Depop Örnek Olay İncelemesi

Depop, benzersiz moda ürünlerine yönelik pazar yeri aracılığıyla alternatif bir alışveriş olanağı sunuyor. Mevcut PaaS teknolojisinin sınırlarına ulaşan Depop, AWS'ye yöneldi. AWS, Depop'un makine öğrenimine odaklanarak yeni özellikleri hızlı bir biçimde yinelemesine, dağıtmasına ve ölçeklendirmesine olanak tanıyor.

Depop kendisini, yeni neslin benzersiz moda ürünlerini satın aldığı, sattığı ve keşfettiği, toplum tarafından şekillendirilen sosyal bir alışveriş deneyimi olarak tanımlıyor. Depop, yeni ürün satın almaya döngüsel tüketimi ön planda tutan bir alternatif sunarak moda sektörünün daha sürdürülebilir ve amaç odaklı hale gelmesini sağlamayı hedefliyor.

Depop, gelecekte kaydedeceği büyümeyi ve gereksinim duyacağı yeni özellikleri desteklemek için tamamen AWS'ye geçiş yaptı. Şirket o günden bu yana, erken aşama bir startup'tan 25 milyon kullanıcısı olan (aktif kullanıcılarının yüzde 90'ı 25 yaşının altında) ve kilit pazar olarak belirlediği ABD, Birleşik Krallık ve Avustralya'da müşteri sayısı bağlamında önceki yılın aynı dönemine göre yüzde 130 artış kaydeden geç aşama bir başarı öyküsüne dönüştü.

Mevcut Hizmet Olarak Platform (PaaS) teknolojisinin sınırlarına dayanan Depop, yaklaşık iki buçuk yıl önce AWS'ye geçiş yaptı. Depop Teknoloji ve Veri Direktörü Remo Gettini, konuyla ilgili düşüncelerini şöyle ifade ediyor: "PaaS sağlayıcımızla ölçeklendirme sınırı, uygulamalarımızı ölçeklendirmede kullandığımız yöntemlerde esneklik olmaması ve kullanılabilir özellik kümesinin tam olarak yönetilmesine rağmen sınırlı olması nedeniyle çözümlerin geliştirilme şeklindeki kısıtlamalar gibi birtakım zorluklar yaşıyorduk."

Depop Uygulama ve Hizmetler Direktörü Robert Erdin, bu sözlerine şirketin üzerinde daha fazla denetime sahip olduğu, daha uygun maliyetli bir altyapıya ihtiyaç duyduğunu da ekliyor.

AWS çözüm mimarları süreç boyunca karşılaşılan güçlükleri aşma konusunda yardımcı olmuş olsa da Depop geçişi kendi başına gerçekleştirdi. Söz konusu güçlükler arasında, çeşitli maliyet tasarrufu önlemlerini, bu önlemlerin tutarlı biçimde nasıl izlenip uygulanacağını ve farklı AWS hizmetlerinin olgunluğunu anlamak yer alıyordu.

Bir başka güçlük ise, uygulama geliştiricileri için yeniden kullanılabilir, güvenli ve kullanımı kolay soyutlamalar sunma ile geliştiricilere tedarik altyapısına doğrudan erişim hakkı verme arasında doğru dengeyi bulmaktı.

AWS sayesinde şirket, Depop uygulaması üzerinde aynı anda çalışabilen ekiplerin sayısını artırdı. Ekip sayısı ikiden sekize çıktı ve yakın zamanda 10'a ulaşması da olası görünüyor. Bu durum, Depop'un yeni hizmetler geliştirme, test etme ve dağıtma becerisini ciddi anlamda artırdı. Depop Veri Bilimi ve Makine Öğrenimi (ML) Direktörü Clemence J. Burnichon, AWS'nin, ekibine iki bulut sunuculu bir kümeden 25 bulut sunucusuna genişleme esnekliği kazandırdığını da söylüyor.

AWS, Depop'un pazarda hızlı büyümesine de destek oluyor. Amazon CloudFront içerik teslim ağı, Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) ile entegre halde görüntü ve video dağıtımını destekleyerek bu genişlemenin kolaylaştırılmasında oldukça önemli bir rol oynayacak.

ML iş akışlarında AWS ML hizmetini oldukça kapsamlı bir şekilde kullanan Depop'un hizmetleri, her geçen gün daha da ML temelli hale geliyor. Depop'un teknoloji açısından karşı karşıya olduğu başlıca güçlüklerden biri, birbiriyle aynı hiçbir ürün içermeyen ve sürekli büyüyen bir envanterle baş etmektir. Şirket, 25 milyon üründen oluşan geniş envanterini ve işlemlerini yönetme konusunda Amazon S3 tabanlı data lake çözümüne güvenirken, veri akışı için Amazon Kinesis Data Firehose'u ve daha küçük çapta da Amazon Managed Streaming for Apache Kafka'yı (Amazon MSK) kullanıyor.

ML algoritmaları, görsel tanıma teknolojisi ile bir arada kullanılarak data lake'te tutulan giysi ürünlerini beden, renk ve markaya göre ayırma da dahil olmak üzere farklı şekillerde kategorilere ayırarak Depop'un Personal Shopper arama ve öneri hizmetini destekliyor.

Depop, data lake'te tutulan sınıflandırılmış verilerden faydalanabilmek için Amazon Elasticsearch Service'ı mobil uygulamasında kullanmayı planlıyor. Arama üzerinde daha ayrıntılı denetim uygulanmasını ve zaman içinde daha fazla ML algoritmasının eklenmesini sağlayacak.

Data lake ile birlikte kullanılan diğer Amazon teknolojileri arasında daha temiz ve paketli veri sürümleri oluşturmaya yönelik Amazon Redshift veri deposu ile verilere hızlı erişim sunmak için Amazon Athena etkileşimli sorgu hizmeti yer alıyor.

Depop'un ML ekibi, ellerinin altında bu AWS araçlarının bulunmasının getirdiği avantajla yeni derin öğrenme modellerini hızlı bir şekilde yineleyebiliyor. Burnichon'a göre, ML ekibi şu anda üretim aşamasında toplamda saat başına 1,5 milyon mesaj işleyen yaklaşık 30 ML modeline sahip.

Bu modeller, dizine ekleme ve alaka düzeyi için Amazon SageMaker ve Amazon EMR ile desteklenirken ayıklama, dönüştürme ve yükleme (ETL) süreçleri AWS Glue aracılığıyla sağlanıyor.

Gettini, AWS sayesinde Depop'un, "mühendislik ekibimizin ölçeğini ciddi ölçüde büyütmemizi ve eş zamanlı olarak daha fazla sayıda özellik üzerinde çalışmamızı mümkün kılan daha ayrıntılı arka uç hizmetleri"ne yöneldiğini söylüyor.

Depop, mobil uygulamasını destekleyen container'lar için sunucusuz işlem sağlamak amacıyla Amazon Elastic Kubernetes Service'ı (Amazon EKS) kullanıyor ve bu sayede, geliştirme ekibi yeni üretim hizmetlerini bir gün içinde dağıtabiliyor. Erdin, AWS sayesinde artık "tüm kurum çalışanlarının altyapıya erişim olanağına sahip olması" ile geliştirme ekiplerinin yeni şeyleri, teknik yükümlülükler altına girmeden, güvenli bir şekilde, kolaylıkla ve uygun maliyetli biçimde deneyebildiğini söylüyor. Erdin: "Yapmak istediğiniz şey her ne ise ona yönelik bir AWS hizmeti mevcut".

AWS'yi kullanmak, başarılı hizmet veya uygulamaların üretime aktarılmak üzere daha en başından doğru yerde olmasını da sağlıyor. Erdin'e göre, Depop şu ana kadar 100'ün üzerinde hizmetin faaliyete başladığına tanık oldu.

Önemli bir diğer avantaj da Depop'un AWS uzmanlarına erişim olanağı. Erdin, AWS çözüm mimarlarına yöneltilen sorulara gelen cevapların yeni fikirlere ilham kaynağı olması örneğini hatırlatıyor. AWS, Depop'a AWS ve bulut hakkında giriş seviyesindeki oturumlardan belirli teknolojilerle ilgili derin incelemelere kadar farklı seviyelerde düzenli eğitimler de sunuyor.

Gettini, Depop'un AWS ile birlikte elde ettiği en büyük başarının "birimler arası dokuz ekipte görev yapan 100'ün üzerindeki kişiden oluşan bir ürün ve mühendislik şirketini, görevi altyapının işleyişini sürdürmek olan sadece birkaç mühendis ile destekleyebilmek" olduğunu söylüyor.

"Bunu, yaklaşık 30 yıl önce kariyerime başladığım dönem ile karşılaştırıyorum ve hâlâ aklım almıyor."