AWS

今日の急速に変化するスタートアップ環境では、クラウドコストの管理が持続可能な成長のために不可欠です。最近、繁栄中のP2Pマーケットプレイスのクラウド費用を最適化したエンジニアリングコンサルタントとして、パフォーマンスやスケーラビリティを損なうことなくクラウド関連のコストを削減するのに役立つ貴重な洞察と戦略をいくつか共有したいと思います。

コスト状況の理解 #

コスト最適化の旅の最初のステップは、現在の支出を徹底的に理解することです。最近のプロジェクトでは、以下から始めました：

1. AWS、PubNub、Elasticsearch、その他のベンダーの請求レポートの分析
2. 高コストのサービスとリソースの特定
3. リソース使用量をビジネス機能にマッピング

この包括的なレビューにより、お金がどこに使われているか、そしてどの領域が最も大きな節約の可能性を提供しているかの明確な図が得られました。

AWSコスト削減のための戦略 #

Amazon Web Services（AWS）は、多くの場合、スタートアップのクラウドコストの大部分を占めています。以下は、私たちが実施した効果的な戦略です：

急速に進化するEコマースの世界において、パーソナライゼーションはユーザー体験を向上させ、コンバージョンを促進しようとする企業にとって重要な差別化要因となっています。インド最大のアイウェアEコマース企業であり、ユニコーン企業でもあるLenskartは、膨大な顧客基盤に合わせた製品レコメンデーションを提供するために、最先端のデータサイエンス技術を活用する必要性を認識しました。この記事では、データサイエンスコンサルタントとしての私の経験を紹介し、Lenskartのユーザーがアイウェア製品を発見し、相互作用する方法を変革した革新的なレコメンデーションシステムについて詳しく説明します。

課題：アイウェアショッピングのパーソナライズ #

アイウェア業界は、オンラインショッピングにおいて独自の課題を抱えています。他の多くの製品カテゴリーとは異なり、メガネやコンタクトレンズは、スタイル、フィット感、機能性を慎重に考慮する必要がある非常に個人的なアイテムです。Lenskartの目標は、高い精度でユーザーの好みを理解し、予測できるレコメンデーションシステムを作成し、最終的に顧客満足度と売上を向上させることでした。

プロジェクトの主な目的は以下の通りです：

1. ユーザーの閲覧行動を分析して好みを理解する
2. 製品属性とユーザーの相互作用から学習できるシステムを開発する
3. パーソナライズされた検索結果と製品レコメンデーションを作成する
4. レコメンデーションシステムをLenskartの既存のインフラに円滑に統合する

解決策：Word2Vecの力を活用する #

この複雑な課題に取り組むため、私たちは通常は単語埋め込みに使用される強力な自然言語処理技術であるWord2Vecに注目しました。しかし、私たちの革新的なアプローチでは、Word2Vecを再利用してアイウェア製品とユーザーの好みを学習し、表現しました。