1. 継続的データ解析環境の構築
株式会社adingo エンジニア
鈴木健太

2. Meta Information
• 2006.4 – 2012.3
– Keio University
• Artificial Intelligence, Semantic Web, Ontology Engineering
• 2011.2 – 2012.3
– CTO at Trippiece, Inc.
• Software Engineering
• 2012.4 –
– Engineer at adingo, Inc.
• Data Analysis, Operation Engineering
twitter: @suzu_v
http://blog.kentasuzuki.net

3. 継続的なデータ解析の話をします。

4. 今はこんな業務をしています。
Web広告の技術をCRMに取り入れ、各クラ
イアント様のデータを収集・分析した上で
効果や現状を分かりやすく示し、LTVの引き
上げを行うツールです。
http://cosmi.io

5. 基本的な解析のやり方として
• 定点観測
– 年、月、週、日、時間、分、秒
– 毎日見ているから気がつくことがある
• アドホック
– 何か仮説がある場合に、深掘りしていく。

6. 検討
計測 仮説
実装

7. 解析をする上での
悩みがあります。
http://www.flickr.com/photos/darwinbell/5827849044/sizes/o/in/photostream/

8. それは考える時間が減っていく事です。

9. 検討
計測 仮説
実装

10. ある日急に、
「ごめん、明日までにAサイトのB商品
の購買動向について詳細教えてくれ
る？30代男性のあるクラスタに属性し
ているユーザが大量に購入しているみ
たいなんだよね。」
という依頼が来る。

11. Audience Data
+
Data of Service
http://www.flickr.com/photos/chef_ele/3791289276/sizes/l/in/photostream/

12. 枠から
人へ 性別
年齢
居住
？
職業
興味
趣向
http://www.flickr.com/photos/catikaoe/232832224/sizes/o/in/photostream/

13. LOG
impression
click
conversion
ログにはいくつかの種類があります。
フォーマットが違います。

14. 毎秒 様々なスパンでログと向き合います。
毎分
毎時
months
毎日 weeks
毎週 days
毎月 hours
minutes
http://www.flickr.com/photos/gadl/284995199/sizes/o/in/photostream/
seconds

15. Log: X0GB / day
コンスタントにログが増えていきます。

16. ログの向こう側を見る
http://www.flickr.com/photos/eole/1394588888/sizes/o/in/photostream/

17. 環境の変化に対応しよう。
より柔軟に解析できる環境を作ろう。

18. 検討
計測 仮説
実装

19. Infrastructure of cosmi

20. 大まかな要件
• スケールが容易なログコレクタ
• どんなスキーマが来ても分析容易性を確
保
• 安定したオーディエンスデータの提供

21. Adnetworks
media
Web Sites
SSP
DSP
行動ログ
Amazon Elastic
Load Balancing
行動ログコレクタ(Web) オーディエンスデータ
Web API
… …
EC2 EC2 EC2 EC2 EC2 EC2
Auto scaling Group Auto scaling Group
Amazon Simple Amazon Elastic
オーディエンスデータDB
Storage Service MapReduce
(MongoDB)
(S3) ログ解析バッチ
http://aws.amazon.com/jp/solutions/case-studies/adingo/

22. AWSを採用した理由（解析視点）
安定したストレージ
S3 -> Elastic MapReduce連携が便利
分析するデータ量が増えてもスケールが
容易

23. 実際のログ解析

24. ログ解析にはApache Hiveを
採用しました。

25. 検討
計測 仮説
実装

26. -- EX.) schema of access log
CREATE EXTERNAL TABLE access_log (
stamp bigint,
ipaddress string,
request_status string,
latency string,
user_agent string,
referer string,
response_out_byte int,
input_byte int,
connection string,
status string
)
PARTITIONED BY (dt string)
STORED AS SEQUENCEFILE
LOCATION 's3n://sample-bucket/access_log/';
ひと目でスキーマがわかります。

27. -- defining table for output daily referer count by pages.
CREATE EXTERNAL TABLE daily_referer_count (
referer string,
referer_count int
)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY 't'
STORED AS TEXTFILE
LOCATION 's3n://sample-
bucket/reports/${EVENTDATE}/daily_referer_count_rankin
g’;
例えばアクセスログからリファラを分析する際には
上のようなテーブルを作り、

28. 集計します。
この場合だと、結果はS3に格納されます。
-- aggregation daily count of each referer.
INSERT OVERWRITE TABLE daily_referer_count
SELECT referer, count(*) AS referer_count FROM
access_log WHERE dt="${EVENTDATE}"
GROUP BY referer
DISTRIBUTE BY referer SORT BY referer_count DESC,
referer ASC
LIMIT 100;

29.  導入の敷居低い

 何をしているのか一目で分かる

30. これで手軽にデータについて調べることが
できます。
あとはこれを継続して回すことが大事です。

31. 検討
計測 仮説
実装

32. 解析を継続するために必要なこと
 解析までのリードタイムを短くする
 気軽に解析バッチを実行できるようにする
 失敗してもすぐに再実行できる

33. Deployment & Running Batch
with Jenkins

34. 解析にもJenkinsを
• Jenkinsの特徴
– インストール、セットアップが簡単
– ジョブ設定、通知が容易
• 「何が起こった時に何をして何を通知するか」
– プラグイン拡張
• Jenkinsの主な役割
– 継続的なビルド及びテスト
– 外部ジョブの監視
Welcome to Jenkins CI! | Jenkins CI http://jenkins-ci.org/

35. Jenkinsをフル活用しています
 ログコレクタとオーディエンスデータAPIの継続
的デリバリ
 MapReduce用Javaプログラムのテスト・ビル
ド・s3への配置・実行
 Hiveスクリプトのs3への配置・実行

36. $ vim apps/hoge/output_log_format
$ git commit –m“#123 ログスキーマを変更”
$ git push origin master
push
Team

37. push
Team mirroring
githubにコードがpushされると、
ローカルのmirrorリポジトリにfetchします。
初期化時
$ git clone --mirror git@github.com:hoge/repos.git
更新時
$ git remote update

38. push
Team mirroring
:release
ビ
ル
ド
パ
イ
プ
ラ
イ
ン
:master
Jenkinsにはビルドパイプラインが構築してあり、
これによってジョブフローを制御しています。
また、ブランチごとにデプロイ先を変えています。

39. push
Team mirroring
:release
ビ
ル
ド
パ
イ
プ
ラ
イ
ン
development
:master
EC2
開発環境にはmasterブランチのコードが
自動的にデプロイされます。
この際テストやマイグレーションなども
同時に行われます。
$ fab –f app_fabfile.py development deploy testing migrate

40. push production
…
Team mirroring EC2 EC2 EC2
:release Auto scaling Group
ビ preview
ル
ド
パ
イ
プ EC2
ラ AWS CloudFormation
イ
ン
development
:master
EC2
Servers belonged to certain data domain.
pre環境は都度CloudFormationで立ち上げます。
本番環境にはreleaseブランチのコードをデプロイします。
$ fab –f app_fabfile.py preview deploy migrate
$ fab –f app_fabfile.py production deploy migrate

41. push production
…
Team mirroring EC2 EC2 EC2
:release Auto scaling Group
ビ preview
ル
ド
パ
イ
プ EC2
ラ AWS CloudFormation
イ
ン
development
:master
EC2
Servers belonged to certain data domain.
.jarファイルやhiveプログラムの配置
S3
もし、MapReduceプログラムやHiveクエリであれば、
ビルド後の成果物をS3に自動的に配置します。
$ s3cmd put --recursive /path/to/workspace/* s3://example/hive/

42. push production
…
Team mirroring EC2 EC2 EC2
:release Auto scaling Group
ビ preview
ル
ド
パ
イ
プ EC2
ラ AWS CloudFormation
イ
ン
development
:master
EC2
Servers belonged to certain data domain.
.jarファイルやhiveプログラムの配置
そして実際にジョブを実行します。
S3
ジョブの実行は任意のタイミング
で行うことができます。
ジョブの実行 $ TODAY=`date +%Y/%m/%d`
$ elastic-mapreduce --create –name LogAggregation
--num-instances 10 --instance-type m1.small
--hive-script --arg s3://example/hive/query/1st_step.q
Amazon Elastic
MapReduce
--args -d,EVENTDATE=$TODAY --step-name FirstStep
--hive-script --arg s3://example/hive/query/2nd_step.q
--args -d,EVENTDATE=$TODAY --step-name SecondStep

43. 検討
計測 仮説
実装

44. しかしやはり、
人間、
失敗をします。 http://www.flickr.com/photos/proimos/4199675334/sizes/o/in/photostream/

45. 検討
！ 計測 仮説
実装
失敗したらすぐに修正したいものです。
失敗したことを、すぐに知ることが大事です。

46. そんなときは、
Jenkinsが教えてくれます。

47. ./elastic-mapreduce
Amazon Elastic
MapReduce
MapReduceジョブの実行をまず、Jenkinsから行います。
これは定期的に実行されます。

48. ./elastic-mapreduce
Amazon Elastic
MapReduce
Trigger
Parameterized
Build
param:job_id
ジョブ実行後、job_idをパラメータとして渡し、
新たなジョブを実行します。

49. ./elastic-mapreduce
Amazon Elastic
MapReduce
Trigger
Parameterized
Build
param:job_id
monitoring
state of the job
新しいジョブによってMapReduceジョブを監視します。

50. ./elastic-mapreduce
FAILED.
Amazon Elastic
MapReduce
Trigger
Parameterized
Build
param:job_id
monitoring
state of the job
仮にここで、ジョブが何らかの原因で失敗したとします。

51. ./elastic-mapreduce
FAILED.
Amazon Elastic
MapReduce
Trigger
Parameterized
Build
param:job_id
Getting Log
監視ジョブが失敗したことを検知し、
Elastic MapReduceからapi経由でログを取得します。

52. ./elastic-mapreduce
Amazon Elastic
MapReduce
Trigger
Parameterized
Build
param:job_id
Getting Log
mail, IRC, etc.
including the log. ジョブが失敗したことを様々な方法で通知します。
この際にログ自体も送ります。

53. 検討
！
計測 仮説
実装

54. 発表のまとめをします。

55. 時間は限られています。
しかし、
調べたいことは山積み。
http://www.flickr.com/photos/bogenfreund/556656621/sizes/o/in/photostream/

56. １人で解析するのではなく、
周りのメンバーを巻き込みましょう。
誰もがデータについて考えられるような
環境を作りましょう。

57. しかしやはり、
人間、
失敗をします。 http://www.flickr.com/photos/proimos/4199675334/sizes/o/in/photostream/

58. なので道具を活かしましょう。

59. 考える時間を
作りましょう。
http://www.flickr.com/photos/darwinbell/5827849044/sizes/o/in/photostream/

60. データを観察し、想像しましょう。
角度を変えて、繰り返し繰り返し考えましょう。
http://www.flickr.com/photos/srtagomez/5416367341/sizes/l/in/photostream/

61. 検討
計測 仮説
実装
素早く回し、調べ、考え、またすぐに試しましょう。
継続的な解析ができる環境をつくりましょう。

62. 解析にも
継続的デリバリを
http://www.flickr.com/photos/columna/236353428/sizes/l/in/photostream/

63. 参考資料

64. Jenkinsについて
• Welcome to Jenkins CI! | Jenkins CI
– http://jenkins-ci.org/
– 公式サイトです。
• Parameterized Build - Jenkins - Jenkins Wiki
– https://wiki.jenkins-ci.org/display/JENKINS/Parameterized+Build
– パラメータをジョブに渡して実行する方法について書かれています。
• Parameterized Trigger Plugin - Jenkins - Jenkins Wiki
– https://wiki.jenkins-ci.org/display/JENKINS/Parameterized+Trigger+Plugin
– パラメータをジョブからジョブに渡して実行するためのプラグインです。MapReduceジョブの監視のためにjob_idを
渡す際にはこれを利用して監視用ジョブを立ち上げています。
• Build Pipeline Plugin - Jenkins - Jenkins Wiki
– https://wiki.jenkins-ci.org/display/JENKINS/Build+Pipeline+Plugin
– ビルドパイプラインを構築するためのプラグインです。ジョブの一連の流れを設定するために利用しています。基本
的にデプロイやMapReduceに関するジョブについてはgit commitを起点としたパイプラインに配置するようにしてい
ます。
• IRC Plugin - Jenkins - Jenkins Wiki
– https://wiki.jenkins-ci.org/display/JENKINS/IRC+Plugin
– IRCによる通知のためのプラグインです。
• Email-ext plugin - Jenkins - Jenkins Wiki
– https://wiki.jenkins-ci.org/display/JENKINS/Email-ext+plugin
– Jenkinsによるメール通知の機能を拡張するプラグインです。
• O'Reilly Japan - Jenkins
– http://www.oreilly.co.jp/books/9784873115344/
– オライリー・ジャパンから出版されているJenkins本です。Parameterized Triggerの設定の際に参考にしました。

65. Elastic MapReduceについて
• Amazon Elastic MapReduce Ruby Client : Developer Tools :
Amazon Web Services
– http://aws.amazon.com/developertools/2264
– 全てのジョブのコントロールはコマンドラインツールを利用していま
す。Jenkinsからのディスパッチについてもこれを利用しています。
• Running Hive on Amazon Elastic MapReduce : Articles & Tutorials :
Amazon Web Services
– http://aws.amazon.com/articles/2857
– Elastic MapReduce上でのHiveの利用に関する資料がまとまっています。
• Contextual Advertising using Apache Hive and Amazon EMR :
Articles & Tutorials : Amazon Web Services
– http://aws.amazon.com/articles/2855
– Hiveによる分析の実例が示されています。一連の流れが書かれている
ので、実際に試して見る場合には参考になると思います。

66. Apache Hiveについて
• Programming Hive - O'Reilly Media
– http://shop.oreilly.com/product/063692002355
5.do
– Hiveに関する仕様がよくまとまっています。
もちろんWeb上やJIRAで参照できる内容がほ
とんどですが、手元においておくと安心です。

67. Fabricについて
• Github: fabric/fabric
– https://github.com/fabric/fabric
– デプロイにはfabricを利用しています。python
製のデプロイツールです。
• Fabric documentation
– http://docs.fabfile.org/
– 公式のドキュメントです。やはりここが一番
情報が多いです。ただ実践的にどのように使
うか、という点に関しては情報がまだまだ少
ないです。

68. cosmi Relationship Suiteについて
• adingo、ディスプレイ広告枠活用型のCRMサービ
ス「cosmi Relationship Suite」を開発
– http://pressrelease.adingo.jp/news/2012/07/adingocr
mcosmi--7f06.html
– cosmi Relationship Suiteのプレスリリースです。
• 【実はよく知らない】オーディエンスデータプ
ラットフォームってなに？
– https://www.facebook.com/note.php?note_id=222292
327824741
– DMP、または、オーディエンスデータプラット
フォームについてまとめた記事です。

69. その他
• 継続的デリバリのパターン
– http://www.infoq.com/jp/articles/Continous-
Delivery-Patterns
– 継続的デリバリについてよくまとまっていま
す。私達の行なっている継続的デリバリは簡
易的なものです。Jenkinsなどのツールを利用
することで、比較的容易に環境を構築するこ
とができます。