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Localytics 導入事例

2015 年

Localytics は、ウェブアプリケーションやモバイルアプリケーションの分析とエンゲージメント企業です。ESPN、eBay、Fox、Salesforce、RueLaLa、New York Times といった主要ブランドは、マーケティングおよび分析ツールを使用して、アプリケーションの実行方法を把握し、新規および既存の顧客と交流しています。ボストンに拠点を置く同社のソフトウェアは、世界中の 30 億を超える装置において 37,000 を超えるアプリケーションで使用されています。

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AWS Lambda で、さまざまなエンジニアチームが並列データストリームを利用し、メインの分析アプリケーションとは別にマイクロサービスを作成できます。これにより、新しいサービスを迅速にお客様に提供できるようになります。スタートアップにおいて市場投入を加速することは重要です」

Mohit Dilawari 氏
Localytics エンジニアリングディレクター

課題

  • Localytics の分析ソフトウェアを実行する、さまざまなモバイルアプリケーションから毎日アップロードされる、何十億ものデータポイントを持つパイプラインをサポートする必要があります。
  • エンジニアチームが新しいサービスを作成するためには、データのサブネットにアクセスする必要があります。しかしこれにより、さらなるキャパシティープランニング、使用率のモニタリング、およびインフラストラクチャの管理が必要となりました。
  • プラットフォームチームは、エンジニアチームがセルフサービスで利用できるようにしたいと考えました。

アマゾン ウェブ サービスが選ばれた理由

  • AWS の使用により、Elastic Load Balancing から Amazon Simple Queue Service へ、そして Amazon Elastic Compute Cloud へ、最後に Amazon Kinesis のストリームへ、毎月約 1000 億のデータポイントを送信できます。
  • マーケティングソフトウェアの各新機能向けに、AWS Lambda を使用した新しいマイクロサービスが作成され、Amazon Kinesis データストリームにアクセスします。各マイクロサービスは、他のサービスと並列でデータストリームにアクセスできます。

Localytics の独自の分析処理サービス

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AWS Lambda と Amazon Kinesis を使用した Localytics の分析処理サービス

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利点

  • 製品エンジニアリングの取り組みをプラットフォーム分析パイプラインから疎結合化することで、主な分析アプリケーションにバンドルされる必要なく、データストリームにアクセスできます。
  • 各マイクロサービスを実行するためのインフラストラクチャをプロビジョニングおよび管理する必要がなくなります。
  • Lambda では自動的に負荷を拡大縮小し、毎月何百億ものデータポイントを処理できます。
  • 各機能は、他のすべてのマイクロサービスと別個に実行およびスケールできる新しいマイクロサービスなので、新規カスタマーサービスのための市場投入を加速できます。

Localytics について

Localytics は、ウェブアプリケーションやモバイルアプリケーションの分析とエンゲージメント企業です。ESPN、eBay、Fox、Salesforce、RueLaLa、New York Times といった主要ブランドは、マーケティングおよび分析ツールを使用して、アプリケーションの実行方法を把握し、新規および既存の顧客と交流しています。


使用されている AWS のサービス

Amazon EC2

Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) は、安全でサイズ変更可能なコンピューティング性能をクラウド内で提供するウェブサービスです。開発者がウェブスケールのクラウドコンピューティングを簡単に利用できるように設計されています。

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Elastic Load Balancing

Elastic Load Balancing は、アプリケーションへのトラフィックを複数のターゲット (Amazon EC2 インスタンス、コンテナ、IP アドレス、Lambda 関数など) に自動的に分散します。

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Amazon SQS

Amazon Simple Queue Service (SQS) は、完全マネージド型のメッセージキューイングサービスで、マイクロサービス、分散システム、およびサーバーレスアプリケーションの疎結合化とスケーリングが可能です。

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Amazon Kinesis

Amazon Kinesis でストリーミングデータをリアルタイムで収集、処理、分析することが簡単になるため、インサイトを適時に取得して新しい情報に迅速に対応できます。

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開始方法

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