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MapR Hadoop M7 in CyberAgent AdTech Studio
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サイバーエージェントアドテクスタジオで利用しているHadoop基盤「MapR M7」の利用事例について話した時の資料です。
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LoRaWANスマート距離検出センサー DS20L カタログ LiDARデバイス
LoRaWANスマート距離検出センサー DS20L カタログ LiDARデバイス
CRI Japan, Inc.
2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その32024/04/26の勉強会で発表されたものです。
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iPride Co., Ltd.
Syed Talal Wasim, Muzammal Naseer, Salman Khan, Ming-Hsuan Yang, Fahad Shahbaz Khan , "Video-GroundingDINO: Towards Open-Vocabulary Spatio-Temporal Video Grounding" arXiv2024 https://arxiv.org/abs/2401.00901v2
論文紹介:Video-GroundingDINO: Towards Open-Vocabulary Spatio-Temporal Video Groun...
論文紹介:Video-GroundingDINO: Towards Open-Vocabulary Spatio-Temporal Video Groun...
Toru Tamaki
2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その22024/04/26の勉強会で発表されたものです。
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iPride Co., Ltd.
LoRaWAN スマート距離検出デバイスDS20L日本語マニュアル
LoRaWAN スマート距離検出デバイスDS20L日本語マニュアル
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CRI Japan, Inc.
Jue Wang, Wentao Zhu, Pichao Wang, Xiang Yu, Linda Liu, Mohamed Omar, Raffay Hamid, " Selective Structured State-Spaces for Long-Form Video Understanding" CVPR2023 https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2023/html/Wang_Selective_Structured_State-Spaces_for_Long-Form_Video_Understanding_CVPR_2023_paper.html
論文紹介:Selective Structured State-Spaces for Long-Form Video Understanding
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Toru Tamaki
2024年5月8日 Power Platform 勉強会 #1 LT資料
知識ゼロの営業マンでもできた!超速で初心者を脱する、悪魔的学習ステップ3選.pptx
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論文紹介: The Surprising Effectiveness of PPO in Cooperative Multi-Agent Games
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新人研修 後半 2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
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Observabilityは従来型の監視と何が違うのか(キンドリルジャパン社内勉強会:2022年10月27日発表)
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NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)
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Utilizing Ballerina for Cloud Native Integrations
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LoRaWANスマート距離検出センサー DS20L カタログ LiDARデバイス
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Amazon SES を勉強してみる その32024/04/26の勉強会で発表されたものです。
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論文紹介:Video-GroundingDINO: Towards Open-Vocabulary Spatio-Temporal Video Groun...
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Amazon SES を勉強してみる その22024/04/26の勉強会で発表されたものです。
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LoRaWAN スマート距離検出デバイスDS20L日本語マニュアル
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論文紹介:Selective Structured State-Spaces for Long-Form Video Understanding
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知識ゼロの営業マンでもできた!超速で初心者を脱する、悪魔的学習ステップ3選.pptx
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MapR Hadoop M7 in CyberAgent AdTech Studio
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MapR Hadoop M7 in
CyberAgent AdTech Studio 2016 April 4th CyberAgent, Inc. All Rights Reserved
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自己紹介
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Ken Takao 株式会社サイバーエージェント アドテク本部 技術戦略部 技術戦略室 Central Infrastructure
Agency Infra Manager アドテク本部の技術ボードメンバー として分析基盤の構築や推進を行ってます。
4.
サイバーエージェントとは?
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OUR VISION 当社は1998年の創業以来、インターネットを軸に事業を展開し、 現在では当社の代表的なサービスである「Ameba」をはじめ、ス マートフォン向けに多数のコミュニティサービスやゲームを提供 しています。2011年よりスマートフォン事業へ経営資産を大きく シフトし、2014年9月期には売上高の約7割がスマートフォン事 業に転換。変化対応力を強みに事業拡大を続けております。 Ameba事業は、先行投資期から収穫期に移行。インターネット 広告事業においては、スマートフォン広告市場の約3割を取り扱 い、インターネット広 告
市 場 国 内ナンバーワンのシェアを拡 大 し、アドテクノロジー分野や動画広告など、新しい広告手法にも 積極的に取り組んでおります。2009年から展開するゲーム事業 においても、ネイティブゲームにて複数本のヒットタイトルが出る など、国内有数のゲーム事業へ成長いたしました。
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タイトル TITLE
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タイトル TITLE
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アドテクスタジオとは?
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200名以上の エンジニア 20以上の 広告システム 1000台以上の 物理サーバー GCP,AWS, IDCF Cloudなど マルチクラウド 10PB以上の データ基盤 数百TBの データ ウェアハウス
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Hadoop Platform in AdTech
Studio
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アドテクスタジオのHadoop 現在10以上のHadoopクラスターが存在 ・広告のレポート集計基盤 ・アドホックなデータ分析 ・巨大データストレージ
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アドテクならではの要件 ・想定容量10PB ・レイテンシー5ms以内 ・構築期間2カ月
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アドテクならではの要件 ・想定容量10PB クラウドだと2TBのディスクが24本のるサーバーが625台必要 ・レイテンシー5ms以内 HBaseだとGCのタイミングでレイテンシー悪化 ・構築期間2カ月 検証や構築、運用テストなど行うとギリギリ。
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購入したサーバー HP ProLiant SL4540 Gen8
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なんとDiskが60本搭載可能 1台あたり0.36PB(6TBx60本)
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大量に購入 10PB!
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トピック 高密度型サーバーを活用し、 容量を確保する一方でコストを削減 高密度型サーバーを使い切る MAPRのパフォーマンス IOが高速化すればするほど 伸びるパフォーマンス
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MAPR HadoopとDWHの連携 グデータなど大規模な データ量のファイルを MAPR-FSに集約。 DWHでMAPR-FSを POSIX CLIENTでマウ ントし、超高速にデータ をインポートし、必要な 時だけデータを入れて 集計
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DWHでデータを読み込むときの MAPR Hadoop側の転送スピード
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Result ・約1TBのデータを30分程度でHadoopからDWHにIMPORT。 超高速なデータ集計基盤に! ・MAPR-FSではNFSでのマウントが可能となり、データのログ転送 回りのフローが大幅に簡略化! ・ただのストレージではなく、Hadoopコマンドが利用可能! ・ストレージ容量が10PBなので、今までデータ量を気にして消して いたファイルも気兼ねなく保存し続けることが可能に。 ・これによりデータを活用して配信に活用するスパンが短くなり、広 告効果が向上。
24.
今後の展望
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今後の展望 ・アドテクにはリアルタイム性が必要 ・より新しいデータをリアルタイムに活用したい ・コンバージド・データ・プラットフォームとして 機能追加された「MapR Streams」の活用を 検討中
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Next Level
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Project Ganesha 共通Hadoopクラスタと それを取り巻くデータ処理環境を構築予定 ターゲット -個々に管理していたHadoopクラスタを集約することで リソースの効率化を行う -遊休リソースを分析業務に再分配
28.
Project Ganeshaの全体像 Matrix 各システム ストリーミング基盤 ログ データ基盤
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