4月20日、アマゾンAWSがMorketingと共同で開催した「クラウドコンピューティングのデジタルマーケティング」のハイエンドサロンが北京で開催され、40人以上のデジタル広告業界のCTOがアイデアの衝突を生んだ。

Amazon AWS のクラウドコンピューティング技術コンサルタントであるフェイ・リャンホンは、その場でそれについて話しましたAWS とデジタル広告基調講演では、広告業界における企業による AWS の適用の成功事例、ビッグデータの再考、テクノロジーに関する考え方と実践について紹介しました。

以下は、スピーチの実録です。

インターネットの発展の数十年の間に広告およびゲームだけ大きいお金をもうけている企業に属する声明がある。 データは、広告業界が本当に巨大な市場であることを示しています。 2016年、世界の広告市場の総支出は4,070億ドルに達し、その半数以上がデジタル広告で、シェアは2,100億ドルで、成長の勢いは良好でした。

Zenith Optimedia のレポートによると、従来の広告メディアのシェアは年々低下しており、新興デジタル広告のメディア成長率は大幅に増加しています。 世界のモバイル広告は、過去1年間で35%以上増加し、動画広告は40%増加し、Facebookの広告収入は27%増加し、デジタル広告はあらゆる面で急速に成長しています。

デジタル広告業界では、シンプルなバリューチェーンで業界を変革できます。 このグラフは、市場とメディアの間のデジタル広告のバリューチェーンをカバーしています。 これには、Razorfish などの広告代理店である DataXu などの広告需要側プラットフォームが含まれます。

また、このようなエコチェーンでは、多くの中国企業が AWS を使用して成長しています。 AWS の成功経験を活用して、中国企業がオンプレミスに拠点を置き、新しいテクノロジで解体し、実際の困難に直面し、ビジネスの成功を支援する方法を支援します。

現在、モバイル、ビデオ、データの3つの要素は、デジタル広告技術の鍵です。 さらに、クロスチャネル属性と真のオーディエンス識別機能は、収益を増加させ、市場でのビジネスの成功の鍵となります。 

AWS は、基本的なクラウド コンピューティング サービスを提供し、対象ユーザーとサービスは非常に明確です。 インフラストラクチャ上のデジタル広告は、市場からメディアまで、AWS のサービス対象です。 市場の発展に伴い、新たな需要が生み出され、クラウドコンピューティングが提供するサービスもさらに拡大します。

現在、多くの広告主が AWS のテクノロジー、製品、サービスで成功を収めています。 世界第3 位の広告・通信グループである Publicis Groupe もその 1 つです. クラウド コンピューティングの使用に関する彼らの結論は、効率は重要ですが、能力はより重要であることです。

ビデオ市場に焦点を当てたBrightRollのようなスタートアップ企業にとって、AWSはコスト、メリット、ニーズに関係なく、スタートアップにとって完璧なインフラストラクチャとテクノロジーサービスのプロバイダーであると考えています。

デジタル広告市場における AWS の目標は、業界の参加者が適切なタイミングで適切な情報を適切なタイミングで適切な視聴者に届けるのを支援することです。 手続き的な購入は、新しい機会を提供し、技術のための新しい要件を持っています。 NoSQL データベースを使用して 100 億件を超えるデータを管理するなど、技術的な手段を使用し、新しいデータ分析テクノロジを使用してユーザーの行動に関する洞察を実現します。

成長と成功の驚くべき例は、米国カリフォルニア州のAdRollという名前の企業です。 Retargeting サービスをリダイレクトするテクノロジー企業で、ユーザーの閲覧履歴などの情報に基づいて、広告主にほぼ瞬時に広告スペースの購入を提供します。 広告業界の発展に伴い、2012年には15,000%の成長を遂げました。 しかし、広告に効果的にサービスを提供するためには、AdRoll は容量を柔軟かつ迅速に増やし、非常に高速な応答時間でリアルタイムで落札し、自動化によってシステムが入札に迅速に応答できるようにする必要があります。 彼らは、1日約8時間稼働する2,500以上のサーバーでRTBプラットフォームを実行するコストで、世界100カ国以上の大規模なグループにサービスを提供していますが、マシンあたり1日あたり0.05ドル未満です。 この間、AWS は重要な役割を果たします。

このデータプラットフォームでは、Amazon Kinesis に代表されるストリーミング処理技術を使用して、大量のデータ処理のストレスの効率という課題を解決し、以前のデータ処理の遅延を分単位から秒単位に削減する方法です。 このようなアーキテクチャは、誰にとっても、より良いアーキテクチャ設計に何かインスピレーションを与えるものと考えています。

ちょうど今、多くのゲストは、価格と爆発の問題に言及しましたが、それは最終的にコストの問題です。 要約すると、より高い処理のニーズを低コストで満たす方法です。 多くの人々は、AWS のクラウド コンピューティング サービスの見積もりが複雑であり、価格も複雑であり、クラウド コンピューティングのコンシューマーごとにコストを最適化する機能を提供すると訴えています。 真の弾力性は、例えば、上下の拡張能力によって達成することができる。 また、SDKやスクリプトなどを通じて処理を自動化することができます。

ここで特に強調したいのは、AWS のスポットインスタンス (スポットインスペストルス) です。 このサービスは、市場価格を下回る計算リソースをスポット価格で取得する方法を提供します。 多くの場合、価格は通常の市場価格の30%未満です。 デジタル広告業界にとってこのモデルが機能するかどうか心配になるかもしれないので、まずは誰も試していないか見ていきます。

Netseer は、検索クエリと Web コンテンツを広告主やサイトサイトの関連広告に一致させるコンセプトベースの広告ソリューションを提供しています。 1 日あたり最大 500 億件の処理要求があり、コンピューティング コストに対する大きなプレッシャーがあります。 したがって、コストを選択する方法は、スポット インスタンスです。 「Amazon EC2 Spot Fleet インスタンスを使用すると、入札コストが予測可能です。 "

スポットインスタンスに不便な場所があるのを心配する人はいますか? 多くのプラクティスは、リソース管理、特にログ管理機能を組み合わせて、新しいスポットインスタンスの申請を動的に決定できる自動化された方法を選択することを証明しています。 これにより、コンピューティング能力とコンピューティング コストのバランスがとれります。

AWS に初めてアクセスする人にとっては、いわゆる "ゾーン" と "アパート領域" の概念を説明する必要があります。 「リージョン」とは、世界中の物理ノードを意味し、各リージョンは複数のアポイントゾーンで構成されます。 アバイゾーンは、1 つ以上の分散データ センターで構成され、それぞれに冗長電源、ネットワーク、接続などの独立したコンパニオン機能があります。 アバーサイドは、運用アプリケーションとデータベースの運用効率を向上させ、単一のデータ・センターよりも可用性、フォールト・トレランス、拡張性を向上させます。 AWS クラウドは、世界 16 の地域で 42 のアポイントゾーンを運営しています。 次に、中国の寧夏、フランス、パリ、スウェーデンのストックホルムの3つの新しい地域が追加されます。 このインフラストラクチャは、デジタル広告企業のグローバルなビジネスリーチをサポートするのに十分です。

AWS のクラウド コンピューティング リソースを効果的に活用して、企業のグローバル化を支援する方法は興味深いトピックです。 ブライトロールという名前の物語は、良い参照を提供します。 BrightRoll のビジネスは、ビデオ用の Ad Exchange を対象にしています。 これは、ネットワーク、モバイルデバイス、および接続されたテレビにデジタルビデオ広告を提供する独立した統一されたビデオ広告プラットフォームを提供します。 このようなスタートアップは、毎日多くの広告リクエストを処理する圧力にさらされ、AWS を使用して 1 日あたり 300 億件の広告データを処理し、毎月 30 件の動画広告を配信しています。 

Eyeota という別の企業が提供する DMP プラットフォームは、30,000 社以上のメディアと 15 億人のユーザーを持つ大規模なビジネスで問題に直面しています。 彼らの最大の関心事は、新しい市場への参入、すなわち、会社の生と死を決定する迅速な製品発売です。 「AWS は、新しい市場が出現した数週間または数か月後ではなく、新しい市場に参入するのに役立ちます」と、彼らは結論付けます。

いくつかのケースを要約し、また、企業が直面している現在の課題を要約します:一方で、プログラムされたメディアの効率と規模の問題。 一方、ストリーミング分析や機械学習技術の適用、新しい広告技術の活用など、技術革新を通じてオーディエンスとエンゲージメントを高める方法。

ビッグデータは絶え間ない話題であり、誰もが新しいと感じるかもしれない。 しかし、ビッグデータ分野における技術開発には、今日直面している問題の解決に役立つ新しいアプローチがあります。

ビッグデータ処理では「バッチ処理」モードが多く使用されていますが、今日はいわゆる「ストリーミング」処理モードを強調したいと思います。 AWS の製品ファミリでは、Amazon Kinesis はデータの "ストリーミング" 処理を実装するサービスです。

Beeswax は、昨年の AWS re:Invent カンファレンスでシステムアーキテクチャを共有しました。 このアーキテクチャの中心にある Streaming Message Hub は、ストリーミング テクノロジを使用して、データの低レイテンシ、キャッシュ、永続化を実現し、最終的なリアルタイム分析とタスク処理を実現します。 この機能を使用して、ビッグデータに関する多くの問題は、このようなアーキテクチャで解決できます。 Beeswax によると、システムのピークの QPS は 1M を超えています。

先ほど共有したケースとの違いは、Amazon Kinesis をデータバッファとして使用してフロントエンドとバックエンドの処理能力を優れたバッファリングし、ビッグデータ処理の遅延を減らすのに有効であることが証明されている点です。

DataXu は、業界で最も急成長している企業の 1 つと考えられている素晴らしい企業です。 導入により、1 秒あたり 200 万件を超えるビジネス要求、データ サイズが PB レベルに達し、ログが 180 TB を超え、分析に使用されるデータだけで 2 PB が増加しているのが分かります。

彼らのアーキテクチャでは、Amazon S3 はデータストアのコアであり、生データは S3 の上に保持されます。 処理後のデータもS3に保存する. DataXuはAmazon Kinesisを利用してデータのバッファリングを実現し,データ処理の応答時間を~10ミリ秒に制御した.

このアーキテクチャの利点は何ですか。 この設計により、データのコピーを 1 つしか保持し、すべてのビジネス処理で同じデータ ソースを共有できるという、後で説明したベスト プラクティスの原則の 1 つです。 MediaMath が共有したケースでは、Firehose という名前のアーキテクチャが言及されています。 アーキテクチャの鍵となるのは、Amazon Kinesis コンポーネントに基づくもので、ストリーミング データの取り込みを簡素化する "ストリーミング" テクノロジを備えています。

AOL のケースには、追加の参照ポイントがあります。 第 1 に、ハイブリッド アーキテクチャを採用し、既存のデータセンターと新しいクラウド コンピューティング サービス間の優れた統合を行い、既存の処理能力と新しいクラウド コンピューティング サービス モードを考慮します。 第 2 に、数百の Hadoop クラスターを使用すると、コストと運用効率の両方で大きな利点があります。

これらのケースを要約すると、3つのポイントがあります:まず、スタートアップにとって、メンテナンスコストを削減することは非常に重要です。 第2に、新しい技術で革新を続けています。 AWS は 2016 年に 1,000 を超える新しいサービスと更新プログラムを提供しており、これらの新しいテクノロジを使用してイノベーションを維持できます。 第3に、コストの面では、多くの人々は、AWSサービスは高価だと言います。 おそらく、単に価格を比較するか、独自のサービスを構築し、AWSのサービス価格は、より高いです。 しかし、コストの最適化のための部屋はありますか? 私はあると信じています。 多くのケースで見られるので、それを証明します。

デジタル広告業界は、新しい広告フォーマット、新しい配信方法、新しいデジタルマーケティングセンター(HUB)、モノのインターネット(IoT)、ジオロケーション主導など、新しいイノベーションが生まれています。

私たちは、新しいイノベーションポイントを見つけるために、参照することができます。 新しい広告手法の 1 つは、In Image 広告と呼ばれます。 これは、画像に広告を掲載する方法です。 この広告は、よりターゲットを絞った、非常に高い可視性を持っています。 GumGum は、このような試みを行う広告企業の 1 つです。 2,000 以上のメディアと提携し、数十億の画像と 6 TB の 1 日あたりのデータをカバーしています。 Localytics は、37,000 を超えるモバイル アプリと 30 億台のモバイル デバイスをカバーする、地理的な場所向けの広告配信企業です。 彼らの賞賛の1つは、Amazon Lambdaを使用して柔軟なオーケストレーションを可能にした。

Serverless と呼ばれるこのテクノロジにより、ビジネス ロジックを小さなブロックで自動化できます。 従来のビジネス アーキテクチャとは異なって、高度に結合された高度な処理システムを開発する必要があります。 この変更により、アーキテクチャ設計が簡素化され、開発者はビジネス機能を簡単に実装できます。 これは非常に注目すべき方向です。

私は、技術分野でのデジタル広告のホットスポットは、現在3つあると思います:まず、ビッグデータ、非常に大きなデータ量、TBレベル。 したがって、このような重要なデータを解決するには、新しいテクノロジが必要です。 考慮事項の 1 つは、バッチをデータ フローに置き換える方法です。 また、データ自体については、付加価値、パーソナライゼーション、推奨事項などを実現する新しいアルゴリズムも必要です。 もう 1 つのポイントは、低レイテンシの必要性です。 プログラムされた購入方法、プログラムされた広告は、100〜150ミリ秒で完了する必要があり、これは緊急の必要性です。

もう 1 つは、既存のコラボレーション テクノロジと手段を使用して、効率的で安全な配信を実現する広告コンテンツの公開です。 

次に、私の個人的な観察と思考について話したいと思います。 まず、ハイブリッド アーキテクチャのパターン。 多くの業界のエンタープライズ ハイブリッド アーキテクチャは、現在試用できる方法の 1 つです。 実装の観点からは、既存のデータセンターをクラウド コンピューティングに接続し、専用のアプローチで統合します。 クラウド コンピューティングがもたらす新しいリソースとサービスを活用しながら、既存のシステムと処理能力を活用します。

2 つ目は、データのデカップリングです。 データ処理の流れは、収集、保存、処理、分析などです。 以前は、データのストレージと処理を混在させるのに慣れていましたが、今日では、このようなシステムはますます問題に直面しています。 したがって、より良い方法は、データをデカップリングし、同じデータを共有することですが、異なる処理タスクを実行することができます。 AWS は、これを実現するのに役立つさまざまなサービスを提供しています。

もう 1 つのポイントは、データ レイクの概念です。 いわゆるデータ レイクの概念は、データ ウェアハウス理論の延長です。 重点は、ビジネス環境における完全なデータ管理の実装です。 従来の意味では、データを異なるタスクに分割するのではなく、最新のビッグデータ管理処理能力を使用して、データ全体を管理する能力。 AWS のフレームワークの下では、Amazon S3 のような 1 つのモデルを使用することを選択する人が多いが、最も単純に見えるが、この目標を達成するための単純なデータ サービスである。

最後に、機械学習です。 機械学習は、現在、業界でホットな技術となっています。 DataXu を例にとると、過去数年間、この分野に多額の投資を行っています。 機械学習の分野で最も重要なのは、処理の遅延とモデルのサイズです。 私は、デジタル広告業界では、この技術が急速に発展すると確信しています。 今日からこの試みは、この業界で際立っている可能性があります。

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