ブレインパッドに聞くGCP活用のコツ
「Google Cloud Platform」へ移行した企業に、使って分かった魅力を聞いた(1/2 ページ)
オンプレミス環境で運用していた自社開発のシステム環境を「Google Cloud Platform」(GCP)へ移行した企業がある。クラウド移行やGCPを選択した理由について担当者に聞いた。
近年、情報システムの一部に「パブリッククラウド」を活用することが珍しくなくなってきた。技術評価のための試用や開発環境としての活用、SaaS(Software as a Service)で提供されている業務アプリケーションの部分的な利用といったユースケースは、既に一般的なものだ。また顧客に向けて提供しているサービスの基盤全体を、パブリッククラウドに構築するといった取り組みも徐々に広がってきている。
データ活用とその関連製品/サービスに強みを持つブレインパッドも、そうした取り組みを進める企業の1社だ。同社は2017年4月6日、オンプレミス環境で運用していた自社開発による運用型広告最適化ツール「L2Mixer(エルツーミキサー)」のシステム環境をGoogleのパブリッククラウド「Google Cloud Platform」(GCP)へ移行したと発表した。
L2Mixerをクラウドへ移行した経緯や、移行先としてGCPを選択した理由、また現状での課題などについて、ブレインパッドでテクノロジー&ソフトウェア開発本部の基盤開発部長を務める下田倫大氏と、同社マーケティングプラットフォーム本部開発部でL2Mixerの開発に携わる井上剛志氏に聞いた。
併せて読みたいお薦めの記事
Google Cloud Platformの特徴
- Google Cloud Platformは業務アプリケーションの移行先となるか
- Googleが提供するビッグデータ分析サービスの基礎知識
- うわさされる“Google DaaS”は従来のPC代わりになるか
競合と比べたGoogle Cloud Platform
ハードウェアの制約によるサービス展開への影響が契機に
ブレインパッドのL2Mixerは、企業のWebマーケティング担当者向けのツールで、Googleやヤフーなどが運営する広告プラットフォームに配信するリスティング/ディスプレイ広告などを効率的に運用することができる。
一般的にこれらの広告プラットフォームを利用するに当たっては、ユーザー企業側で、広告とひも付ける検索キーワードに対して「入札」をし、他の入札希望者や成果によって変動する広告料を予算の範囲内で管理していく。目指す広告効果に見合うキーワードの設定や予算に応じた入札額の最適化をGoogleやヤフーなど複数の広告プラットフォームを横断して行うには、多くの手間とノウハウが必要とされる。
L2Mixerではキーワード単位での予測モデルや最適化エンジンを活用することで、こうした広告運用を自動的に最適化する。Googleやヤフーなど複数の広告プラットフォームを横断して最適化が可能な点、予測精度が高い点、柔軟な運用が可能といった点が評価され、2010年にサービスを開始して以来、アカウント数で約2万件、運用キーワード数で約6億件を抱える大規模なサービスへと成長してきた。
そんなL2Mixerを支えるシステム基盤は、サービス開始以来オンプレミスで運用されてきたが、機能やサービスの拡大によってシステムリソースが年々逼迫(ひっぱく)してきており、限界が近づいていた。「スピーディーなサービス展開を実現するに当たり、オンプレミスからクラウドへの移行は必須でした」と、井上氏はクラウド移行の背景を説明する。
「マーケティング向けのサービスを提供していく中で、オンプレミスでの運用がサービスモデルに合わなくなってきていたというのも、クラウド化を検討した大きな理由です」と話すのは下田氏だ。新たなサービスのためにオンプレミスで大規模な初期投資をしたい場合、実際にそれが回収できるだけの新規ユーザーを獲得できるかどうかは、常に議論になっていたという。またサービスの性質上、ユーザーから過去のキーワードに関するデータを大量に保存しておきたいというニーズがあったという。その要望に応えるためのオンプレミスのリソースが足りなくなってきているという問題もあり、結果「新しいことに挑戦するのが難しくなっていました」と下田氏は明かす。
ビジネス要件に合う柔軟な利用プランがあるGCPを選択
同社では、2年ほど前にL2Mixerをクラウドへ移行する検討を開始。複数のクラウドサービスの候補からGCPへの移行を決定した。その最も大きな理由になったのは、GCPが既存の環境を移行するに当たって「最もリーズナブルな利用プランを提供していたこと」(井上氏)だという。
L2Mixerでは、キーワードや入札額の最適化を図るため、日次で大規模な分析処理を実施しており、これが同サービスの差別化のポイントにもなっている。そのためCPUやメモリ、ストレージ、データベースに関するハードウェアには高いスペックが求められ、オンプレミスにおいてもそれらの部分に多くの投資をしていた。
既に多くのユーザーが利用しているシステムのため、まずはオンプレミス環境をそのままクラウドへと移行して、同じように動かせることを最優先にした。しかしGCP以外のクラウドが提供しているプランで、ビジネス要件を満たすハイスペックなインスタンス(仮想マシン)を利用しようとすると、料金が極めて高額になってしまったという。GCPのIaaSである「Google Compute Engine」では「カスタムマシンタイプ」と呼ばれるプランが提供されており「これを活用することで要件に合ったスペックを、より適正なコストで利用することが可能でした」と井上氏は説明する。
L2Mixerの分析処理は、日次のバッチで実行している。下田氏は「GCPではそのためのリソースに対する課金が1分単位という点も魅力的でした。また長時間利用に伴うディスカウントも、特に事前申請の必要がなく、自動的に適用される点もポイントでした」と話す。
ブレインパッドは2016年8月に、L2Mixerの移行作業を開始した。2017年1月には移行が完了し、GCPでの本稼働を開始した。細部のチューニングを進めつつ、現状、従来と同じシステムを問題なく稼働できているという。
クラウド移行によって得られたコスト以外のメリット
クラウドへの移行によって得られたメリットは、ハードウェアのリプレースに伴うコストの大幅な削減にとどまらない。運用保守に関する手間やコストの削減、サービス運用における柔軟性の向上、新サービス展開のスピード向上といった恩恵も高く評価しているという。
「システムの運用保守に関しては、オンプレミスのときに悩まされた物理的な制約から解放されたことが大きいと感じています」と下田氏は語る。外部の広告プラットフォームのAPI呼び出しがうまくいかずに再実行が必要になった場合、オンプレミスのときはシステムリソースに限りがあることから、他に動いているプロセスへの影響を考慮する必要があった。「クラウドへの移行で、こうしたことを気にすることなく再実行できるようになり、運用負荷が下がりました」(同氏)
サービスを拡張していく中で、開発者が新たなアイデアや技術を試してみたいと思った際、従来はオンプレミスの制約の中で検証する必要があり「そのことがスピード感を鈍らせる原因にもなっていました」と井上氏は明かす。クラウド環境へ移行したことで、検証用の環境を作って試し、不要になったらすぐに廃棄するといったサイクルをスピーディーに回せるようになり、迅速なサービス展開へつながっているという。
ブレインパッドは今後、ビッグデータ解析サービスの「Google BigQuery」、リアルタイムデータ処理サービスの「Google Cloud Dataflow」、PaaS(Platform as a Service)の「Google App Engine」といったGCPのコンポーネントを活用し、L2Mixerのアーキテクチャをクラウドに最適化した効率的な仕組みに改善していくことも検討している。
「GCPでは事前にコミットメントを確約することで、CPUやメモリを通常よりさらに安く仕入れることのできる新しい課金体系も発表されているので、コストを適正に保ちつつサービスの規模や機能を拡大していく計画です」(下田氏)
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
この記事の著者
関連記事
新着ホワイトペーパー PR
-
製品資料
[株式会社キーエンス] なぜRPA導入は頓挫する? シナリオ作成の壁を乗り越える解決策とは -
製品資料
[株式会社セールスフォース・ジャパン] 「CRMは設計と無関係」は本当か? PLMとの融合で実現する高速開発 -
事例
[日本ヒューレット・パッカード合同会社] AIエージェントの時代にどう備える? 「新たな働き手」を支える3要素とは -
製品資料
[日本ヒューレット・パッカード合同会社] “横並びの自動化”から脱却、AI活用で生産性と競争力を高める秘訣 -
製品資料
[サイボウズ株式会社] AIが「わざわざ使うツール」になっていない? 業務で自然に使う導線にする秘訣
こんなメディアも見られています
TechTargetジャパンに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
ベンダーコンテンツ PR
From Informa TechTarget
SpecialPR
アクセスランキング
-
1
なぜ「全社配布Copilot」は使われないのか? 失敗に学ぶAI定着
-
2
法務と開発者で「言葉が通じない」問題 トヨタやソニーが語るOSS管理の真実
-
3
ChatGPTは“検索しまくり”でGeminiは“淡泊”? データが明かすAIの裏側
-
4
なぜ「Gemini 4 Argon」は出遅れたのか? Googleが狙う“逆転のシナリオ”
-
5
「中堅・中小企業のネットワーク・セキュリティ運用実態」に関するアンケート
-
6
損保ジャパンはなぜ「COBOL」を捨てなかったのか? 脱メインフレームの真相
-
7
「Wi-Fi 7」経由でWindowsが乗っ取られる? 最高権限奪取の恐怖
-
8
情報漏えいはなぜ繰り返されるのか 今すぐ見直すべき「境界」
-
9
情シスの約8割が転職や退職を意識 調査で分かった“辞めたくなる最大の理由”
-
10
【漫画付き】ひとり情シス協会が明かす、RAG導入でしくじる企業「2つの共通点」
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
不審メールの経路や見せ方に変化? 2026年夏の3事例から見えた動向と対処方法
-
2
家庭用Wi-Fiルーターの業務利用は危険? 避けるべき理由と具体的な対策
-
3
Microsoft 365を安全に運用 うっかりミスやサイバー攻撃に備えるデータ保護術
-
4
財務部門がAIを最大限に活用する方法 無駄のない戦略的リーダーシップへの道
-
5
LLMが兵器化? 元FBI高官が鳴らす警鐘とセキュリティツール統合のポイント
-
6
「オンプレミス回帰」せざるを得ない“合理的な理由”
-
7
なぜRPA導入は頓挫する? シナリオ作成の壁を乗り越える解決策とは
-
8
生成AIを開発に導入しても効果が見えない? 実証実験で分かった成果と課題
-
9
経産省DX指針から読み解く、受発注業務デジタル化ロードマップ
-
10
HDDを使わない「SSDオンリー」が無謀なのはなぜ?
TechTargetジャパン SNS
インフォメーション
注目情報をチェック
TechTargetジャパンをフォロー