Published on Nov 3, 2017
リクルートライフスタイルでは機械学習を用いたサービスの展開もしています。サービスが増え続ける中で素早く市場に対応するためには、いかに簡単に基盤を作り、運用を減らせていくかが重要になってきます。
上記の課題を踏まえパワーが必要な機械学習処理のためのサーバレス基盤を構築しました。
なぜserverlessを選択したのか?
構築にあたり使用したStep FunctionsやAWS Batchの注意点と共に機械学習基盤を紹介します。
山田 雄(株式会社リクルートライフスタイル)
Published on Nov 3, 2017
リクルートライフスタイルでは機械学習を用いたサービスの展開もしています。サービスが増え続ける中で素早く市場に対応するためには、いかに簡単に基盤を作り、運用を減らせていくかが重要になってきます。
上記の課題を踏まえパワーが必要な機械学習処理のためのサーバレス基盤を構築しました。
なぜserverlessを選択したのか?
構築にあたり使用したStep FunctionsやAWS Batchの注意点と共に機械学習基盤を紹介します。
山田 雄(株式会社リクルートライフスタイル)
ITpro Active主催「ビッグデータはクラウドで操るBigData Platform Conference~IoT時代を勝ち抜くためのDataBase as a Service活用法~」<11月11日(水)開催>資料
実際のお客様事例をベースにインフラエンジニア、業務担当者、データサイエンティスト、マーケティングのペルソナをベースにそれぞれのシナリオでのクラウド環境を活用したデータ分析について講演
2019/02/05 開催の「ソフトウェアジャパン2019」での発表資料です。データから価値を生み続けるための答えとその実現方法について、リクルートライフスタイルで年間十数億円稼ぐ CET チームならではの知見を共有します。
https://www.ipsj.or.jp/event/sj/sj2019/
4. Big Data チャレンジ の変遷 (7年間)
3
1期:適用
Adoption
2期:変革
Transformation
5. 1期 :適⽤ [Adoption] 2011-2014
4
People
Process
Technology
Before After
• 不在(各担当者)
• 不在
• RDBMS
• MS-Access
• Scientist
• Big Data Engineer
• 専⾨組織化
• 初期/その場対応
• DWH
• BI
• Data Lake
• etc