DMMTech https://blog.hatena.ne.jp/DMMTech/ DMM Developers Blog https://developersblog.dmm.com/ インフラ ビッグデータ 機械学習 AI はじめに 背景 提案手法 構成とアーキテクチャ選定 マイクロバッチの選定理由 1. 秒単位のリアルタイム性が不要だった 2. 実装・運用保守・コストのバランスを重視した 実験 結果 履歴i2i棚経由の指標 サービス全体の指標 考察 改善点 履歴i2i棚に関すること マイクロバッチ基盤に関すること BigQueryのコスト最適化 ワークフローエンジンの統一 おわりに はじめに こんにちは、データ活用推進部 レコメンドチームの寺井とデータ基盤開発部 ML基盤チームの上田です。レコメンドチームでは、機械学習モデル（特にレコメンド）の設計・実装・評価の役割を担い、ML基盤チームでは機械学習モデルを安定… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fdevelopersblog.dmm.com%2Fentry%2F2025%2F06%2F25%2F110000" title="DMM TVにおけるマイクロバッチを用いたニアリアルタイムレコメンドシステムの導入事例 - DMM Developers Blog" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/D/DMMTech/20250616/20250616194339.png Hatena Blog https://hatena.blog 2025-06-25 11:00:00 rich https://developersblog.dmm.com/entry/2025/06/25/110000 1.0 100%