ワーナー・ブラザーズ・ディスカバリー社（WBD）は、テレビ、映画、ストリーミングなど複数の分野をカバーする豊富なコンテンツポートフォリオを持つ世界的なメディアおよびエンターテインメント企業です。ユーザーが個別化されたコンテンツにますます関心を持つ中、同社はAIや機械学習（AI/ML）の推論インフラストラクチャを改善することで、ユーザー体験を向上させる決定をしました。このプロセスにおいて、AWS GravitonプロセッサーやAmazon SageMaker AIインスタンスを採用し、コスト削減とパフォーマンス向上を実現しました。

image.png

WBDは世界中に1億2,500万人以上のユーザーを持ち、個別化された推薦システムはリアルタイム環境で効率的に動作する必要があります。増加するユーザー需要とコスト圧力に対応するため、同社はAWSの支援のもと、Gravitonインスタンスへの移行を開始しました。このようにして、WBDはインフラストラクチャーのコストを削減し、推論速度を向上させ、平均で60%の節約を達成しました。ある特定のケースでは、特にディレクトリランキングモデルにおいては、コストが88%も削減されました。

推論速度に関しては、WBDも大きな成果を収めました。最適化されたインフラストラクチャーにより、さまざまなモデルにおけるP99遅延は7%から60%まで減少し、XGBoostモデルでは遅延の減少幅が60%に達しました。このようなパフォーマンス向上により、ユーザーはより迅速かつ正確なコンテンツ推薦を体験でき、ユーザーの参加度と粘着性が高まりました。

WBDの移行プロセスは非常にスムーズでした。初期テストから最終的な完全導入まで、わずか1ヶ月で完了しました。同社は今後、より多くの推薦システムをGravitonインスタンスへ移行させ、運用効率をさらに高め、コストを削減する予定です。

ポイント:

🌟 60%のコスト削減: WBDはAWS Gravitonインスタンスへの移行により、個別化された推薦システムの運用コストを顕著に削減しました。

⚡ 推論速度の向上: さまざまなモデルにおけるP99遅延が7%から60%まで減少し、ユーザーにより高速なコンテンツ推薦を提供しています。

🔧 スムーズな移行プロセス: 初期テストから完全導入まで、1か月で完了し、プロジェクトの効率的な実行を確保しました。