FreeWheelのビジネス革新の秘密

[51CTO.com からのオリジナル記事] FreeWheel は 2007 年に設立され、米国シリコンバレーに本社を置いています。テレビやインターネットの動画広告、予測、付加価値サービスなどの主要ソリューションの提供を専門とするテクノロジー企業です。主にインターネット技術を広告に利用しており、ターゲット業界は主にテレビです。現在、米国のトップ TV メディア運営者の 90% が FreeWheel プラットフォームを使用しており、FreeWheel プラットフォームを通じて毎年 500 億ドルの広告費を生み出し、米国のビデオ広告スペースの 25% を占めています。

FreeWheel については驚くべき点がたくさんあります。同社の事業、販売、マーケティングはすべてヨーロッパと米国で行われていますが、技術的な研究開発チームは主に中国にあります。わずか 10 年で世界の広告業界に進出し、業界で有名なハイエンドのビデオ広告管理テクノロジーおよびサービス プロバイダーになりました。 FreeWheel のビジネス革新の秘密は何でしょうか?

技術的な課題

FreeWheel は広告プラットフォームとして、データエンパワーメントと ID 管理機能、および広告主、その代理店、およびビデオメディア運営者をつなぐ自動トランザクション方式を組み合わせた、クロスプラットフォームの高精度広告配信を提供します。上流企業と下流企業により良いサービスを提供するために、FreeWheel はいくつかの技術的な課題にも直面しています。

FreeWheel の CTO である Ma Yuling 氏は、まず第一に、FreeWheel は継続的にイノベーションと反復を適用する必要があると述べました。たとえば、FreeWheel が過去 2 年間に開発したプラットフォーム機能は、ビジネス取引や販売方法の変化に対応するために迅速に反復する必要があります。

2番目は、高速かつ広範囲の弾性拡張です。 FreeWheel はいくつかのトップクラスの国際イベントのライブ放送をサポートしており、ユーザーの視聴需要も急増しています。これまで、FreeWheel は 20 を超えるローカル データ センターを所有していましたが、大量のトラフィックが流入するとローカルでの拡張が困難になり、同時に大量のマシンを購入することもできず、ほとんどの時間はアイドル状態になっていました。したがって、FreeWheel では、急増するトラフィック シナリオのニーズに対応するために、弾力的なスケーリング機能が緊急に必要です。

3つ目は、膨大なデータの保存と処理です。 1日あたりのFreeWheelログの数は80Tに達すると予想されます。データを処理した後、複雑なロジックが生成され、10T のデータがディスクに書き込まれます。ディスクが設置された後、FreeWheel の技術者はさまざまなアプリケーションに基づいて監視も実施します。

4 番目は、厳格なセキュリティとコンプライアンスの要件です。 FreeWheel のプラットフォームはエンタープライズ レベルのプラットフォームであり、トップ メディアや多数の広告主にサービスを提供しているため、セキュリティとコンプライアンスに対する要件も非常に高くなっています。

クラウドへの移行手順

2、3 年前、FreeWheel はクラウドへの移行を決定し、クラウドへの移行手順も Amazon Web Services の最新のアプリケーション変革戦略に従いました。最初のステップは、アプリケーションを移行し、アプリケーションをコンテナ化して Amazon Web Services に移行することですが、データベースでは従来の MySQL データベースを引き続き使用します。

クラウドに移行した後、FreeWheel はクラウドベースの最適化を実行し始めました。ビジネス データは比較的複雑で、実行中に再構築する必要があるため、FreeWheel は最終的に Amazon Aurora と Amazon DynamoDB を使用して元の MySQL クラスターを置き換えました。データは元のローカルストレージから Amazon S3 に移行されます。その後、FreeWheel は運用・保守プラットフォーム、監視プラットフォームなど、クラウドをベースとした関連ツールを開発しました。

現在、FreeWheel の主な事業は Amazon Web Services 上で展開されています。クラウドにデプロイされた後、マイクロサービスに分割され、マイクロサービスとサーバーレスのハイブリッド アーキテクチャ システムが形成されます。 Amazon KES をベースにしたクラスターは 50 個以上、ポッドは 5,000 個以上あると報告されています。 Amazon Lambda リクエスト数は 1 日あたり 100 万件に達し、Amazon SageMaker は合計 100 TB のデータを処理しました。

すべてのコアビジネス システムはクラウドに移行されましたが、一部の FreeWheel ビジネスは引き続きローカルで実行されています。したがって、FreeWheel の現在のアーキテクチャはハイブリッドです。では、さまざまな技術アーキテクチャはどのように相互作用するのでしょうか? FreeWheel の技術者は、システム内でやりとりする場合、たとえばマイクロサービスがやりとりする場合は、より効率的な従来の gRPC 方式が使用されると述べました。システム間のやり取りの場合、FRPC などシステム間に互換性のあるプロトコルがあれば、それが最初に使用されます。そうでない場合は、従来の Restful メソッドを使用して対話が行われます。同時に、FreeWheel は、Service Mesh などの多くのサービス ガバナンスも導入し、マイクロサービスに対応する品質のセキュリティと通信の保証を提供しています。

FreeWheel はクラウドに移行した後、オリンピック、スーパーボウル、ワールドカップなど、世界で最も視聴されている 10 以上のイベントのサポートに成功しました。 Amazon Web Services は、トラフィックが 2 秒間に 100 倍に急増するビジネス シナリオに FreeWheel が対処するのに役立ちました。第二に、FreeWheel のビジネスイノベーション能力は大幅に向上し、複数の新しいプロジェクトを成功裏に立ち上げました。 3 番目に、Amazon RDS と Amazon EBS のセキュリティ機能を活用することで、FreeWheel はデータストレージや暗号化などの監査要件を簡単に満たすことができます。広告予測ビジネスでは、Amazon SageMaker の分散トレーニング クラスターを活用することで、モデルの反復サイクルが大幅に短縮され、効果が 1 倍近く向上しました。同時に、スポットインスタンスの使用により、チームはリソース使用コストを 50% 以上節約し、チームの運用と保守の効率も向上することができました。

安全性の向上

FreeWheel のビジネスは世界規模で展開されているため、国や地域ごとにデータ セキュリティの基準や規制が異なります。したがって、FreeWheel は業界でより効率的にビジネスを展開するために、独自のシステムで各地域の基準を満たす必要があります。

FreeWheel は世界トップクラスのメディアにサービスを提供しているため、当然ながら誰もがデータ セキュリティに細心の注意を払っています。そのため、FreeWheel は独自のプラットフォーム上でデータに対して対応する暗号化処理を実行しました。流れるデータとディスク上のデータの両方が暗号化されます。 MySQL はオープンソースとしては優れていますが、暗号化が比較的難しくアクセス効率が低下するため、Freewheel では Amazon Aurora を使用しています。 Amazon クラウドテクノロジーは、ストレージ層における技術革新と最適化を実行します。関連するオプションを設定すると、基礎となるデータ暗号化が形成され、パフォーマンスを犠牲にすることなくデータのセキュリティが保証されます。

さらに、FreeWheel の技術者は、Amazon Web Services にはセキュリティに関する考慮事項が数多くあると述べました。 FreeWheel は Amazon Web Services と連携し、オニオン方式でセキュリティを段階的に改善し、定期的なスキャンを実施してソースで制御し、セキュリティ リスクをできるだけ早く排除します。

今後の計画

将来を見据えて、システムの安定性が常に FreeWheel の第一の要素になると Ma Yuling は考えています。 FreeWheel システムが 1 秒間ダウンすると、FreeWheel がサポートする世界中の TV およびビデオ プラットフォームはその秒間広告を再生できなくなり、大きな損失が発生します。そのため、FreeWheel の技術チームは大きなプレッシャーにさらされています。システムの安定性が鍵であり、自動スケーリングとリージョン間の災害復旧も FreeWheel が考慮しなければならない問題です。

2つ目は生産効率です。高度なテクノロジーを使用して生産効率を向上させることで、チームの機敏性が高まり、新しい製品や機能を迅速にリリースできるようになります。

3つ目はデータ駆動型です。 FreeWheel は、誰に広告を出すか、自社のシステムをどのように運用するかを決定するためにデータを使用する必要があります。そのため、FreeWheel はより多くのデータを処理し、AI と機械学習を使用して、より正確な予測、動的な価格設定、システムの監視を実現します。

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