動画配信サービスをはじめ、EC、オンラインゲーム、外国為替証拠金(FX)取引など、多彩なビジネスを展開するDMM.comグループにおいて、グループ全体のシステム構築と運営、Webマーケティングを手がけているDMM.comラボ。本稿で紹介するホワイトペーパーでは、いかにしてDMM.comラボが、レコメンド機能を実装した商用サービスのリリースや、リアルタイム分析を実現したかについて詳細にレポートしている。
多様なサービスを提供するDMM.comグループにとって、ITやクラウドは事業成長に不可欠な仕組みである。そのためDMM.comラボでは将来を見据えていち早くビッグデータ分析に取り組み、ビジネスの基幹となるシステムに昇華させていくことを目指してきた。同社ではビッグデータ活用を検討する以前から、「レコメンド」や「行動分析」などを行っていたものの、内製、外注をはじめとして部門ごとに運用のレベルに差が見られていた。また検索、分析の精度やスピードにも課題があったことから、全社的な統一基盤の構築へと着手した。
| DMM.comグループが抱えていた課題 | |
|---|---|
| 1. | 「レコメンド」や「行動分析」を部門ごとに行っていたため、その精度に差が生じていた |
| 2. | 一部の部門では外部の企業にデータを渡して分析を依頼していたが、外注では状況に応じたきめ細かなチューニングが困難だった |
| 3. | 検索、分析の精度やスピードが求められる要件に対して不足していた |
DMM.comグループの全サービスを統合する分析基盤を検討するにあたり、自社でハンドリングができるオープンソースの採用が必須と考えたDMM.comラボは、当初、Apache Hadoopベースに、Apache Mahoutを使用したレコメンドシステムを検証を行った。ところが、実際に分析してみると大量のデータ処理のスピードが遅いことが判明した。そこで同社は、インメモリーで処理するため他のアプローチと比較しても圧倒的に高速な分析が可能なSparkに着目。プラットフォーム構築には、当時HadoopベースのSparkを積極的に推進していたCloudera社の「Cloudera Enterprise」を採用することを決定した。
こうしてCloudera Enterprise を活用し、IA サーバー上にSpark によるレコメンド機能を実装した分析基盤は、2014年12月から稼動を開始。2015年9月にはレコメンド機能と行動分析を実装したサービスをリリースしている。サーバーについては、構築開始当初は15台のサーバーからスモールスタートし、現在は25台のサーバーが稼動している。またSparkまわりのエコシステムには、すべてインテルXeon プロセッサーE5 ファミリーを搭載したサーバーを採用し、合わせて35台前後のIAサーバーが稼動中である。
より顧客のニーズに合致したレコメンドや、ビジネス上の様々な判断を促す行動分析を可能とする同社が構築した分析基盤の詳細は、本稿よりダウンロードできるホワイトペーパーで確認できる。業種や規模を問わず、ビッグデータの基盤構築および実ビジネスでの活用を目指しているすべての責任者や担当者に、是非一読して欲しい。
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