【Google Cloud OnBoard 成功案例】大咖都來了!GCP 媒體/數據廣告業技術分享回顧

精彩回顧:知名媒體/數據廣告客戶現身分享 Google Cloud 技術應用

這次的雲端技術分享會開場有幸邀請到 GMobi 的執行長 – 吳柏儀 Paul。帶著自己聯發科的經歷,創立了 GMobi,在全球白牌手機市場中,闖出一片天。從一開始的中華電信,到後來的AWS、Azure、GCP,相當看重安全性及穩定性的 Paul,最終把大部分的服務都建置在 GCP 上。


(GMobi 通用移動科技執行長:吳柏儀先生 到場蒞臨開場)

熱門雲端技術應用及未來趨勢

我們第一位講者邀請到 Google 的 Customer Engineer Lead – Harry,為大家介紹了 GCP 對於大數據以及 Machine Learning 的應用。第一部分提到了如何把數據呈現成有用的資訊,這個 ETL (Extract-Transform-Load) 流程分為三個階段:
(Google Cloud Customer Engineering Lead:Harry Lin)

1. Collect
•  運用 BigQuery 倒入想要分析的資料,資料的來源可以是 Google 或是第三方的,或是能夠支援 BigQuery 的資料格式。
2. Transform
•  運用 Dataflow 可以針對串流或是批次的資料進行處理,或是可以利用 Dataprep 進行視覺化的處理。
3. Analyze
•  使用 SQL 語法即可 Query 出想要的資料或是利用其他 BI tools 進行分析。

接著提到了近幾年很夯的機器學習。GCP 在這塊也提供了非常靈活的工具給使用者使用:

1. Pre-built API
•  GCP 內建的 ML API,例如:Vision API、Translation API,都可以直接讓使用者應用。
2. Customise Pre-built models(Cloud AutoML)
•  AutoML 可以幫助使用者在想要分析的資料中,找到最適合的 model 套入,就是所謂的學習如何學習。
3. Custom(Tensorflow – Cloud Machine Learning Engine)
•  使用者運用開源的 ML 套件 Tensorflow,打造出自己想要的學習 model。

最後 Harry 也在現場進行實際的 demo,利用 Cloud Machine Learning Engine 跑出一個可以推薦使用者文章的推薦系統。Google Cloud 想讓使用者只要專注於想要分析的資料、開發的軟體上,而開工前的基礎設置、設定檔、串接流程甚至是安全性,GCP 都會幫你照顧得很妥貼。

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透過 GCP 雲端服務,提升企業最高效益

下一位講者是我們愛卡拉的技術長 – Frank,從實際面去切入主題:從 on-prem 到 Hybrid Cloud (on-prem 結合 GCP) 以及 Multi-Cloud,企業該如何從中達到最高的效益?以及使用 GCP 的好處有哪些呢?
(愛卡拉 – GCP 專門家共同創辦人暨技術長:Frank Gong)

1. 穩定度及速度
•  Google 所有 Data Center 都是由自建的海底電纜串連起來,DC 之間相當於使用內網,傳輸封包有很高的穩定度,延遲的時間相當低。2018 年也會完成新的香港、大阪、洛杉磯機房,後續在支援全球性的服務時也會更加便利。

2. Auto Scaling
•  當遇到流量爆衝的時候怎麼辦呢?如果是自架機房根本無法招架,但是 GCP 支援 Auto Scaling,在流量較大時,會自動新增機器,過了巔峰時段還會自動關閉機器,讓工程師可以無後顧之憂。

3. 價格便宜
•  GCP 採用的是以秒計費,用多少花多少,而且使用越多越便宜,相信企業的 CFO 看到心裡都會笑呵呵。

4. 靈活性
•  GCP 上面的許多服務都是開源的,可以串接許多第三方的服務,為自己企業的產品打造最適合的架構。

接下來提到如何建立一個低成本、能分析即時資料的流程。從 client app 經過 pub/sub 到 dataflow 處理,接著存到 BigQuery,最後使用 datalab 視覺化。其中有特別指出最近很夯的 BigQuery 的特性:
1. 好上手,因為 BigQuery 支援 SQL 語法,而且也不需要去做額外的設定,只需要倒入資料即可。
2. 價格低廉,如果只存取不讀取的話更便宜。
3. 對於 GCP 上的其他產品支援性非常高。

講了那麼多關於 BigQuery 以及 ML 的優點,有哪些實際例子呢?

1. Spotify

•  導入 dataflow、BigQuery 之後,Spotify 從原本一個禮拜為一位使用者產出一個播放清單,到現在一天就能產出六個,這必須歸功於 GCP 完整的大數據分析功能。

2. Aucnet

•  Aucnet 是一家日本的二手車販賣平台,在導入了 GCP 的 Vision API 後,您只需拍攝二手車照片,它就能辨別這是哪個車廠、什麼顏色的二手車,這幫助使用者在建立車輛資訊上節省了很多時間。

而大家都非常關心的資安問題,近期 GCP 也提供了一系列的資安升級和第三方資安公司合作,包括期待已久的 Cloud Armor:一個內建於GCP,為HTTP(S) Load Balancer 加上最外層的防護系統。

[VoiceTube 分享] 媒體產業在 GCP 上的應用

為我們下半場開場的是來自 VoiceTube 的 Jerry,他精準介紹了 VoiceTube 是如何運用 GCP 產品運行一個擁有 250 萬個用戶的線上英語學習平台。是什麼原因讓原本使用 Linode 的 VoiceTube 最終選擇 Google Cloud 呢?


(VoiceTube 紅點子科技 CTO:Jerry Shiu 分享 VoiceTube 選擇 GCP 的原因)

1. 速度
•  
做影音平台最重要的還是速度。一開始使用的 Linode,機房位於東京,latency 大約是 40ms。2016 年彰化的 Google 機房蓋好之後,毅然決然改用 GCP,因為 latency 降到 7ms 左右。
2. 費用
•  GCE 的費用相較於 AWS、Azure,費用低很多,而且使用越久越便宜。
3. G suite
•  公司內部是使用 G suite 系列,GCP 有提供 API,能夠減少後台開發的一些時間成本。
4. 符合業務需要的功能
•  BigQuery:需要儲存大量的使用者 log,BigQuery 儲存成本低、速度快
•  
Natural Language API:字幕的單句結構分析,使用此 API 來改善英文翻譯內容的精確度
•  
Video Intelligence API & Translator API:加速影片內容的生產
5. 穩定性與安全性
•  在不大量損失效能下進行修補 (看投影修正)
•  自動針對可能造成重大危險的漏洞安排更新
6. 系統開發具有彈性
•  在 workflow 上的任何一個技術工具都是可以替換的,可以不斷的嘗試、調整。

中間也有提到 VoiceTube 的應用架構,從 Google Cloud LB、Pub/Sub、GKE、Cloud Launcher 以及 BigQuery,VoiceTube 是 GCP 的重度使用者,一直再試新的流程架構,以達到最有效率的 workflow。

Jerry 非常看好 Google 後續在 AI 以及基礎的投入,相信各項功能都將有明顯地躍進。

[OneAD 果實夥伴分享] 數據廣告產業在 GCP 上的應用

最後一位我們邀請到果實夥伴 OneAD 的資料科學家 – Ethan,為我們介紹如何運用 GCP 打造數位影音廣告服務。果實夥伴投入了許多心思在大數據以及 AI 技術的應用,在廣告產業是有目共睹的。Ethan 說:『 數位廣告的終極目標:自動優化 』,如何在對的時間對的內容給對的人觀看,對 OneAD 來說是一個很大的挑戰。


(OneAD 果實夥伴 資料科學家:Ethan 分享果實夥伴的最新廣告應用)

果實夥伴自己推行的一套系統 DRO (Dynamic Reach Optimization),AI 驅動廣告引擎服務。主要分三種受眾屬性與特徵:
1. 年齡性別
2. 興趣類別
3. 單一識別(多個裝置群聚成一個)

DRO 廣告引擎流程:Cloud Storage 萃取,交給 Dataproc 去做處理,之後再丟給 GCE。其中,如何找到對的觀眾?果實夥伴使用了許多 GCP 的產品去達成:
1. 廣告推薦系統 (TensorFlow, Cloud ML engine)
2. 網站相關分析 (Cloud Dataproc)
3. 廣告素材分析 (Video Intelligence API)

另外,果實夥伴是多年的 GCP 使用客戶,從一開始直接對美國 Google 到現在的 GCP 專門家。GCP 專門家也協助果實夥伴排解問題與回饋、最佳實行方案與文件參考、產業動態的追蹤。未來也會持續合作,繼續提高效率、降低成本,讓整個產業生態的發展更加完善。


(Google Cloud 經理 – Violet Kuo 分享 Google 近年對雲端顯著的投資)

最後,Google 經理 Violet 也提到:Google 未來也將投入越來越多人力及資源在 GCP 這塊市場。世代的變化越來越快,如何在市場中搶快就是關鍵。GCP 存在的意義就是可以讓使用者快速開發、專注在產品的創新,減少許多維運上需要擔心的問題。

 


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