Kundenberichte/Werbe- und Marketingtechnologie
2022
Tapjoy nutzt Amazon SageMaker für programmatische Vermittlung in nahezu Echtzeit
Erfahren Sie von Nick Reffitt, Vizepräsident für Datenwissenschaften und -technik bei Tapjoy, wie das Unternehmen Amazon SageMaker nutzt, um Modelle für Machine Learning innerhalb einer Woche zu trainieren, zu erstellen und bereitzustellen.
Tapjoy ist eine Plattform für mobile Werbung und App-Monetarisierung, die 1,65 Milliarden aktive Nutzer pro Monat mit 40 Millionen täglichen Interaktionen auf mobilen Apps und Geräten erreicht. Die Werbeplattform von Tapjoy gibt Gebote in Echtzeit-Auktionen ab und muss einen hohen Durchsatz mit Reaktionszeiten mit extrem niedriger Latenz bewältigen. Das Unternehmen wollte Machine Learning (ML) nutzen, um das Nutzerverhalten und die Anzeigenpreise für mehr als 50 000 Anfragen pro Sekunde vorherzusagen, wobei Inferenzen innerhalb eines Latenzfensters von 5 Millisekunden ausgeführt werden mussten. Tapjoy wollte außerdem flexibel sein, um mehrere Endpunkte in der Produktion zu testen und die Kosten niedrig zu halten und gleichzeitig die Entwicklungszeit für seine Teams zu minimieren. Deshalb entschied sich Tapjoy für Amazon Web Services (AWS), um eine Lösung zu entwickeln.
Tapjoy nutzte Amazon SageMaker als Komplettlösung für die Entwicklung, Schulung und Bereitstellung von Machine Learning für Werbung nahezu in Echtzeit. Dabei implementierte es fünf Einzelmodell- und vier Multimodell-Endpunkte für Inferenzen mit geringer Latenz in der Produktion. Mit Blick auf die Zukunft plant Tapjoy, Umschulungen und Modellimplementierungen zu automatisieren, Modellmonitore zu erstellen und das SageMaker-Modellregister einzuführen, um trainierte Modelle zu verfolgen und zu prüfen.
„Letztlich haben wir uns für Amazon SageMaker entschieden, weil es über eine umfassende Plattform für Machine Learning verfügt und sehr viele Funktionen bietet“, sagt Nick Reffitt, Vizepräsident für Datenwissenschaften und -technik bei Tapjoy. „Wir brauchen jetzt nicht mehr etwa drei bis sechs Monate, um ein Modell zu trainieren, zu bauen und einzusetzen. Mit SageMaker können wir das jetzt innerhalb einer Woche erledigen, vielleicht sogar kürzer“, sagt Reffitt. „Dies hat es uns ermöglicht, viel schneller voranzukommen.“
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