Kisah Pelanggan/Teknologi Periklanan & Pemasaran
2022
Tapjoy Menggunakan Amazon SageMaker untuk Mediasi Terprogram dalam Periklanan yang Hampir secara Waktu Nyata
Simak penuturan Nick Reffitt, wakil presiden ilmu data dan rekayasa (vice president of data science and engineering) di Tapjoy, tentang cara perusahaan menggunakan Amazon SageMaker untuk melatih, membangun, dan men-deploy model machine learning dalam waktu satu minggu.
Tapjoy adalah platform iklan seluler dan monetisasi aplikasi yang mencapai 1,65 miliar pengguna aktif per bulan dengan 40 juta keterlibatan harian di aplikasi dan perangkat seluler. Platform iklan Tapjoy menempatkan tawaran dalam lelang waktu nyata dan harus menangani throughput yang tinggi dengan waktu respons latensi yang sangat rendah. Perusahaan ingin menggunakan machine learning (ML) guna memprediksi perilaku pengguna dan harga iklan untuk lebih dari 50.000 permintaan per detik, dengan persyaratan untuk menjalankan inferensi dalam jendela latensi selama 5 milidetik. Tapjoy juga menginginkan fleksibilitas untuk menguji beberapa titik akhir dalam produksi dan menjaga biaya tetap rendah sekaligus meminimalkan waktu pengembangan untuk timnya. Dalam hal ini, Tapjoy memilih Amazon Web Services (AWS) untuk membangun solusi.
Tapjoy menggunakan Amazon SageMaker sebagai solusi ujung ke ujung untuk membangun, melatih, dan men-deploy machine learning untuk iklan yang hampir secara waktu nyata, yang menerapkan lima titik akhir model tunggal dan empat titik akhir multimodel untuk inferensi latensi rendah dalam produksi. Pada masa mendatang, Tapjoy berencana untuk mengotomatiskan pelatihan ulang dan deployment model, membangun monitor model, serta mengadopsi registri model SageMaker untuk melacak dan mengaudit model terlatih.
“Pada akhirnya, kami memilih Amazon SageMaker karena memiliki platform machine learning ujung ke ujung yang sangat kaya akan fitur,” kata Nick Reffitt, wakil presiden ilmu data dan rekayasa (vice president of data science and engineering) di Tapjoy. “Kami telah beralih dari proses yang memakan waktu sekitar tiga hingga enam bulan untuk melatih, membangun, dan men-deploy model. Sekarang dengan SageMaker, kami bisa melakukannya hanya dalam waktu satu minggu, atau bahkan mungkin lebih cepat,” kata Reffitt. “SageMaker telah memungkinkan kami untuk bergerak lebih cepat.”
Pelajari selengkapnya tentang solusi intelijen periklanan di AWS.
Layanan AWS yang Digunakan
Amazon SageMaker
Bangun, latih, dan deploy model machine learning untuk setiap kasus penggunaan dengan infrastruktur, alat, dan alur kerja yang terkelola penuh.
Mulai
Organisasi dalam berbagai ukuran di semua industri mentransformasi bisnis mereka dan mewujudkan misi mereka setiap hari menggunakan AWS. Hubungi ahli kami dan mulai perjalanan AWS Anda sendiri sekarang juga.