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、 マイクロサービスを 主な分析アプリケーションから、個別に作成できます。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 エンジニアリングディレクター

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。

  • 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。
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Amazon Kinesis と Amazon Lambda を使用する前は、マイクロサービスが追加されると、Localytics の主な分析処理サービスをアップデートする必要がありました。

 

  • 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、新しい マイクロサービスが AWS Lambda を使用して作成され、Amazon Kinesis 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。
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デプロイされた Amazon Kinesis と Amazon Lambda を使用して、Localytics では Kinesis ストリーム内にデータのサブネットを配置しています。これを使用して、それぞれのマイクロサービスチームは、分析チームに通知または相談する必要なく、独自の Lambda マイクロサービスを構築できます。

 

  • 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分離することで、 新しいマイクロサービスの作成が可能になり、 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のプロビジョニングと管理が不要になります
  • 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。

AWS Lambda を使用して分析向けのリアルタイムのストリーム処理を実行する方法については、サーバーレスコンピューティングの詳細ページを参照してください。