Tapjoy では、ほぼリアルタイムの広告でのプログラムによるメディエーションに Amazon SageMaker を使用

Tapjoy は、モバイルアプリやデバイスで毎日 4,000 万件のエンゲージメントを獲得し、毎月 16 億 5000 万人のアクティブユーザーにリーチするモバイル広告およびアプリ収益化プラットフォームです。Tapjoy の広告プラットフォームはリアルタイムオークションに入札するため、超低レイテンシーで高いスループットを処理する必要があります。同社は、機械学習 (ML) を使って、毎秒 5 万件以上のリクエストに対するユーザー行動と広告価格の予測を行いたいと考えており、5 ミリ秒のレイテンシーウィンドウ内で推論を実行することを要件としていました。Tapjoy ではさらに、本番環境で複数のエンドポイントをテストできる柔軟性を求め、コストを抑えながらチームの開発時間を最小限に抑えたいと考えていました。そこで、ソリューションの構築に Amazon Web Services (AWS) を選択したのです。

Tapjoy では、Amazon SageMaker をエンドツーエンドのソリューションとして使用し、ほぼリアルタイムの広告向けの機械学習を構築、トレーニング、デプロイして、本番環境での低レイテンシー推論のために 5 つのシングルモデルエンドポイントと 4 つのマルチモデルエンドポイントを実装しました。将来を見据えて、Tapjoy では再トレーニングとモデルのデプロイを自動化し、モデルモニターを構築し、SageMaker モデルレジストリを採用してトレーニング済みモデルの追跡とモニタリングを行うことを計画しています。

「最終的に Amazon SageMaker を選んだのは、エンドツーエンドの機械学習プラットフォームがあり、機能が豊富だったからです」と、Tapjoy のデータサイエンスおよびエンジニアリング部門バイスプレジデントである Nick Reffitt 氏は言います。「モデルのトレーニング、構築、デプロイにかかる時間が 3 か月から 6 か月になりました。SageMaker のおかげで、1 週間以内、あるいはもっと短い期間でデプロイ可能になりました」と Reffitt 氏は言います。「おかげで、これまでに比べて遥かに速く行動できるようになりました」。

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