LINEセグメント配信基盤について / LINE Message Delivery System

https://zozotech-inc.connpass.com/event/183818/ で発表したスライドです

Transcript

1. LINEセグメント配信基盤について
 株式会社ZOZOテクノロジーズ
 ECプラットフォーム部 MAアプリケーションチーム
 長澤 修平
 Copyright © ZOZO Technologies, Inc.
2. © ZOZO Technologies, Inc. 株式会社ZOZOテクノロジーズ
 ECプラットフォーム部
 MAアプリケーションチーム 長澤 修平
 • 2019年4月中途入社
 • 前職では広告代理店でBtoBのスマホアプリ用の
 マーケティングツールを開発
 • サーバーサイドを中心に色々
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3. © ZOZO Technologies, Inc. アジェンダ
 • LINEセグメント配信基盤とは
 • 開発の動機
 • 管理画面での配信予約のフロー
 • アーキテクチャ（メッセージ配信）
 • アーキテクチャ（配信ログ/クリックログ）
 • アーキテクチャの要所の詳細説明
 • 現在の課題
 • まとめ
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4. © ZOZO Technologies, Inc. LINEセグメント配信基盤とは
 • LINE Messaging APIを利用したメッセージ配信基盤
 • ツール名: LINE Friendship Manager(通称LFM)
 • LINEのZOZOTOWN公式アカウントの
 LINE友だちにメッセージを配信できる
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5. © ZOZO Technologies, Inc. 5
6. © ZOZO Technologies, Inc. 開発の動機
 • LFM以前
 ◦ LINE Official Account Managerという公式ツールから配信していた
 ◦ セグメントを切らずにLINE友だち全員に一斉配信のみ
 • LFM
 ◦ BigQueryとの連携で社内データを活用したセグメント配信
 ◦ セグメント配信によるターゲット最適化とコスト最適化
 
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7. © ZOZO Technologies, Inc. 管理画面での配信予約のフロー
 1. コンテンツ登録
 2. セグメント登録
 3. キャンペーンの予約
 
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8. © ZOZO Technologies, Inc. コンテンツ登録
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9. © ZOZO Technologies, Inc. 9
10. © ZOZO Technologies, Inc. 10
11. © ZOZO Technologies, Inc. セグメント登録
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12. © ZOZO Technologies, Inc. キャンペーン
 登録
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13. © ZOZO Technologies, Inc. アーキテクチャ（メッセージ配信）
 ①予約確認
 ②コンテンツ取得
 ③セグメント抽出
 ④メッセージpublish
 ⑤Functions起動
 ⑥重複配信確認
 ⑦APIトークン取得
 ⑧APIリクエスト
 ⑨配信ステータス更新
 
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14. © ZOZO Technologies, Inc. アーキテクチャ（配信ログ/クリックログ）
 14 ①APIリクエスト
 ②ログpublish
 ③ログ取得
 ④重複削除 & insert
 ⑤クリックログ蓄積
 ⑥ログエクスポート

15. © ZOZO Technologies, Inc. Pub/Sub TopicとCloud Functionsの並列化
 • スループット向上のために10並列
 • 300万requestで1時間を超過するぐらい
 • LINE Messaging APIのリクエスト上限の都合でこれ以上あげる予定はない
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16. © ZOZO Technologies, Inc. Pub/Subの重複削除
 • Cloud Pub/Subはat least onceなので2回配信されることがある
 • メッセージ配信
 ◦ 配信前にDatastoreで重複チェック
 ◦ 配信成功後にDatastoreに書き込み
 • 配信ログ
 ◦ Dataflowのtemplateの「Pub/Sub Topic To BigQuery」で重複削除
 
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17. © ZOZO Technologies, Inc. 配信リトライ①
 • Cloud Functionsで起こるエラー
 ◦ Cloud Datastoreの書き込み上限1秒間1回の超過
 ▪ Cloud Firestoreにアップグレードすれば解消されるが未対応
 ◦ 503 Transport closed, 503 Socket closed など
 ◦ LINE Messaging APIのリクエスト上限超過
 ◦ そのほか原因不明のエラー
 • Pythonのretryパッケージを使っても依然として一部が失敗する
 • 配信失敗率 0.1~1.0%
 
 
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18. © ZOZO Technologies, Inc. 配信リトライ②
 • BigQueryのテーブルの差分からのリトライ
 ◦ 差分抽出はEXCEPT DISTINCT句
 • 配信失敗率 0.1~1.0% ➡ ほぼ0.0001%未満（100万人中100以下）
 
 18 ①セグメントを
 　一時テーブルに保存
 ②配信
 ③配信ログ保存
 ④配信成功/失敗判定
 ⑤差分抽出
 ⑥リトライ

19. © ZOZO Technologies, Inc. publish中断
 • Pub/Sub Topicへのpublish中断
 ◦ publishに最大1時間前後かかる
 ◦ publish中にリリースすると中断
 ◦ Out Of Memoryによりpublish中のプロセスが死に、中断したこともある
 ▪ 配信前のセグメント抽出でメモリ消費率が高くなるため
 
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20. © ZOZO Technologies, Inc. publish中断の解決策
 • BigQuery ➡ Storage ➡ Dataflowバッチ ➡ Pub/Sub Topic を検討中
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21. © ZOZO Technologies, Inc. まとめ
 • 管理画面での配信予約のフロー
 • アーキテクチャの紹介
 ◦ Pub/Sub TopicとCloud Functionsの並列化
 ◦ Pub/Subの重複削除
 ◦ Cloud Functionsのリトライ
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