こんにちは、エンジニアの @kargo です。02021/05/25 - 2021/05/27 に行われた Google Cloud Day: Digital に 弊社3名で「Analytics」「Datahub」「ML」というテーマでそれぞれ登壇してきました。

こちらのブログでもその内容を簡単にまとめておきます。

「100億人のユーザー行動からインサイトを得るための大規模分析基盤〜BigQueryを活用して〜」

こちらは @kargo よりご紹介致しました。

我々が提供するKARTEはついに累計解析ユーザー数が100億人を超えるまでに成長しました。KARTEには「顧客の解像度を上げることで事業成長へ」というコンセプトがあります。

これを実現するソリューションとして

といったユーザー行動からインサイトを得るためのプロダクトをご提供しております。1これらのプロダクトを支える大規模な分析基盤はBigQueryを主軸に構築されています。2月間で約200PB近くも蓄積される大規模のデータを素早く分析するには様々な工夫が必要です。今回のセッションでは具体的に3点

についてお話ししております。

他にもたくさんの工夫がなされており、弊社内でも分析基盤のアップデートは日々行われています。特にBigQueryはアップデートが早いプロダクトなので、最新情報をキャッチアップしつつ、運用改善を常に回せる体制が重要だと思います。そうすることにより、データ分析をビジネス上の価値へと繋げやすくなるはずです。

発表については YouTube Live でご覧いただけます。3また、SpeakerDeck に資料もアップロードしているので時間が無い方はこちらを流し読みしていただければと思います。

「これからの環境の変化に強いデータ基盤をつくるためには」

こちらは @moto より以下の内容をご紹介致しました。

近年プロダクトのライフサイクルは短く、顧客のデータ量は増加する中で短期間で大量のデータを扱う必要性が生じています。4しかし多くの企業のデータ活用はプロダクトと人の分断により進んでいない状況です。

KARTE DatahubはBigQueryやDataFlowを活用してデータの収集から活用までをワンストップで実現するプロダクトを提供しています。5データに関わる誰もが自分の得意な方法でデータ活用できるプロダクトを目指し、今後も機能を拡充していきます。

全ての詳細は YouTube Live よりご覧頂けます。

資料は追ってアップロード致します。

「 GKE Autopilot で Ops レスなリアルタイム ML を実現 」

こちらは @nichimuより、以下の２つのことをご紹介いたしました。

「GKE Autopilot を使用したリアルタイム推論基盤の構成」 では、リアルタイム推論基盤の内部用推論用APIとしてCloud Runを使用していましたが、「VPC内にデプロイ不可」「コンピュータリソースの永続性」の課題があり、今年の3月にローンチしたGKE Autopilotに置き換えることで、これらの課題を解決いたしました。

「Google Cloud の Professional Service (PSO) を活用したMLプロジェクトの遂行」では、もともと弊社で遂行していたMLプロジェクトが少なかった時期からPSOを活用することにより、Google Cloudが世界で培ってきた ML プロジェクトの進め方のノウハウを上手に活用することができました。

全ての詳細は YouTube Live よりご覧頂けます。

また、SpeakerDeck に @nichimu 発表分の資料をアップロードしているので時間が無い方はこちらを流し読みしていただければと思います。

最後に

今回も昨年に引き続きオンラインでの登壇となりました。6今年はなんと弊社だけで3セッションも登壇させて頂き、Googleさんには大変感謝致します。

全体を通して、基調講演含め他社様の事例や製品の最新情報などを知ることができ、非常に勉強になりました。ご紹介したように、弊社は「データによって人の価値を最大化する」というミッションのもと、様々なプロダクトを迅速に開発していっているので、来年も新たな情報を踏まえて登壇できたら良いなと思っています。

そんな弊社ではスピード感を持って一緒に開発していく仲間は常に募集しているので、興味のある方は弊社採用ページ または Wantedly からお気軽にご連絡ください！