リアルタイム分析

インドの大手Eコマースプラットフォームの主任エンジニアリングコンサルタントとして、私は最先端のリアルタイムデータ取り込みと分析フレームワークの開発を主導しました。このプロジェクトは、Adobe AnalyticsやGoogle Analyticsなどの従来の分析ツールの機能を超える、ユーザー行動とシステムパフォーマンスに関する包括的なリアルタイムの洞察を提供することを目的としていました。

プロジェクト概要 #

私たちの目標は以下の通りでした：

1. 毎日数十億のイベントを処理できる、スケーラブルなリアルタイムデータ取り込みシステムを開発する
2. データをリアルタイムで処理・分析する柔軟な分析フレームワークを作成する
3. これまでよりも迅速に、様々なビジネスユニットに実用的な洞察を提供する
4. データの正確性、セキュリティ、プライバシー規制への準拠を確保する

技術アーキテクチャ #

データ取り込み層 #

• AWS Lambda: サーバーレス、イベント駆動型のデータ取り込みに使用
• Amazon Kinesis: リアルタイムデータストリーミング用
• カスタムSDK: ウェブとモバイルプラットフォーム全体でのクライアントサイドデータ収集用に開発

データ処理と保存 #

• Apache Flink: 複雑なイベント処理とストリーム分析用
• Amazon S3: 生データと処理済みデータを保存するデータレイクとして
• Amazon Redshift: データウェアハウジングと複雑な分析クエリ用

分析と可視化 #

• カスタム分析エンジン: Pythonを使用して構築し、特定のニーズに最適化
• Tableauとカスタムダッシュボード: データの可視化とレポーティング用

主要機能 #

1. リアルタイムイベント処理: 1秒未満の遅延で毎日数十億のイベントを取り込み、処理する能力