Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
メルカリの写真検索を支えるバックエンド
Search
Sponsored
·
SiteGround - Reliable hosting with speed, security, and support you can count on.
→
Hirofumi Nakagawa/中河 宏文
May 29, 2019
Programming
1.2k
1
Share
メルカリの写真検索を支えるバックエンド
Hirofumi Nakagawa/中河 宏文
May 29, 2019
More Decks by Hirofumi Nakagawa/中河 宏文
See All by Hirofumi Nakagawa/中河 宏文
IoTデバイスでMLモデルを動かす技術
hnakagawa
0
220
Kanazawa_AI.pdf
hnakagawa
0
220
メルカリ写真検索における Amazon EKS の活用事例と プロダクトにおけるEdgeAI technologyの展望
hnakagawa
5
9.1k
メルカリの写真検索を支えるバックエンド CCSE 2019 version
hnakagawa
0
360
メルカリ写真検索における Amazon EKS の活用事例
hnakagawa
6
29k
Mercari ML Platform
hnakagawa
1
17k
mlct.pdf
hnakagawa
2
2.1k
機械学習によるマーケット健全化施策を支える技術
hnakagawa
0
270
メルカリのマーケット健全化施策を支えるML基盤
hnakagawa
10
9.2k
Other Decks in Programming
See All in Programming
Making the RBS Parser Faster
soutaro
0
490
How Swift's Type System Guides AI Agents
koher
0
290
The Monolith Strikes Back: Why AI Agents ❤️ Rails Monoliths
serradura
0
340
年間50登壇、単著出版、雑誌寄稿、Podcast出演、YouTube、CM、カンファレンス主催……全部やってみたので面白さ等を比較してみよう / I’ve tried them all, so let’s compare how interesting they are.
nrslib
4
800
書籍「ユーザーストーリーマッピング」が私のバイブル
asumikam
4
400
CursorとClaudeCodeとCodexとOpenCodeを実際に比較してみた
terisuke
1
490
Surviving Black Friday: 329 billion requests with Falcon!
ioquatix
0
740
TiDBのアーキテクチャから学ぶ分散システム入門 〜MySQL互換のNewSQLは何を解決するのか〜 / tidb-architecture-study
dznbk
1
180
PCOVから学ぶコードカバレッジ #phpcon_odawara
o0h
PRO
0
280
アーキテクチャモダナイゼーションとは何か
nwiizo
19
5.4k
Going Multiplatform with Your Android App (Android Makers 2026)
zsmb
2
450
クラウドネイティブなエンジニアに向ける Raycastの魅力と実際の活用事例
nealle
2
220
Featured
See All Featured
The Mindset for Success: Future Career Progression
greggifford
PRO
0
310
Creating an realtime collaboration tool: Agile Flush - .NET Oxford
marcduiker
35
2.4k
A brief & incomplete history of UX Design for the World Wide Web: 1989–2019
jct
1
360
The Psychology of Web Performance [Beyond Tellerrand 2023]
tammyeverts
49
3.4k
RailsConf & Balkan Ruby 2019: The Past, Present, and Future of Rails at GitHub
eileencodes
141
35k
Building Experiences: Design Systems, User Experience, and Full Site Editing
marktimemedia
0
480
"I'm Feeling Lucky" - Building Great Search Experiences for Today's Users (#IAC19)
danielanewman
231
23k
ラッコキーワード サービス紹介資料
rakko
1
3.1M
Building an army of robots
kneath
306
46k
jQuery: Nuts, Bolts and Bling
dougneiner
66
8.4k
JavaScript: Past, Present, and Future - NDC Porto 2020
reverentgeek
52
5.9k
Documentation Writing (for coders)
carmenintech
77
5.3k
Transcript
1 Confidential - Do Not Share メルカリの写真検索を支えるバックエンド 大規模画像検索システムの裏側
2 Confidential - Do Not Share • 2017年7月入社 • 所属はSRE→今QからAI/MLチーム
• デバイスドライバ開発からフロントエン ド開発までやる何でも屋 • Twitter: hnakagawa14 GitHub: hnakagawa 中河 宏文(hnakagawa)
3 Confidential - Do Not Share 写真検索とは 所謂、画像検索機能 商品名を知らなくても画像から商 品を検索できる機能の事です
動画リンク: https://youtu.be/kTni8EvOCgI
4 Confidential - Do Not Share 基本的な写真検索の仕組み 1. Deep Neural
Networks (DNN)を使用して商品画像から特徴ベクトルを取 得 2. 取得した特徴ベクトルをApproximate Nearest Neighbor Index(ANN Index)に追加して画像indexを構築 3. 検索時には同じく商品画像からDNNを介して特徴量ベクトルを取得し、ANN Indexから検索 ◦ ANN Indexはオンメモリの物を使用しており、そのた めコンテナ化する為にシステム上の工夫が色々ある(後 述
5 Confidential - Do Not Share Architecture概要図
6 Confidential - Do Not Share ML Platform Lykeion 写真検索はLykeionと呼ばれる内製の
MLPlatform上に構築されており、以下の機 能はPlatform側の機能を使用している • Training/Serving custom resource definition controller • Container based pipeline • Serving/Training Image builder • Model repository
7 Confidential - Do Not Share Indexing architecture
8 Confidential - Do Not Share Creating training custom resource
9 Confidential - Do Not Share Creating training custom resource
• Training custom resourceをCronJobが作成 • CRD controllerがcustom resourceで設定された (YAMLベース)pipelineを実 行 • Batch単位としては Hourly,Daily,Montlyが存 在
10 Confidential - Do Not Share Download image
11 Confidential - Do Not Share Download image • Image
store(S3)上に存在する商品画像をダウンロード • 実はPipeline上もっとも時間がかかる工程 ◦ そのため商品画像をk8sのPersistent Volume(PV) に保存し一定期間キャッシュする事によって、再インデッ クスが必要な時には素早くPipelineを回せるようにして いる
12 Confidential - Do Not Share Upload assets
13 Confidential - Do Not Share Upload assets • ETL
Pipelineの成果物、写真検索では特徴ベクトルとANN indexを、 Model Repositoryと呼ばれるモデルストアにバージョン管理された状態で保 存します • Model RepositoryはGCS上に構築
14 Confidential - Do Not Share Batch Execution as Custom
Resource • 全てのbatch実行情報が CRD resourceとして k8s上に残る • batchの再実行を伴う障 害復旧作業が容易
15 Confidential - Do Not Share Serving アーキテクチャ
16 Confidential - Do Not Share Building container image
17 Confidential - Do Not Share Building container image •
Model RepositoryをImage Builderと呼ばれるdaemonが監視 • 新しいindexが追加されると自動でServingコンテナ・イメージをビルドし Container Registry(GCR)にプッシュ
18 Confidential - Do Not Share Create serving custom resource
19 Confidential - Do Not Share Create serving custom resource
• Image Builderはコンテ ナ・イメージをビルドしたあ と、Serving custom resourceを作成 • CRD controllerは custom resourceを元 にDeployment、 Service等のk8sリソース を作成しIndex Service をdeploy
20 Confidential - Do Not Share Service discovery
21 Confidential - Do Not Share Service discovery • 異なる期間・粒度のIndex
Service(Hourly, Daily, Monthly) を自動的に組 み合わせる • REST <-> Index Service間のプロトコルは gRPCを使用
22 Confidential - Do Not Share まとめ • メルカリの写真検索はAWSとGCPのマルチクラウドで構築されている ◦
Image storeにS3を使っているため ◦ k8sでインフラを抽象化する事によって、AWSとGCPの 差異を埋め各クラウド・プロバイダの良いとこ取りができ る • k8sの機能を活用し、ロバストなシステムを構築 ◦ Training/Serving CRD controller ◦ Batch Execution as Custom Resource ◦ Service discovery