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広告技術

2021


Tyrooでのコアジャバを使用した分析システムの構築:インドのアドテックを革新する

2010年代初頭、インドでデジタル広告が勢いを増していた頃、当時インド最大のアドテック企業であるTyrooで働く機会がありました。ソフトウェアエンジニアとして、私の役割は、その地域のデータ駆動型広告の未来を形作る分析システムの開発において重要でした。 Tyrooのビジョン #Tyrooは、広告主と出版社にキャンペーンのパフォーマンス、ユーザー行動、ROIに関する深い洞察を提供することを目指していました。私たちの目標は、膨大な量の広告データをリアルタイムで処理できる堅牢でスケーラブルな分析システムを構築することでした。 技術的課題と解決策 #ビッグデータの処理 #広告データの膨大な量が私たちの主な課題でした。毎日数十億の広告インプレッション、クリック、コンバージョンを処理する必要がありました。 解決策:コアJavaの効率性を活用して、分散処理システムを構築しました。Apache Hadoopなどの技術を使用して分散ストレージと処理を行い、テラバイト規模のデータを処理できるスケーラブルなインフラストラクチャを作成しました。 リアルタイム分析 #広告主は、キャンペーンを効果的に最適化するために、最新の洞察を必要としていました。 解決策:Java NIO(New I/O)を使用してノンブロッキングI/O操作を行うリアルタイム分析エンジンを開発しました。これにより、入力データストリームを効率的に処理し、分析ダッシュボードにほぼリアルタイムの更新を提供することができました。 複雑なクエリ処理 #広告主は、しばしば膨大なデータセットにわたる複雑な多次元クエリを実行する必要がありました。 解決策:Javaを使用して、広告データの特定の構造に最適化されたカスタムクエリエンジンを実装しました。このエンジンは、高度なインデックス技術とインメモリキャッシングを利用して、迅速なクエリ結果を提供しました。 スケーラビリティとパフォーマンス #Tyrooの顧客基盤が成長するにつれて、システムはシームレスにスケールする必要がありました。 解決策:水平方向のスケーラビリティを念頭に置いてアプリケーションを設計しました。Javaの並行処理ユーティリティを使用して、マルチコアプロセッサを効率的に利用し、複数のサーバーに簡単に展開できるシステムを構築しました。 開発された主要機能 # リアルタイムダッシュボード:広告キャンペーンのパフォーマンスをリアルタイムで監視するためのJava Swingベースのデスクトップアプリケーション。 予測分析:キャンペーンのパフォーマンスを予測し、最適化を提案するためのJavaでの機械学習アルゴリズムの実装。 不正検出システム:統計分析を使用して、潜在的な不正広告活動を特定し、フラグを立てる洗練されたシステム。 カスタムレポートエンジン:広告主がドラッグアンドドロップの簡単さでカスタムレポートを生成できる柔軟なレポートシステム。 克服した課題 #課題:データの正確性 #数百万のトランザクションにわたるデータの正確性を確保することは、クライアントの信頼を維持するために重要でした。 解決策:Javaの強力な型付けとカスタム検証アルゴリズムを使用して、処理パイプラインのあらゆる段階でデータの整合性を確保する多層検証システムを実装しました。

2012


PPC管理の強化:Clickableでの堅牢でスケーラブルなソリューションの構築

2009年、私はインドのグルガオンにあるClickableでソフトウェアエンジニアとして働く機会を得ました。TechCrunchトップ50企業に選ばれたClickableは、主要ネットワーク全体でのペイパークリック(PPC)広告管理を簡素化する最前線にいました。私の役割は、彼らの主力製品のセキュリティとスケーラビリティを強化し、その堅牢なパフォーマンスと将来の準備に貢献することに焦点を当てていました。 Clickableのビジョン #Clickableは、広告主とエージェンシーのためにPPC管理を合理化し、複数の広告ネットワーク全体でキャンペーンを管理するための統一されたプラットフォームを提供することを目指していました。目標は、あらゆる規模の企業にとってPPC広告の複雑な世界をよりアクセスしやすく効率的にすることでした。 技術概要 #コア技術 # .NETプラットフォーム: アプリケーション開発の基盤 C#: バックエンドロジックの主要プログラミング言語 ASP.NET: 動的なWebページとWebアプリケーションの構築に使用 MS SQL: 膨大な量の広告データの保存と取得のためのデータベース管理システム 重点分野 # セキュリティ強化: 機密性の高い広告データとユーザー情報を保護するための堅牢なセキュリティ対策の実装。 スケーラビリティの改善: 増加するユーザー数と増大するデータ量を処理するシステムの能力の向上。 パフォーマンス最適化: データ処理とレポーティングの速度と効率の改善。 内部製品エンジニアリング: コア製品をサポートするための内部ツールの開発と改良。 技術的課題とソリューション #課題:データセキュリティ #機密性の高い広告データとユーザー情報の保護が最重要でした。 ソリューション: 多層的なセキュリティアプローチを実装しました: