証の流れ
34
1. データ仕様決定
サービス分析担当 分析基盤管理
2. データ仕様(JsonSchema)登録
3. JsonSchemaデプロイ
5. データ検証
4. サービスデータ転送
6. エラーレポートの確認
タイトル TITLEデータ検証の仕組み
35
検証UDF
RAWデータ
正常データ
違反データ
サービスからの
ユーザ行動データ
JsonSchema
タイトル TITLEデータ検証の仕組み
36
検証UDF
RAWデータ
正常データ
違反データ
サービスからの
ユーザ行動データ
JsonSchema
違反データ
分析や集計は
こちらを利用する
タイトル TITLEエラーレポート
37
データ検証で検知された違反データのサマリーレ
ポートを作成し、サービス側に提供
違反カテゴリ件数
カテゴリ毎のエラー件数
違反カテゴリ毎の違反詳細
検証違反データのピックアップ
タイトル TITLEデータ品質管理向上の注力ポイント
38
1.データ集計基盤一元化
2.データフォーマットの統一(スキーマ定義)
3.スキーマ定義に基づいたデータ検証
4.データ標準化
タイトル TITLEデータ標準化
39
ログ層 標準化層 集約層
Rawデータ格納 集計しやすい状態
にデータ整形
分析用途での
データのサマリー
集計や積み上げ集
計の結果
Google BigQuery
HBase
Google SpreadSheet
タイトル TITLEログ層
40
• 送信されたデータをそのまま保持する層
• 集計の大元データ
標準化層
• 送信されたログを集計しやすい形にし、格納す
る層
• データ検証で一定のデータ品質を担保
• 日, サービス毎のパーティション
タイトル TITLE集約層
41
• 標準化層データを日毎に集計した結果を格納
• 1日のアクセスメッシュ集計(アクティブユーザ
やアクション別など)
• ユーザ単位の行動記録のサマリー集計(初回アク
セス日, アクセスデバイス, OSなど)
タイトル TITLE集約層
42
• ユーザアクセスメッシュテーブル
フィールド データ型 説明
user_id string ユーザ識別子
access_mesh binary アクセスの1minメッシュ
by_term Map<string, binary> デバイス/OS/クライアント毎のアクセ
ス1minメッシュ
service string サービス識別子(パーティション)
dt string 集計対象日付(パーティション)
0000001111111100000000110…00011111111111100000
1minメッシュ
01 0111111110 11111111111110 0110
サービス滞在時間や視聴時間などの指標で利用できる
タイトル TITLE集約層
43
• ユーザアクセス集約テーブル
フィールド データ型 説明
user_id string ユーザ識別子
first_access_date string 初回アクセス日
last_access_date string 最終アクセス日
access_dates_count bigint 通算アクセス日数
recent_access_dates array<string> 過去1ヶ月のアクセス日
recent_access_weeks array<string> 過去24週のアクセス週
recent_access_months array<string> 過去2年のアクセス月
service string サービス識別子(パーティション)
dt string 集計対象日付(パーティション)
DAU, 継続率, 呼び戻し率などのユーザの行動集約情報が必要な指標
積み上げ情報なので最新のパーティションに絞ることが可能
タイトル TITLE取り組みから得られた結果
44
• これまで発生していたサービス毎の基本指標に
対する集計実装コストの大幅な削減
• 集計で問題が発生したときの調査コストの削減
• 集約テーブルから取得できる数値や指標のクエ
リ実行時間の短縮
タイトル TITLE取り組みから得られた結果
45
• 集約情報作成までの一連の流れが自動化されて
いるので、基本指標においてはデータ送信した
翌日から分析担当は容易に取得可能に
• サービスエンジニアの分析用ログの品質への意
識が高まった
タイトル TITLE今後の課題や展望
46
1.データ検証の向上
• 現在はJsonSchemaによる静的な検証のみ。集計データ
の行動の順序性や行動間の情報整合性なども検証対象に
• ストリーミングデータで逐次的な検証
2.分析データ実装簡易化(サービスエンジニアに
かかるデータ転送部分開発の負担軽減)
3.分析指標のセグメント設定
さいごに
Ameba Technology Laboratory & 基盤システ
ムグループでは分析基盤エンジニアを募集してい
ます!
Hadoop / データマイニング / 機会学習 / 検索
などに興味がある方はお声掛けください。
詳細はコーポレイトサイトにも掲載されています
https://www.cyberagent.co.jp/recruit/career/jobs/
ご静聴ありがとうございました

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