InMemoryDatabase8 [사례 연구, Tapjoy] 실시간 광고 최적화를 위해 SingleStore로 모바일 광고 플랫폼 강화 Tapjoy는 SingleStore 초기의 열정적인 고객으로 그들의 엔지니어링 블로그에 SingleStore로의 DB 변경 과정에 대한 설명이 되어있습니다. 이 게시글에서 Tapjoy가 왜 SingleStore로 DB를 변경했는지, 이를 통해 무엇을 얻게 되었는지 몇 가지 주요 내용을 설명합니다. (아래 게시물 내용은 몇년전에 작성되었던 원본에서 최근 SingleStore 업데이트를 비롯한 여려 소스의 자세한 정보를 포함하여 업데이트 되었습니다.) 광고와 앱 수익화의 선두주자인 Tapjoy는 비디오 광고, 제안, 보상을 통하여 앱 제공자가 사용자를 늘리고, 모바일 앱을 통해 수익을 창출할 수 있도록 지원합니다. Tapjoy는 3만개 이상의 모바일앱에 임베디드용 SDK를 탑재하였고, 홍보를 통해 어플 .. 2019. 8. 30. 중복 광고 타겟팅으로 전환 수 늘리기 디지털 광고는 수십억 개 이상의 상호작용을 통해 이루어지는 숫자 게임입니다. 광고주와 출판사는 트래픽을 사고팔기 위한 예측 모델을 구축한 다음, 그러한 모델을 반복해서 적용합니다. 심지어 모델에 대한 작은 변화, 즉 전환율을 1%의 비율로 바꾸는 변화는 10억 건의 거래 과정에서 수익에 지대한 영향을 미칠 수 있다. 타겟팅된 광고를 게재하려면 관심 분야 및 인구 통계 정보로 분류된 사용자 데이터베이스가 필요합니다. 세분화를 통해 보다 효과적인 타겟팅이 가능합니다. 예를 들어 일반적인 음악 팬 목록보다 락앤롤, 재즈 및 클래식 음악을 좋아하는 사용자 목록이있는 경우 더 관련성 높은 광고를 선택할 수 있습니다. 여러 사용자 세그먼트 간의 중복을 알면 타겟팅에 대한 새로운 기회가 열립니다. 예를 들어, 사.. 2019. 8. 23. [사례 연구, Diwo] SingleStore를 이용한 AI의 혁신 diwo®는 비즈니스 사용자들이 실제 문제에 대응할 수 있도록 돕는 새로운 AI 기반 플랫폼입니다. diwo는 "데이터가 들어오면 해결책을 제시한다(Data In, Wisdom Out)"를 의미하며, 대부분의 기능이 SingleStore를 기반으로 작동합니다. diwo는 숨겨진 비즈니스 기회를 공개하고 사용자가 적시에 그에 따라 행동할 수 있도록하기 위해 개발 되었습니다. 소프트웨어는 프로그래밍 또는 스크립팅 언어를 통하지 않고 AI 기반 대화식 모드에서 실행될 수 있습니다. (시스템에는 여러 계층의 정교한 코딩이 포함되어 있음). diwo의 대화형 페르소나인 ASK는 일련의 분산 마이크로 서비스에 의해 구동되며 트랜잭션 및 쿼리에 SingleStore를 사용합니다. diwo는 의사 결정 과학 및 .. 2019. 8. 22. [사례 연구, Tradelab] SingleStore를 통한 실시간 입찰 프랑스에 본사를 둔 프로그램 마케팅 플랫폼 회사인 Tradelab은 SingleStore를 사용하여 수백 명의 고객에 대한 실시간 입찰 데이터를 처리하고 분석합니다 문제 : NoSQL 데이터베이스의 데이터 지연 Tradelab 실시간 광고 게재 플랫폼에는 대량의 혼합 읽기 / 쓰기 작업 부하가 필요하며, 그들이 갖고 있는 NoSQL 데이터베이스는 광고 입찰 프로세스에 불필요한 데이터 지연 시간(latency)을 야기시킵니다. 이 회사는 다음과 같은 두 가지 요건을 갖춘 실시간 데이터 관리 솔루션을 찾기 시작했습니다. 1. 더 많은 데이터를 메모리에 저장하여 실시간 성능 제공 2. Tradelab 플랫폼을 강화하기 위해 관계형 및 JSON 데이터를 함께 분석하는 기능 솔루션:수평확장(Scale .. 2019. 8. 22. Webinar: ML/AI 운영 시대의 데이터 레이크(Data Lake)의 발전 Data Science Central의 Bill Vorhies와 SingleStore의 Rick Negrin은 최근 데이터 레이크(Data Lake)에 대한 Webinar와 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 운영 시대의 Hadoop 사용에 대한 Webinar를 제공했습니다. 이 블로그 게시물에서는 Webinar의 미리보기로 Webinar의 주요 요점을 요약합니다. 언제라도 녹화된 Webinar를 볼 수 있습니다. 기업은 최상의 의사 결정을 내리기 위해 데이터에 유연하게 액세스해야 합니다. 불행히도 오늘날 사용되는 시스템은 복잡성과 구조적으로 지연을 초래합니다. ANSI SQL을 지원하는 빠르고 확장 가능한 관계형 데이터베이스인 SingleStore는 데이터 처리 아키텍처를 단순화하고 의사 결정 속도를 .. 2019. 8. 19. Webinar: 시계열 데이터에 적합한 데이터베이스 선택 이 Webinar에서 SingleStore 제품 마케팅 관리자 Mike Boyarski는 시계열 데이터의 인기 증가에 대해 설명하고 라이브 Q&A를 포함하여 시계열 데이터베이스에 가장 적합한 옵션에 대해 설명합니다. Webinar를 보고 여기에서 슬라이드를 다운로드할 수 있습니다. SingleStore에서는 시계열 데이터와 시계열 데이터베이스 선택 및 O'Reilly 시계열 전자책 다운로드에 대한 블로그 게시물에 많은 관심을 보였습니다. 또한 DZone의 시계열 데이터베이스 아키텍처에 대한 Webinar가 있습니다. 이와 대조적으로 이 Webinar는 시계열 데이터베이스에서 원하는 것과 SingleStore에 적합한 방법을 설명하는 데 특히 유용합니다. 이 블로그 게시물을 읽고 Webinar를 보십시오... 2019. 8. 12. TensorFlow, Kafka 및 SingleStore를 이용한 실시간 머신러닝 스트리밍과 분류(classification)을 동시에 할 수 있는 SQL 쿼리 기반의 간단한 머신러닝 파이프라인을 구축하는 방법 TensorFlow는 최고의 머신 러닝 라이브러리 중 하나로 부상했으며 운영 데이터베이스와 결합하면 정교한 머신 러닝 워크 플로우를 신속하게 구축할 수있는 기반을 제공합니다. 이 포스팅에서는 스피드 데이트(Speed Dating) 데이터 셋을 이용한 머신러닝 워크 플로우를 살펴보기 합니다. 이 데모의 전체적인 목표는 머신이 제안해서 매칭과 사람이 직접 다른 사람의 프로필을 보고 하는 매칭과 비교하는 것입니다. 데이터 세트는 Kaggle의 스피드 데이트 실험에서 가져온 것 입니다. 워크 플로의 일부로 SingleStore 파이프 라인을 사용하여 Kafka의 데이터를 실시간으로.. 2019. 8. 9. 실시간 대시 보드와 빠른 업데이트를 위한 SingleStore의 벤치 마크 최신 Upsert 벤치 마크는 통신사, ISP 및 CDN을 통한 인터넷 청구에서 중요한 사용 사례를 보여줍니다. SingleStore는 초당790 만 건의 Upsert를 달성했으며, 현재 GitHub에서 제공되는 Cassandra 벤치 마크 세부 정보 및 스크립트보다 6 배 빠릅니다. 빠른 업데이트 및 실시간 대시 보드에 대한 비즈니스 요구 기업은 데이터에서 통찰력을 원하며 정보를 보다 빨리 얻기를 원합니다. 빠르게 변화하는 데이터를 위해서는 올바른 결정을 내리기 위해 통찰력을 신속하게 수집해야합니다. IoT 원격 측정 모니터링, 모바일 네트워크 사용, 인터넷 서비스 제공 업체 (ISP) 청구 및 콘텐츠 전송 네트워크(CDN) 사용 추적과 같은 산업 응용 프로그램은 빠르게 변화하는 데이터를 사용하는 실시.. 2019. 8. 9. 이전 1 다음
