Tapjoy utilizza Amazon SageMaker per la mediazione programmatica nella pubblicità quasi in tempo reale

Tapjoy è una piattaforma di pubblicità e monetizzazione delle app per dispositivi mobili che raggiunge 1,65 miliardi di utenti attivi al mese con 40 milioni di interazioni giornaliere su app e dispositivi. La piattaforma pubblicitaria di Tapjoy fa offerte in aste in tempo reale e deve gestire un rendimento elevato con tempi di risposta a latenza ultra bassa. L'azienda voleva utilizzare il machine learning (ML) per prevedere il comportamento degli utenti e i prezzi degli annunci per oltre 50.000 richieste al secondo, con l'obbligo di eseguire inferenze entro una finestra di latenza di 5 millisecondi. Tapjoy voleva anche la flessibilità necessaria per testare diversi endpoint in produzione e mantenere bassi i costi riducendo al minimo i tempi di sviluppo per i suoi team e ha scelto Amazon Web Services (AWS) per creare una soluzione.

Tapjoy ha utilizzato Amazon SageMaker come soluzione end-to-end per creare, addestrare e implementare il machine learning per la pubblicità quasi in tempo reale, implementando cinque endpoint a modello singolo e quattro multimodello per l'inferenza a bassa latenza in produzione. Per il futuro Tapjoy prevede di automatizzare la riqualificazione e l'implementazione dei modelli, creare monitor di modelli e adottare il registro dei modelli SageMaker per tracciare e controllare i modelli addestrati.

"Alla fine, abbiamo scelto Amazon SageMaker perché dispone di una piattaforma di machine learning end-to-end ed è molto ricca di funzionalità", afferma Nick Reffitt, vicepresidente di data science e ingegneria dei dati di Tapjoy. "In precedenza impiegavamo dai tre ai sei mesi per addestrare, costruire e implementare un modello. Ora, con SageMaker, possiamo farlo entro una settimana, forse anche meno", ha dichiarato Reffitt. "Questo ci ha permesso di muoverci molto più velocemente".

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