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DMPの仕組み
株式会社adingo
@suzu_̲v
⾃自⼰己紹介
•  すずけんと申します。
•  2012年年4⽉月~∼  株式会社adingo

–  DMPの設計・開発、及び、データの解析業務に携
わっています。
–  http://cosmi.io

•  その前は⼤大学院でセマンティックWebと⼈人⼯工知
能の研究をしていました。
#ajiting  #sicp  #wakateweb  #hive  #R
#php  #dmp  #aws  #voyagegroup

twitter:  @suzu_̲v
http://suzuken.hatenablog.jp

2014/01/15

CAアドテクスタジオ  &  VG合同勉強会
アジェンダ
•  DMPとは何か
–  DMPの役割

•  DMPの仕組み  –  cosmiを⽀支える技術
–  役割
–  アーキテクチャ

2014/01/15

CAアドテクスタジオ  &  VG合同勉強会
DMPとは何か
•  複数チャネルからのデータをまとめ、集計し、
活⽤用するためのツール
–  横断的に効果を検証する
–  ユーザの⾏行行動を分析し、広告配信に利利⽤用する

•  単にディスプレイ広告の領領域だけではないと
ころでも利利⽤用されるようになってきています。
–  The  Data  Management  Platform:  Foundation  
for  Right-‐‑‒Time  Customer  Engagement
•  http://www.iab.net/DataManagementPlatforms  

2014/01/15

CAアドテクスタジオ  &  VG合同勉強会
シンプルに⾔言うと
⼀一⾏行行⼀一⾏行行のログから
如何に価値を⽣生み出すか
ということを仕事にしています。
ユーザのセグメンテーション
趣味

性別

年年齢

趣向

職業
2014/01/15

どのようにセグメントしていくか?
CAアドテクスタジオ  &  VG合同勉強会
⾏行行動ログ

ECサイトA
商品B購⼊入ページ
Cookie
Dmp_̲id=hoge

サイトid=サイトA
商品id=商品B
⾏行行動=購⼊入
Cookie  dmpid=hoge
リファラ
Ipアドレス
Etc.

DMP

2014/01/15

CAアドテクスタジオ  &  VG合同勉強会
⾏行行動ログ

ECサイトA
商品B購⼊入ページ
Cookie
Dmp_̲id=hoge

サイトid=サイトA
商品id=商品B
⾏行行動=購⼊入
Cookie  dmpid=hoge
リファラ
Ipアドレス
Etc.

ルール)
サイトAで商品Bを購⼊入したユーザは
セグメントSとする。

DMP

Dmp_̲id:  hogeさんはセグメントSに属する。

セグメントDB

2014/01/15

CAアドテクスタジオ  &  VG合同勉強会
⾏行行動ログ

ECサイトA
商品B購⼊入ページ
Cookie
Dmp_̲id=hoge

サイトid=サイトA
商品id=商品B
⾏行行動=購⼊入
Cookie  dmpid=hoge
リファラ
Ipアドレス
Etc.

ルール)
サイトAで商品Bを購⼊入したユーザは
セグメントSとする。
2回⽬目の訪問
サイトB

2014/01/15

Dmp_̲id:  hogeさんはセグメントSに属する。
DSP:  商品Bを買ったユーザなら「この
商品Bを買ったユーザはこんな商品も
買っています」バナーなら効果⾼高そう

DSP

DMP

セグメントDB

DMP:  ユーザhogeはセグメントSです

CAアドテクスタジオ  &  VG合同勉強会
cosmiを⽀支える技術について
cosmiの仕事
•  データ収集

–  様々なログを取り扱うコレクタ
–  Fluentdによる回収・転送

•  データ解析

–  Hadoopによるバッチ処理理
–  ストリームによるデータ処理理

•  データ利利⽤用

–  当該ブラウザが特定のセグメントに属してい
るかを返す

2014/01/15

CAアドテクスタジオ  &  VG合同勉強会
ログ周りの管理理の話
•  広告ログ解析基盤にFluentdを使っている
話  -‐‑‒  すずけんメモ
–  http://suzuken.hatenablog.jp/entry/
2013/12/14/195406

2014/01/15

CAアドテクスタジオ  &  VG合同勉強会
ログの観察
•  短期間のログのモニタリングには
ElasticSearch  +  Kibana3を利利⽤用

–  例例)  特定のhostにおけるipアドレスのtop-‐‑‒k

•  アドホックなログの観察には
GrowthForecastを利利⽤用
–  data-‐‑‒counter,  flow-‐‑‒counter

•  ⻑⾧長期間集計はS3  +  EMRのMapReduceで。

2014/01/15

CAアドテクスタジオ  &  VG合同勉強会
蓄積したデータを観察する。メトリクス
に基いた定常的分析と、アドホックな分
析とを⾏行行なう。

検討

ユーザの⾏行行動データや関連
データを収集。トラッキング
を⾏行行なう。様々なチャネルか
らのデータを着実に蓄積する。

計測

仮説
施策

2014/01/15

仮説を元に施策を実⾏行行する。
次の収集のためのデザイン
をする。

CAアドテクスタジオ  &  VG合同勉強会

データに基づき、
仮説をたてる。
データストアの使い分け
•  S3

–  source  of  truth
–  すべてのログの保存  場所

•  DynamoDB

–  ベーシックなターゲティング
–  容易易なスループットコントロール

•  MongoDB

–  多様なデータの持ち⽅方が可能
–  クライアントごとの要件にフィットさせやすい

•  ElasticSearch

–  短期間のログモニタリング

2014/01/15

CAアドテクスタジオ  &  VG合同勉強会
http

⾏行行動ログコレクタ(Web)

EC2

…

EC2

EC2

社内⽤用管理理系統

aggregator  *  2

GrowthForecast

ログモニタリングストア
(ElasticSearch)

cron
S3

DynamoDB

EC2

Amazon Elastic
MapReduce

2014/01/15

オーディエンスデータDB
(MongoDB)

CAアドテクスタジオ  &  VG合同勉強会

EC2

…

オーディエンスデータ
Web  API

EC2
細かい⼯工夫
•  EMRクラスタが落落ちてもデータは残る
–  S3に元のデータが残している

•  ElasticSearchのログ保持は短いスパンのものに絞る

–  種類によるが現在は1ノード100GB程度度を⽬目安にしている

•  aggregatorノードはデータ収集サーバからラウンド
ロビンで転送している

–  primary  /  secondary構成を取るべき場⾯面もあるが、その
ような処理理が必要のないように調整している
–  aggregatorノードのscale  upが可能に

•  データ収集サーバではファイルシステムからのin_̲tail
でのみinputしている。
–  fluentdが落落ちた場合も最悪cronでs3に転送すればなんと
かなる

2014/01/15

CAアドテクスタジオ  &  VG合同勉強会
DevOps的なこと
•  デプロイはJenkins  +  fabric  +  make

–  make  installでどのapplicationもデプロイで
きるようになっている
–  各⾃自の開発環境も同様

•  AMIは弊社インフラ部⾨門で作成したものを
利利⽤用
•  ミドルウェア類はpuppetで管理理
•  全体の8割のサービスはelasticになってる
–  MongoDB…

2014/01/15

CAアドテクスタジオ  &  VG合同勉強会
⼤大事なこと:  とにかく観察
•  観察からしか仮説は⽣生まれない
•  ⼤大きいデータでも、⼩小さいデータでも、⼤大事なこ
とは意味あるデータを⾒見見つけ、洗い出し、価値に
つなげること
•  なので、⼿手を替え、⼿手段を変える
–  Hiveでメトリクスを意識識した中間データを作成
–  Rで回帰分析,  Cytoscapeでネットワーク分析
–  GrowthForecastで常に変化を観察する
–  ElasticSearchで気になる指標をさっと抽出する

•  今あるデータからわかることを明確にすること
•  どんな⼿手間をかければもう少し良良いデータが取れ
るのかを伝えられるようにすること
2014/01/15

CAアドテクスタジオ  &  VG合同勉強会
今後検証したいこと
•  td-‐‑‒agentの監視をより詳細に

–  Treasure  Data  Monitoring  Service

•  ElasticSearchのスケール
–  EBSの限界  1TB

•  ストリーム処理理でできることを増やす

–  単純なexecやexec_̲filterではなく、集合演算をストリームでや
りやすくする
–  Amazon  Kinesis

•  EMR以外の数100TBオーダを分析⼿手段
–  EMRのalive運⽤用、クエリ⽤用クラスタ
–  Presto
–  シームレスなImpala利利⽤用

•  s3のファイルのindexをDynamoDBにもっておいていい感じ
に参照する仕組み
2014/01/15

CAアドテクスタジオ  &  VG合同勉強会
まとめ
•  DMPはいい感じにログを整理理してモニタ
リングして利利⽤用できるようにするツール
です
•  cosmiではAWSを活⽤用しています
•  なるべく⼿手間と費⽤用をかけずに運⽤用でき
るように⼯工夫していますが、苦労はしま
す

2014/01/15

CAアドテクスタジオ  &  VG合同勉強会
参考資料料
cosmiにおける解析環境について
•  JenkinsとHadoopを利利⽤用した継続的デー
タ解析環境の構築

–  http://www.slideshare.net/suzuken/
jenkinshadoop
–  昨年年のad:tech  Tokyoにてcosmiの解析環境
について発表した資料料です。Jenkinsを利利⽤用
してMapReduceジョブを継続的に回し、解
析を重ねるための環境及び利利⽤用しているツー
ル群について紹介させていただきました。

2014/01/15

CAアドテクスタジオ  &  VG合同勉強会
DMPに関するwhite  paper
•  Data  Management  Platforms  Poised  to  Become  
Scalable  Solution  to  ʻ‘Big  Dataʼ’  Challenges,  
According  to  IAB  &  Winterberry  Group
–  http://www.iab.net/about_̲the_̲iab/
recent_̲press_̲releases/press_̲release_̲archive/
press_̲release/pr-‐‑‒111212

•  上記の⽩白書を⽇日本語で解説した記事です。わかりやす
くまとめられています。
–  DMP(データマネジメントプラットフォーム)を徹底解
説した、IABの⽩白書をまとめてみる  ~∼  admarketech.
–  http://www.admarketech.com/2012/11/dmp-‐‑‒
iab.html

2014/01/15

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