AI/機械学習

リアルタイムCTR予測システムの構築

クライアント デジタル広告企業
課題と背景

 

リアルタイムで機械学習を利用して予測するシステムは、予測の要件と実行スピードの要件と同時に満たす必要があります。

 

リアルタイムCTR(クリック率)予測システムの開発における環境構築と全体の速度検証を担当しました。ビジネス課題で求められる秒以下の短時間内にCTR予測を含めた全処理を完了させる必要がありました。これを実現するためには、処理時間ボトルネックの正確な把握と、それを踏まえた全体の設計が重要なポイントとなりました。

取り組みと価値

Docker、Kubernetesを用いたシステムにおいて、開発/テスト/本番環境の構築及び、全体の速度検証を実施。
シビアな高速化要請に対し、最新技術による設計と、実測比較、検証を行い、処理ロジックの最適化や言語仕様レベルの最適化を実施し、システム全体の速度向上を実現しました。

利用技術

Kubernetes、Docker、Go、AWS、ElastiCache、Redis等