AWS を活用する Pinterest
Pinterest は、何十億もの画像をホストしているビジュアル検出エンジンです。4 億 5,000 万人以上のユーザーが、画像を検索、保存して、パーソナライズされたデジタルインスピレーションボードに「ピン」止めして共有しています。Amazon Web Services (AWS) クラウドで生まれた Pinterest は、インフラストラクチャ管理の手間を省き、イノベーションに注力しながら、急速に増加するデータの処理、ストレージ、分析を拡張できます。Pinterest は AWS のコンピューティングソリューションを使用して、iOS の継続的インテグレーションと継続的デリバリー (CI/CD) パイプラインをオンプレミスから移行し、ビルドの失敗を 80% 以上削減しました。また、Pinterest は機械学習 (ML) を活用してビジュアル検索ツール「Pinterest レンズ」を強化しています。このツールは、25 億を超えるオブジェクトを認識し、それらを商品と照合できます。現在、Pinterest のエクサバイトデータプラットフォームは完全に AWS で稼働しており、ログ検索と分析を 1.7 TB 以上に拡張した一方で、運用コストを 30% 削減しています。
AWS での Pinterest のクラウドジャーニー
ストレージ
信頼性が高くスケーラブルで安全なストレージを使用してイノベーションを加速
データソリューション
データを安全に保ち、その価値を大規模に活用できるようにする
機械学習
包括的な AI と機械学習サービスでより速くイノベーションを起こす
移行
移行後のクラウドで効率化を図る
コストの最適化
コストの管理と支出の継続的な最適化
セキュリティ
安全でコンプライアンスに準拠したクラウドベースのソリューションを構築
サステナビリティ
持続可能性の目標を推進
-
ストレージ
-
データソリューション
-
機械学習
-
移行
-
コストの最適化
-
セキュリティ
-
サステナビリティ
-
ストレージ
-
2022 年
一緒に構築しよう – Pinterest と AWS
Pinterest の技術リーダー兼エンジニアリングマネージャーである Ambud Sharma 氏がどのようにして技術への情熱を見いだし、ディストリビューターシステムの調査がゼロからの構築につながったのかをご覧ください。Ambud 氏はまた、Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) が Pinterest の一部の業務の基盤となってきた経緯についても説明し、現在進行中の取り組みを大きく変えるものになっていると述べています。
2022 年開発時間を短縮するシステムを Pinterest が AWS を使用して作成した方法
Pinterest は、分析ツールの導入に際してユーザーが利用できるようにすることを検討した結果、データにアクセスする許可をユーザーが持つ必要があると判断しました。Pinterest は Amazon S3 と AWS Identity and Access Management (IAM) を使用して、きめ細かなアクセスコントロールシステムを構築し、正しいユーザー許可が確実に設定されるようにしました。その結果、内部ユーザーの開発時間が短縮されました。
2021 年データアクセスを管理する新しい方法を Pinterest が AWS と連携して開発した方法
何千人ものエンジニアやデベロッパーがプラットフォームに取り組んでいる状況で、Pinterest はデータアクセスを特定のユーザーやプロセスに制限する必要がありました。そこで、ソリューション構築の支援を AWS に頼りました。Amazon S3 上にある Pinterest のデータ向けのスケーラブルで安全な Fine Grain Access Control (FGAC) システムを開発するために Pinterest と AWS が協力して行った作業と、過小評価されているクリエイターを Pinterest が支援するにあたって FGAC がどのように役立つかについてご覧ください。
2021 年Pinterest が Amazon S3 Glacier Deep Archive を使用してビジュアル検出エンジンのストレージを管理する方法
Amazon S3 の大規模ユーザーである Pinterest は、数十億のオブジェクトと 1 エクサバイト近くのデータを複数の AWS リージョンに保存しています。Pinterest が Amazon S3 ライフサイクルを使用してデータを最適な Amazon S3 ストレージクラスに割り当てることで、大規模なコスト目標を達成し、ストレージ効率を最大化する方法をご覧ください。
2021 年Pinterest と AWS による効果的なイノベーションコラボレーションのヒント
Pinterest のエンジニアリングマネージャーである Keith Regier 氏 と AWS のシニアソリューションアーキテクトである Doug Yud が、協力して Pinterest の FGAC システムを構築した経験から得たコラボレーションの 6 つのヒントを紹介します。問題を明確に定義する方法、「悪い」アイデアでも活用できる理由、Pinterest のようなお客様が困難な技術的課題に対するソリューションを開発する際に AWS ができる支援など、実用的なインサイトをご覧ください。
視覚主導型のプラットフォームである Pinterest は、速度と画像品質に大きく影響を受けます。しかし、こうした画像に含まれているテキストも、背景情報を伝え、2 億人のアクティブな「Pinner」ユーザーがピンを活用できるようにするため、画像と同じように重要です。 Amazon Rekognition Text in Image を使うことで、画像に含まれている大量のリッチテキストを抽出しやすくなり、Amazon S3 に保存された何百万というピンのレイテンシーを低く抑えることができます"
Vanja Josifovski 氏
Pinterest、Chief Technology Officer
-
データソリューション
-
2022 年
Pinterest が AWS Proserve と連携して、ユーザーがプラットフォームに常時アクセスできるようにした方法
大量のデータを抱えて急速に成長している Pinterest は、ディザスタリカバリ計画を立てる必要性を認識していました。既存のソリューションが既に AWS にあるため、Pinterest は AWS プロフェッショナルサービスと連携して、それらのソリューションを基盤にして構築し、エクサバイトに近いデータを取り込み、バージョン管理を行い、地域ごとに配布しました。
-
機械学習
-
2022 年
Pinterest レンズを使って最適なアイテムを見つけて購入
Pinterest は AWS のストレージおよびコンピューティングソリューションを基盤として ML エンジンを強化し、アプリ上で毎月何億回もの画像検索に使用されているレンズカメラ機能を支えています。レンズをデジタルショッピングコンシェルジュとして使用して、ユーザーが数分で商品を調達して購入できるようにする方法をご覧ください。
Pinterest は、画像検索とモデレーションのユースケースのためにオブジェクトを検出する機械学習システムを、継続的に開発しています。これを実現するには、必要なトレーニングデータセットを生成するために何百万もの画像にラベルを付ける必要があります。Pinterest には、Amazon Mechanical Turk などの Amazon のサービスを統合したラベリングプラットフォームがすでにあります。当社では、SageMaker Ground Truth を使用してこのプラットフォームを拡張し、境界ボックスのラベル付け作業に対応することを、ワクワクしながら検討しました。SageMaker Ground Truth にはラベル付けジョブを始めるためのシンプルで効率的なインターフェイスがあることがわかりました"
Veronica Mapes 氏
Pinterest、Technical Program Manager
2018 年Pinterest を特集した Amazon Rekognition の詳細情報
Pinterest が Amazon Rekognition を使用してアプリケーションにインテリジェントな画像分析と動画分析を簡単に追加して、手動のワークフローを自動化し、創造性を高め、よりパーソナライズされたカスタマーエクスペリエンスを提供する方法をご覧ください。
-
移行
-
2021 年
Pinterest が、Amazon EC2 Mac インスタンスを使用して、iOS 構築パイプラインの信頼性を 80.5% 向上
この導入事例では、Pinterest が iOS アプリケーションの継続的インテグレーションと継続的デリバリー (CI/CD) パイプラインをオンプレミスのコンピューターから Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) Mac インスタンスに移行した方法をご紹介します。AWS では、Pinterest のデベロッパーはクラウド上の macOS コンピューティング環境へのアクセスをシームレスにプロビジョニングできるようになり、マシン関連のビルドの失敗が 80.5% 減少し、開発スピードが 18.4% 向上しました。
-
コストの最適化
-
2020 年
Pinterest、Amazon OpenSearch Service で毎日のログ検索と分析を 500 GB から 1.7 TB に拡大し、コストを 30% 削減
Pinterest がどのようにログと検索分析のワークロードをセルフマネージド型のサードパーティ製ツール Elasticsearch から Amazon OpenSearch Service に移行したかをご覧ください。移行後、Pinterest はわずか 1 年で毎日のデータインジェスト機能を 500 GB から 1.7 TB に拡大し、運用コストを 30% 削減し、データセキュリティを強化して、エンジニアの生産性を向上させました。
-
セキュリティ
-
2022 年
STS トークン自動販売によるスケーラブルなアクセスコントロール
この動画では、Pinterest のエンジニアリングマネージャーである Keith Regier 氏が、Amazon S3 のデータにアクセスする必要がある Amazon EC2 インスタンスのクラスター向けのスケーラブルなアクセスコントロールソリューションについて語っています。Pinterest が AWS Secure Token Service (STS) を使用してトークン自動販売サービスを構築した方法をご覧ください。これにより、ユーザーおよび認証に関する社内概念と管理ポリシーや AWS Identity and Access Management (IAM) との間を橋渡しすることができます。
Pinterest では、Docker コンテナイメージの管理に Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR) を使用しています。Amazon ECR イメージスキャニング機能を使用して、コンテナイメージのセキュリティを向上させています。Amazon ECR は、オペレーティングシステムのさまざまな脆弱性についてイメージをスキャンします。当社は、その結果に基づいて動作するツールを構築できます”
Cedric Staub 氏
Pinterest、Engineering Manager
-
サステナビリティ
-
2024 年
Pinterest での AWS Graviton ベースのインスタンスを使用したサステナビリティとプライスパフォーマンスの改善
Pinterest が AWS Graviton ベースのインスタンスを使用して、インフラストラクチャコストの効率性と環境のサステナビリティを改善した方法をご覧ください。
2022 年持続可能性と AWS シリコン
Pinterest の AWS アーキテクチャに関する意思決定に持続可能性がどのように組み込まれているか、そして 2040 年までにネットゼロカーボンの達成という Amazon の目標に向けて取り組む中で、AWS がどのようにオンチップ設計の革新を続けているかをご覧ください。
Pinterest について
Pinterest は、インスピレーションを与えることを使命とするビジュアル検出プラットフォームであり、ソーシャルコマースネットワークです。AWS のストレージとコンピューティングソリューションを基盤とする Pinterest は、高度な機械学習エンジンを使用して、パーソナライズされたコンテンツをユーザーに配信しています。