Google Cloud Next '18 in Tokyo で Sansan の GCP 利用について話してきました。技術というよりも背景などがメインです。

1. GCE を利用した Sansan マイクロサービ
ス移行とそのメリット
永井 晋平
Sansan 株式会社
2018/09/19

2. Agenda
・Sansan サービスの紹介
・GCP 利用の始まり、Cloud Vision API 利用
・GCP 利用の拡大、既存サービスの GCE への移行
・展望

3. 1 Sansan サービスの紹介

4. 名刺を企業の資産に変える
クラウド名刺管理サービス
導入実績 7,000 社以上

5. 名刺でつながる
ビジネスのための SNS
Your Business Network

6. 名刺・名刺交換の価値
ビジネス上のプロフィール、ビジネス上の接点
精度 99.9%
以上のデータ化
網羅性の高い
ビジネス人脈
新しい価値

7. Data Strategy & Operation Center
日々取り込まれる名刺のデータ化と、
それらのデータを活用するための研究開発部門を有する組織

8. 2 GCP 利用の始まり、Cloud
Vision API の利用

9. 名刺データ化における OCR
会社名、部署など項目の特定とテキスト化
人より処理が早く、スケールするが、精度は低く不十分
入力のヒントとし、入力作業を効率化
用途
特徴
使い所

10. 高精度な認識結果
使い勝手が良い、アップデートの頻度が高い
・座標、段落、1 文字単位など細かな情報が取れた
・多くの言語に対応
運用のコストが低い
研究員は Email など特定の項目で高い精度を目指す
Cloud Vision API 採用の理由
Cloud
Vision API

11. 3 GCP 利用の拡大
既存サービスの GCE への
移行

12. ・コスト最適化は時間のかかる問題
・サービスは多数、インフラは少数
・より小さな労力でコストを下げたい
既存サービス移行の背景
コストメリット
・カスタムマシンタイプ 、確約利用割引
・サイジングリコメンデーション
マイクロサービスで部分移行に最適

13. 画像の処理
GCE への移行
サービスの機能
Request 複数の画像
VM インポートで簡単に移行、
素早く検証をスタートできる
移行ポイント
Cloud Load Balancing Compute Engine
Cloud Storage
Stackdriver

14. 考慮すべきこと【マルチクラウド間での通信費用】
internal 通信から external な通信に
マルチクラウド間での通信費用
63% 圧縮
- JPEG → WebP ほとんど画像の劣化なく、50% 圧縮
- JSON → MessagePack 75% に圧縮

15. 考慮すべきこと【CPU】
コスト最適化
ワークロードに合わせた柔軟なカスタム
クロック数の違い
CPU バウンドな処理かつ並列処理がし辛い場合においては
インスタンス数が増えることがある

16. GCE への移行
Compute
Engine
メンバー
インフラ x 1 バックエンドエンジニア x 1
GCP に詳しいメンバーはゼロ
ターゲットサービス
期間 3 weeks
画像処理サービス
8 million requests / day

17. 4 展望

18. GCP 利用の拡大の背景・狙い
競争力となる機能開発を加速
- 最新技術のキャッチアップ・
チャレンジの機会の拡大
- これをしないことは大きな効果を
期待できる機会の損失マルチクラウド
本質的な機能
開発に集中
運用コストの
削減

19. 展望
Cloud FunctionsApp Engine Kubernetes Engine
BigQuery
ML Operation
GPU...
移行に加えて、コンテナ化 データ基盤
+
インフラとして データ基盤として