1.
DruidとFlinkを使った動画広告のリアムタイム集計基盤
AVA 斉藤広和

2.
導入目的
今現在どの動画広告がどれくらい配信されているのか
クライアントサイドからリアルタイムで見たい
動画に特化した指標を収集したい
かつ他のリリースに影響されないような環境を構築したい
集計結果から、クリエイティブのPDCAを回しやすくしたい
動画ログ集計だけではなく、ブランドサーベイ、JSエラーログ、、などなど
すべて共通のプラットフォームで可視化、集計できるようにしたい

3.
アーキテクチャ
プレイヤーからログ送信
ファイルに書き出し
fluentdでkafkaに送信
集計、Mapping、etc..
Deep Storage
Meta Storage
BIツールで可視化

4.
パフォーマンス
Open Source Time Series DB Comparisonのスプレットシートを見ると、ほかと比べてDruidは少々頼りない感じ

5.
Druid
リアルタイムデータとヒストリカルなデータをSub-second で処理できるよう設計されたデータストアで、主にイベン
トデータに対するOLAP（オンライン分析処理）に適している。
パフォーマンスに対して要求されるスペックがそこまで高くないのでコスパがよいのが特徴
Historical nodes
Coordinator nodes
Broker nodes
Indexing Service nodes
Realtime nodes
非リアルタイムなデータに関するクエリを処理するノード
ディープストレージからセグメントをダウンロードして処理する
メタデータストレージからセグメントのメタデータを
読んで、構成に基づいてクラスタにロードし、
Zookeeperを使用してHistoricalノードを監視、運用した
りする
外部クライアントからクエリを受信してHistorical、Realtime
ノードに転送
インデックス関連のタスクを実行する高可用性の分散サービス
マスタスレーブのようなアーキテクチャを備える
リアルタイムインデックスを提供するノード

6.
imply
DruidをベースにしたOLAP基盤
BIツールのPivotやSQL実行環境も内包

7.
Superset
Airbnb製のBIツールで、もともとはPanoramixという名前だった
Druidの他にも各RDBと繋げられる
Pythonのflaskで作られている

8.
その他
Flink
分散ストリーム処理プラットフォームで、Spark Streaming、Stormと同じ類
Yarn上でなく、Standalone Clusterとして動かしている
Druid上では難しい集計やDBマッピングなどを行う
mackerel
はてな製モニタリングサービス
導入が楽

9.
導入してよかったこと
不具合を調査しやすくなった
特定の端末、特定のフォーマット、特定のテンプレートで動画の視聴秒数が上がらない、、、等の
レポートがすぐ出せるため、機種依存のバグも対応しやすい
おかしなデータも一目瞭然
調べたい指標ができた時にすぐ対応できる
ほぼスキーマレスのため、プレイヤーの修正だけでディメンションを追加できる
視聴秒数