2017 Ad-Tech on AWS 세미나ㅣ국내외 애드테크 고객 사례 및 Machine Learning 소개
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2017년 8월 30일 열린 Ad-Tech on AWS 세미나에서 김필중 AWS 솔루션즈 아키텍트가 발표한 [국내외 애드테크 고객 사례 및 ML 소개] 강연의 발표자료입니다.
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2017 Ad-Tech on AWS 세미나ㅣ국내외 애드테크 고객 사례 및 Machine Learning 소개
- 1. 국내외 애드테크 고객 사례 및 ML 소개 AWS의 다양한 서비스를 활용한 활용사례 활용하기와 ML 김필중, 솔루션즈 아키텍트
- 2. • 경제성 • 비용 효율적 • 서버리스 컴퓨팅의 선구자 • 컴퓨팅 용량 마켓 – EC2 스팟 마켓 • 혁신의 속도 • 고객과 함께 하는 혁신 • 넓은 서비스 범위 (Redshfit Spectrum, Athena, EMR/Spark, RDS) • 글로벌 접근 • 고속 네트워크 백본 • 유럽 국가 지역, 중국 및 인도 지역 Ad-Tech 고객들이 AWS를 선택하는 이유
- 3. 광고 고객 - 스타트업 모바일 Ad 익스체인지 DSPBidder-as-a-Service DSP 90k+ 퍼블리셔 450+ DSP 파트너 100억 일일 노출 1700억 일일 입찰 600M+ 월 고유 사용자 800+ EC2 스팟 1M+ QPS Kinesis, EMR, Redshift 2M+ QPS Kinesis, EMR 3000+ 인스턴스 2PB의 데이터 13개의 리전
- 4. 고객 사례 1: BEESWAX
- 5. 뉴욕에 위치한 애드테크 스타트업 서비스 제품: Bidder-as-a-Service
- 6. Real-time Bidding (RTB) 퍼블리셔 애드 익스체인지 Beeswax Bidder Scale: O(M) QPS Latency_99 : 20 ms - Target campaigns - Target user profiles - Optimize for ROI - Customize < 200 ms 단계 1: 광고 요청 및 user id 전송 단계 2: Bid 요청 브로드캐스팅 단계 3: Bid 및 광고 마크업 제출 단계 4: 광고 유저에게 노출 경매
- 7. The Bidder-as-a-Service 샌드박스에서 각 고객을 위해 배포된 전체 스택 솔루션 Services you control 사전 구축된 에코시스템과 공급 관계 Cookies, Mobile ID’s, 3rd Party Data Bidding and Targeting Engine Campaign Management UI/API Reporting UI/API Custom bidding algos Log-level streaming RESTful APIs 고객 호스팅 서비스에 대한 직접 연결 AWS 위에서 동작하는 완전 관리형 애드테크 플랫폼
- 8. Event Stream Bid Data Producer Impression & Click Data Producer Streaming Message Hub Customer Stream S3 Bucket Amazon Redshift Customer HTTPS Endpoint BEESWAX Customer API Beeswax 시스템 아키텍처 protobuf ~300 샤드, 250 MB/초 QPS > 1M latency < 10s loss = 0
- 9. Event Stream Bid Data Producer Impression & Click Data Producer Streaming Message Hub Customer Stream S3 Bucket Amazon Redshift Customer HTTPS Endpoint BEESWAX Customer API Beeswax 시스템 아키텍처 • 애드 익스체인지로부터 초당 수백만개의 쿼리를 받고 처리 • 매우 대용량의 요청을 처리해야 함
- 10. Event Stream Bid Data Producer Impression & Click Data Producer Streaming Message Hub Customer Stream S3 Bucket Amazon Redshift Customer HTTPS Endpoint BEESWAX Customer API Beeswax 시스템 아키텍처 • 애드 익스체인지로부터 비딩에서 이겼을 때의 알림 혹은 브라우저에서 유저가 광고를 클릭했을 때 등의 낮은 QPS 소스로부터의 이벤트를 받음 • 데이터를 잃지 않아야 함
- 11. Event Stream Bid Data Producer Impression & Click Data Producer Streaming Message Hub Customer Stream S3 Bucket Amazon Redshift Customer HTTPS Endpoint BEESWAX Customer API Beeswax 시스템 아키텍처 이벤트 스트림 선택 1. 요구사항 • 1M QPS 이상의 처리할 수 있어야 함 • 낮은 지연의 전달이 가능하여야 함 • 데이터 저장소의 안정성이 중요함 • 이벤트를 순서대로 받을 수 있어야 함 2. 옵션 • Amazon Kinesis • Apache Kafka on EC2 3. Amazon Kinesis 선택 이유 • 완전 관리형; 작은 엔지니어링 팀에게 매우 중요한 요소 • RTB에 필요한 규모를 지원 • 비용 최적화 가능성이 있는 비용 정책을 가지고 있음
- 12. Event Stream Bid Data Producer Impression & Click Data Producer Streaming Message Hub Customer Stream S3 Bucket Amazon Redshift Customer HTTPS Endpoint BEESWAX Customer API Beeswax 시스템 아키텍처 • 스트림의 이벤트를 처리 • 고객에게 API를 오픈하여 직접 스트리밍 메시지 앱을 프로그램할 수 있게 함으로써, 수집, 변환, 전달을 커스터마이징할 수 있게 함
- 13. Event Stream Bid Data Producer Impression & Click Data Producer Streaming Message Hub Customer Stream S3 Bucket Amazon Redshift Customer HTTPS Endpoint BEESWAX Customer API Beeswax 시스템 아키텍처 Kinesis Record BidAdapters WinAdapters S3Emitter ... HTTPEmitterClickAdapters KinesisEmitter ...
- 14. 고객 사례 2: ab180
- 15. 데이터 회사 에이비일팔공 간편하고 정확한 앱마케팅 분석툴 간편한 성과 측정 중복과금 방지 실시간 통계 부담없는 이용요금 로우데이터 추출 S3로 실시간 로우데이터를 추출하여 원하는데로 내부 KPI를 설정&기획 가능 실시간 분산처리 시스템 클라우드 기반의 확장 가능한 실시간 분산처리 시스템을 통해 수천만건의 트랜잭션 동시에 처리 https://www.airbridge.io/ 실시간 전수 데이터 표본 데이터가 아닌 전수 데이터로 더욱 정확한 성과 측정이 가능 중복과금 방지 마지막 간접 클릭 모델을 통해 중복과금을 방지 WE’RE HIRING!
- 16. users mobile Route 53 CloudFront S3 (Static) Lambda (Zappa) Redis (Bulk Update) DynamoDB ELB RDS (MariaDB) Athena WAS (Flask) ASG NGINX (w/ Lua) ASG Insert Worker ASG Insert Queue (beanstalkd) Aerospike Stats Inserter Dashboard Resources API Airbridge 아키텍처 Maria MaxScale Redis (Caching) RDS (MariaDB) S3 Lambda (Batch) API Gateway Lambda (Bypass) CodeDeploy Jenkins
- 17. 고객 사례 3: 사용자 행동 분석
- 18. mobile Servers Activity Data EMR (s3distcp) Transformed Data Data Pipeline Lambda Cache EMR Batch Process RDS Zeppelin, R Data Analyst Elasticsearch 사용자 행동 분석 Kinesis Firehose Kinesis
- 19. 고객 사례 4: DCO 시스템 (IGAWorks)
- 20. Tracker Task Queue Task Sender Worker Queue Worker DCO Image Bidder DCO Data Commerce History Cache Worker: 상품 구성 DCO 시스템 아키텍처 Worker: DCO 이미지 Sender: 커머스 상품 조회 Bidder: DCO 정보 조회 (딥링크, Image URL)
- 21. • 아이템 크기는 작게 유지 • 메타데이터는 DynamoDB에, 큰 blobs 은 S3에 저장 • 매우 높은 규모를 위해 해시키와 함께 테이블을 사용 • time series 데이터 저장을 위해 일, 주, 월 등의 단위로 테이블을 사용 • 중복제거를 위해 조건 업데이트를 사용 • 모델을 위해 hash-range 테이블과 (또는) GSI를 사용 • 1:N, M:N 관계 • Hot keys 와 Hot partitions 을 피해야함 DynamoDB 모범 (Best Practices)
- 22. 고객 사례 5: DataXu
- 23. DataXu • 페타바이트 규모의 디지털 마케팅 플랫폼 • Inc. 5000에서 가장 빠르게 성장하는 기업 중 하나 • 세계에서 가장 가치있는 브랜드가 소비자를 이해하고 소통하도록 도움 • ROI 극대화 • 초당 2M+ 개의 입찰 요청 • 한달에 수십억건의 노출, 페타바이트 데이터 • Round-trip 응답 시간: ~10ms • 하루 180+ TB 로그 • 2 PB 데이터 분석 • 3000+ 서버들이 플랫폼에 사용됨 • 13개의 리전, 24x7
- 24. 어트리뷰션은 활동/판매에서 고객이 구매/활동 전에 노출된 마케팅 터치포인트에 대한 기여도를 측정하는 것 어트리뷰션 온라인 구매 노출 클릭노출 고객의 여정 EI 이벤트노출 A 액티비티
- 25. 일반화된 이벤트 체인 AI E I A 시간 • 수십억개의 이벤트와 활동이 시퀀스로 구성됨 • 이벤트는 활동에 이르는 경로를 구성하기 위해 시간과 사용자에 따라 상호 연관됨 EI Event E Impression A Activity I E
- 26. DataXu – 매일 180TB 로그 데이터 (old ver.) CDN Real Time Bidding Retargeting Platform Kinesis Attribution & ML S3 Reporting Data Visualization Data Pipeline ETL(Spark SQL) Ecosystem of tools and services Amazon Athena Machine Learning (Spark) ETL (Spark SQL) Attribution (MR)
- 28. 광고에서의 머신러닝
- 29. • 95% 이상의 광고 고객들은 ML 을 하고 있음 • 경쟁 우위로 여겨지는 ML 과 AI • Amazon 은 “non-differentiated heavy lifting” 을 제공 (차별화 되는 것에 집중해라) • 데이터 준비와 새로운 기능 개발이 작업의 80%를 차지 광고에서 관찰되는 ML
- 30. • 95% 이상의 광고 고객들은 ML 을 하고 있음 • 경쟁 우위로 여겨지는 ML 과 AI • Amazon 은 “non-differentiated heavy lifting” 을 제공 (차별화 되는 것에 집중) • 데이터 준비와 새로운 기능 개발이 작업의 80%를 차지 광고에서 관찰되는 ML
- 31. 애드테크 머신러닝의 어려움 • 데이터는 매우 밀도가 낮으며, 특정 시키기 어려움 (0.01% 또는 그 이하의 CTR과 CVR) • 학습에 활용되기 전 데이터는 사전 작업이 필요 • non-human 트래픽의 높은 비율 (25%+) • 직접 데이터를 필터링하거나 Whiteops, DV, Integral Ad Science 와 같은 서드파티를 사용 • 광고 요청에 대한 입찰 결정은 신속해야함 • 비더에 예측 로직을 넣고 비더 이외에 학습 로직을 넣음
- 32. 하이레벨 ML 프로세스 트래픽 변환 불법 필터링, 신원 확인 강화 입찰자 캠페인 및 입찰가 평가 ML 다중 캠페인 최적화, 짐작 ML 낮은 지연 ML 잠재 고객 세그먼트화 닮은꼴 모델링, 속성, 등 기능 개발 모델 개발 오프라인 테스팅 배치 ML 기능 데이터 캐시 빅데이터 오프라인 ML
- 33. • 기술 • Scikit-learn • Apache Spark Mllib / Spark ML • R (glmnet) • 알고리즘 • Linear 알고리즘이 가장 일반적 (logistic regression) • Binary trees • Gradient boosting (xgboot) • FFM (Field-aware Factorization Machines) 인기있는 ML 기술과 알고리즘
- 34. DataXu: ML 시스템
- 35. DataXu: 경매 시 모델 표준 자바 직렬화 비교적 가볍고 빠른 모델
- 36. 데이터 과학자에게 AWS • 유연한 데이터 저장과 컴퓨팅과의 분리 • 광범위한 데이터 변환 도구 및 기술 선택 • 최첨단 오픈 소스 ML 프레임워크 및 라이브러리 • 실험을 쉽게 확장
- 37. • 유연한 프로그래밍 모델 (imperative 및 symbolic 지원) • 7개 이상 언어에 대한 바인딩 지원 (예, Python, C++, Scala 등) • 다양한 CPU/GPU 서버 및 저 전력 모바일 디바이스에 포딩 이 가능함 • 클라우드 환경에서 고성능 및 확장성을 보여줌 MXNet - OpenSource Deep Learning Framework
- 38. EC2 P2 인스턴스 - GPU기반 병렬 컴퓨팅 딥러닝 컴퓨팅에 최적화 • CUDA 및 OpenCL을 사용하는 범용 GPU 컴퓨팅 애플리케이션을 위해 설계 • 기계 학습, 고성능 데이터베이스, 전산 유체 역학, 컴퓨팅 금융, 내진 해석, 분자 모델링, 유전체학, 렌더링, 대용령 병렬 부동 소수점 처리 다양한 딥러닝 프레임웍 지원 • MXnet 및 Tensorflow과 같은 인기 있는 딥 러닝 프레임워크와 함께 사전에 설치된 Deep Learning AMI를 사용 가능 • 이미 설치된 GPU 드라이버와 CUDA 도구 키트가 포함된 NVIDIA AMI를 사용 가능
- 39. Amazon ML – 데이터 개발자를 위한 서비스 Amazon Machine Learning은 모든 개발자가 머신 러닝 서비스를 간편하게 사용하도록 도와주는 서비스
- 40. Amazon ML 특징: 손쉬운 접근성 관리 콘솔에서 직접 ML 모델링 • 데이터 소스 지정 및 생성 • ML 모델 생성, 모델 품질 측정, 튜닝 • 배포 및 관리 API, SDK를 이용하여 쉽게 활용 • Java, Python, .NET, JavaScript, Ruby, Javascript • AWS Mobile SDK를 통해 Android, iOS 앱에서도 쉽게 사용 가능
- 41. Amazon ML 특징: 신뢰성 및 확장성 신뢰 높은 시스템 (Dog fooding) • 아마존 내부 데이터사이언티스트 사용 시스템 • 신뢰성 높은 알고리즘 제공 알고리즘외의 편리한 기능 • 간단한 데이터 타입 변환, 스키마 생성 • 원본 데이터와 모델에 대한 품질 평가 확장성 높은 종량 과금 모델 • 100GB 데이터 모델링 가능 • 배치를 통한 예측 지원 • 실시간 예측 지원
- 42. AWS 기반 머신 러닝 활용 사례 컴퓨터 비전 API 온라인 부정 지불 감시 클라우드 소싱 기반 지도 서비스 자율 주행 컴퓨터 비전 분석 대용량 기계 학습 부동산 구매 예측 분석 동영상 추천 엔진 개발 고객 트래픽 분석 스포츠 플레이 예측 이미지 인식 기반 검색 Zestimate 서비스 (Apache Spark 활용) 보험 리스크 분석
- 43. • 최대 40k 의 CUDA 코어 • 미리 설정된 CUDA 드라이버 • CloudFormation 템플릿 • 컨테이너 이미지 AWS 딥러닝 AMI 원-클릭 GPU 딥러닝
- 44. AWS 의 AI 지원
- 45. • 오픈소스 ML 알고리즘은 대부분의 유즈케이스에 “충분” 하므로 특별히 수정하지 않음 • 알고리즘 자체가 아니라 데이터와 트레이닝 개선에 초점을 맞춤 • 10,000+ 모델을 동시에 실행하는 것은 어려운 작업임 • 스트리밍 데이터에 대한 머신러닝이 필요함 • 낮은 지연 환경의 데이터(고객 프로파일)를 예측 고객의 피드백 및 관찰 결과
- 46. 체크 포인트 • 95% 이상의 광고 고객들은 머신러닝을 이미 하고 있음 • 경쟁 우위로 여겨지는 머신러닝과 AI
- 47. 본 강연이 끝난 후… • AWS for Digital Marketing: • https://aws.amazon.com/digital-marketing/ • AWS Ad Tech Page: • https://aws.amazon.com/dynamodb/adtech/ • AI on AWS: • https://aws.amazon.com/amazon-ai/ • Open Data: • https://aws.amazon.com/opendata/
- 48. 감사합니다