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Daum내부 Hadoop 활용 사례 | Devon 2012

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Daum내부 Hadoop 활용 사례 | Devon 2012

  1. 1. Daum내부 Hadoop 활용 사례 DevOn 2012 Channy Yun Daum Communications Corp. channy@daumcorp.com
  2. 2. Space.1 Daum in Jeju Global Media CenterNet Intelligence Lab 2004 2006 2012
  3. 3. Data in Daum per User 2004 2006 2012
  4. 4. Numbers in Daum Search Query 1,017,410,000 Unique Visitor(UV) 19,473,803 Top Page View(PV) 2,074,688,580 Top Page UV 23,121,882 Daum.net PV 13,745,663,643 Per Month. KoreanClick (2012.3)
  5. 5. A role of Big data © @mdennis, datastax
  6. 6. NoSQL 기술의 이점 Update Heavy job Real-time incremental Update http://research.yahoo.com/Web_Information_Management/YCSB
  7. 7. New Buzz 웹 2.0 비교 빅 데이터 1990년대 시기 2010년대 X86급 서버 장비 중형급 상용 유닉스 잠식 시장 DW Redhat 대표 회사 Cloudera 리눅스 토발즈 대표 영웅 더그 커팅 Linux 소프트웨어 Hadoop 인터넷 포털 혁신 주체 소셜네트워크 웹 스타트업 모바일 저렴한 웹서버 구축 변화 요인 저렴한 데이터 분석 http://channy.creation.net/blog/882 © Channy’s Blog
  8. 8. 데이터 분석 산업의 변화 ©
  9. 9. Bigdata Stack? ©
  10. 10. Hadoop Kernel ©
  11. 11. Hadoop Platform : Today ©
  12. 12. Pattern Repeated: ©
  13. 13. 도대체 국내에 빅 데이터가있기나 한가요? 우리는 도대체 왜 해야 하나요?
  14. 14. 빅데이터는 상대적이다!
  15. 15. © @mdennis, datastax
  16. 16. Daum의 Hadoop 이용 사례• 로그 분석 사례 – 전사 로그를 통한 통계 분석 – 광고 및 클릭 로그 분석을 통한 타켓팅 – 카페 로그 분석을 통한 사용자 카페 추천 – 검색 품질 랭킹 분석 및 개선 – 게임 서버 로그 분석 등• 데이터 분석 사례 – 다음 Top 토픽 분석 및 추천 서비스 – UCC 문서의 스팸 유저 필터링 – 사물 검색 이미지 역색인 – 자연어 처리 텍스트 분석 – 모바일 광고 데이터별 매체 분석 등• 연구 개발 사례 – SemSearch: 대용량 시맨틱 웹 검색 엔진 개발 – VisualRank: 이미지 유사성 매칭 분석
  17. 17. 로그 분석 사례
  18. 18. (1) 전사 로그 분석 access.log 전사 서버 로그 수집 24시간 이후 분석 결과 제공
  19. 19. before 2009 수집 분석 서비스
  20. 20. After Hadoop 수집 분석 서비스
  21. 21. Tiara 시스템Daum 서비스 내 발생하는 모든 트래픽을 수집하여 분석 및 리포팅– 주요 분석 데이터: Pageview, Clickstream, User Analysis데이터 처리 스택– Hadoop: 데이터 전처리– Hive: SQL 기반 데이터 분석– Pentaho Kettle (ETL): 데이터 저장– Greenplum: 병렬 데이터베이스기존방식에 비해 데이터 처리 속도 향상 및 데이터 적재기간 증가
  22. 22. Hadoop 도입 전 Hadoop 도입 후 고객 분석 일 로그 분석10분 단위 분석 가능작년 6월 1일부터 로그 적재 중주 분석은 10분, 월 분석은 20분 내외 소요
  23. 23. selelct serviceId, count(distinct uuid)from web_logwhere dt=20120101 and hr=10 and mi= ‘10group by serviceId, mi
  24. 24. (2) 광고 로그 분석 시스템광고 로그 및 통계 처리, 매체 토픽 분류 및 과거 로그 데이터를 기반으로광고 집행 타켓팅 분석 • input: 과거 집행(노출, 클릭) 로그 데이터 ( 필요에 따라 일, 주, 월 단위 로그 사용) • output 광고에 대한 사용자별 노출 내역 통계 처리10분에서, 시간당, 일 단위로 다양한 데이터 산출하여 타게팅 광고 효과 향상
  25. 25. 데이터 분석 사례
  26. 26. (1) 다음 Top 토픽 분석 Top 화면에 제공할 콘텐츠의 토픽 분석 Hadoop 기반의 머신러닝 도구인 mahout 이용
  27. 27. (2) UCC 문서 스팸 필터링문서 내부 단어 및 사용자 프로필을 기반한 스팸 필터링 Document Set Document Feature Map Reduce Extraction (User ID, Doc Features) (User ID, Doc Features List) Filtering with Map Reduce User Profile (User ID, User Profiles) (User ID, User Profiles) + + Spam Users Data Node Spam User Job Tracker DB + 2nd Name Node Data Node Data Node Document Name Node DB Data Node• 처리 성능 : 일 평균 600만개 문서• 최소 10~5000여 개의 문서를 스팸 등록한 50만개 아이디 찾음
  28. 28. (3) 사물 검색 데이터 색인대용량의 이미지 데이터를 최소한의 시간으로 분석하여 역 색인과 검색에 필요한 데이터를 추출사물검색 대상 이미지의 특징을 분석할 수 있는 시스템 구축– 책/음악 앨범/영화 포스터 등 약 150만개– 각 이미지에서 특징점 추출(260GB)– 빠르고 안정적인 데이터 분석, 역 색인 데이터 생성기존 방식 보다 1/10 정도 시간 단축
  29. 29. 연구 개발 사례
  30. 30. 대용량 시맨틱 웹 검색 엔진 구분 2009 2010 2011 RDF Crawler 프로토타입 구 고성능 RDF Crawler 문서 수집 - 현 구현 대상 문서 KBS 음악 DB+MusicBrainz Daum 영화/음악/인물 DB 의학 LinkedData (내부 텍스트 DB+LinkedData) (내부 RDB) (PubMed 등 28개 레포지터리) 처리 수량(RDF Triples) 1억건 5억건 96억건 Map/Reduce Map/Reduce Map/Reduce전처리 방법 (Triples 변환, SPARQL (Triples 변환, 자동링크 생성, (Triples 변환) AnswerSet) Solr Index 생성)검색 인덱스 RDF Repository (Jena) 유사 RDF Repo. Solr RDF Index (SPARQL SubQuery 전처리) 음악 RDF 서비스 Daum 의미 검색 Daum 의학 전문 검색 서비스 데모 http://labs.daum.net/semantic http://labs.daum.net/medical
  31. 31. –Map/Reduce –Map/Reduce –Se3 Keywords –Se3 Indexer –Se3 StatisticsInternet –Search Service –Shard Master –Shard Slave Daum Cloud iCube  관계 질의 기반 검색 UI 개발  대용량 RDF 생성 - 특정 분야별 추천 키워드 제공 - 고성능 RDF 크롤러 구현 - 문서 저장소에서 RDF 뷰어 제공 - Hadoop Map/Reduce 기반 데이터 전처리 - 건강 DB와 연계 - 96억 트리플 기반 검색 인덱스
  32. 32. Daum의 빅데이터 기술 전략사내 기술 코디네이션 – 각 개발자가 Hadoop을 다양하게 활용할 아이디어 개발 및 실험 실행 – Hadoop을 테스트 해 볼 수 있는 클라우드 플랫폼 제공 – 실 서비스 투입 시 기존 운영팀으로 부터 노하우 전수 • 사내 세미나 및 교육 프로그램 운영 • Hadoop Expert를 중심으로 필요 시 노하우 제공개발자 데이터 접근성 향상 – 데이터 분석가가 아닌 개발자가 직접 데이터에 접근 – 데이터가 있는 곳에서 바로 분석 – 기획자와 비즈니스에서 바로 의사 결정 가능때로 콘트롤 타워가 진입 장벽과 아이디어 고갈을 가져온다! – 기술에 따라 어떤 접근을 할지 선택이 중요
  33. 33. 개발자에게 서버 한대씩!
  34. 34. Lessons for Big Data 기술 내재화가 중요 (No Vendors!) – 개발자들이 직접 Hadoop을 활용할 수 있는 환경 필요 – 오픈 소스의 적극 활용 및 개발 잉여력 제공 데이터 분석 및 처리의 역할 파괴 (No Data Scientist!) – 개발자들이 직접 실시간 분석을 위한 Hive 활용 – 문서, 이미지 등 다양한 형태의 데이터 처리를 위한 토대 마련 Small Data를 활용 강화 (No Big Mistakes!) – Small Data라도 실시간으로 저렴하게 데이터를 처리하고, – 처리된 데이터를 더 빠르고 쉽게 분석하도록 하여, – 이를 비즈니스 의사결정에 바로 이용하는 것 – 이것이 바로 BigData 기술을 바른 활용임!
  35. 35. 경청해주셔서 Q&A @channyun감사합니다!

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