カラリアのデータ基盤と機械学習基盤 - 小さく始めるMLOps - High Link テックブログ

はじめに こんにちは。High Linkのデータエンジニアの芦川 (@hirorororo772) です。 私たちが運営する香水サブスクサービス「カラリア」では、「香水診断」、「レコメンド機能」、「フレグランスプロフィール」など、データを活用したさまざまな機能を提供しています。 こういった機能を提供するためには、ロジックの開発だけでなく、安定的に提供するための基盤や開発を加速させるためのCI/CD基盤やデータパイプラインの構築（MLOps）が重要になってきます。 今回は、カラリアにおけるデータを活用した機能の裏側についてご紹介したいと思います。 スタートアップである私たちは、小さくはじめてスピードは保ちつつ、中長期的に開発スピードや運用コストにレバレッジを効かせられるよう意識してきました。 設計面で考慮したポイントや、実際に運用してみた所感なども併せてご紹介いたしますので、これからミニマム

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"サービスはAWSで運用 > RDSにカラリアサービスのマスターデータ、トランザクションデータが格納 / 毎日BigQueryに同期するデータパイプラインをEmbulkを用いて / 日次バッチ: 一連の処理をCloud Workflowsを用いて定義・実行"

[masutaka26]

Cloud Run お手軽だよね