トレジャーデータ(Treasure Data)ブログ

トレジャーデータ(Treasure Data)ブログです。

本サイトは移転しました。新サイトにリダイレクトします。

JavaScript / iOS / Android SDKバックエンドインスタンスに日本リージョンが追加,劇的な低レイテンシを実現

本記事は移転しました。新サイトにリダイレクトします。

はじめに

トレジャーデータでは様々なデータソースに対するデータコレクターを用意していますが,この度その中の Client SDK が日本ユーザーにとって大幅にパフォーマンスが改善されることになりましたのでご紹介します。  

f:id:doryokujin:20151106152858p:plain

↑ トレジャーデータでは,4種類のデータコレクターを用意しています。

Client SDKs

f:id:doryokujin:20151106152914p:plain

↑ その中でも Client SDK は,iOSやAndroid プラットフォーム上の様々な端末にインストールすることが可能で,各端末でイベントが発生された都度(またはある程度バッファリングした上で),トレジャーデータサービスのスケーラブルな受信サーバーに送信され,ストレージに格納されていきます。

JavaScript SDK

↑ また,JavaScript SDK は,ホームページ上にJSのトラッキングタグを埋め込む事ができ,ユーザーのサイト回遊ログをリアルタイムにトラッキングする事が可能です。

Client SDK バックエンドインスタンスのリージョン問題

Client SDK は最も手軽にデータを収集するツールですが,今日まで SDKバックエンド(Clientから送信されてきたログを受信するサーバー)がUSリージョンにしかありませんでした。このおかげで日本ユーザーにとっては毎回の送信が海を渡ることになり,遅いレイテンシの問題を抱えていました。

この度,SDKバックエンドインスタンスが日本に追加されることによって,この遅いレイテンシ問題が大幅に改善されることになりました。そのパフォーマンスは場合によっては従来の20倍近い改善を見込むことができます。

JavaScript SDKのパフォーマンス改善

f:id:doryokujin:20151106153345p:plain

JavaScript SDK はClient側でイベントが発生する度に,イベントをSDKバックエンド インスタンスに送信します。これが日本リージョンに送られるようになることで,20倍近くレイテンシが改善されることになりました。DNSで自動的にルーティングされるため、お客様の側での変更は必要ありません。

iOS, Android SDKのパフォーマンス改善

f:id:doryokujin:20151106153447p:plain

同様に iOS,Android プラットフォーム上のモバイル端末からのイベントの送信速度も大幅に改善されました。これらモバイル端末からは,イベントログをある程度溜まるまで端末側でバッファリングして送信するのですが,こちらも大幅なパフォーマンス改善が確認できました。こちらも同様にDNSで自動的にルーティングされるため、お客様の側での変更は必要ありません。

トレジャーデータのWebアナリティクス

Client SDKのパフォーマンス改善と対応プラットフォームの拡張によって,誰もがトレジャーデータを使ってのデータ収集が手軽になり,高度なWebアナリティクスを実践できるようになりました。

f:id:doryokujin:20151106153509p:plain

トレジャーデータのJavascript SDKでは,ロード時に trackPageview コマンドを実行することによって,多くの情報を取得することが可能です。また,カスタムイベントとして,任意のタイミングで任意の情報をイベント送信することができます。これらのイベントデータを強力なトレジャーデータの分析エンジンにかけることによって,様々なWebアナリティクスを実現します。その例を以下で見ていきましょう。

オンラインゲームソリューション 

f:id:doryokujin:20151106153756p:plain

トレジャーデータの提供するオンラインゲームソリューションでは,端末で生じた様々なイベントに基づくKPIを,ほぼリアルタイムにKPIダッシュボードに反映し確認することが可能です。

パス分析 

f:id:doryokujin:20151106153826p:plain

パス分析では,トレジャーデータの持つ強力な分析クエリエンジンの恩恵を受けて,従来の「点」に基づくWebのコンバージョンアナリティクスを「パス」に基づいて行う事が可能になりました。

f:id:doryokujin:20151106153843p:plain

機械学習によるパターンマイニングでは,コンバージョンパスに頻出するパスのパターンを自動抽出することが可能です。CV率の高いパターンに誘導することができれば,コンバージョンに到達するユーザーを増やせるかもしれません。

最後に

トレジャーデータのデータコレクターは,これからも進化を遂げていきます。この機会にトレジャーデータを是非ともご活用下さいませ。