Tapjoy utiliza Amazon SageMaker para la mediación programática en publicidad casi en tiempo real

Tapjoy es una plataforma de publicidad móvil y monetización de aplicaciones que llega a 1650 millones de usuarios activos al mes, con 40 millones de interacciones diarias en aplicaciones y dispositivos móviles. La plataforma de publicidad de Tapjoy realiza ofertas en subastas en tiempo real y debe gestionar un alto rendimiento con tiempos de respuesta de latencia ultrabajo. La empresa quería utilizar el machine learning (ML) para predecir el comportamiento de los usuarios y los precios de los anuncios para más de 50 000 solicitudes por segundo, con el requisito de realizar inferencias en un periodo de latencia de 5 milisegundos. Tapjoy también quería flexibilidad para poner a prueba varios terminales en producción, mantener los costos bajos y, al mismo tiempo, minimizar el tiempo de desarrollo para sus equipos, y eligió Amazon Web Services (AWS) para crear una solución.

Tapjoy utilizó Amazon SageMaker como una solución integral para crear, entrenar e implementar el machine learning para la publicidad casi en tiempo real, mediante la implementación de cinco puntos de conexión de un solo modelo y cuatro multimodelo para realizar inferencias de baja latencia en la producción. De cara al futuro, Tapjoy planea automatizar el reentrenamiento y las implementaciones de modelos, crear monitores de modelos y adoptar el registro de modelos de SageMaker para rastrear y auditar los modelos entrenados.

“En última instancia, elegimos Amazon SageMaker porque cuenta con una plataforma integral de machine learning y ofrece muchas funciones”, afirma Nick Reffitt, vicepresidente de Ciencia e Ingeniería de Datos de Tapjoy. “Antes tardábamos entre tres y seis meses para entrenar, crear e implementar un modelo. Ahora, con SageMaker, podemos hacerlo en una semana, quizás incluso en menos tiempo”, afirma Reffitt. “Eso nos ha permitido avanzar mucho más rápido”.

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