Rec Room が Databricks と RudderStack を使用して 1 日に何十億ものイベントを処理する方法 (How Rec Room Processes Billions of Events Per Day with Databricks and RudderStack)

はじめに

GLB事業部Global Engineering部ヨハンです。現地でのData + AI SUMMIT2023（DAIS）に参加している金丸の報告をもとに、セッションの内容をまとめた記事を書きました。

Rec RoomがRudderStackとDatabricksを活用して、1日に10億件のイベントを処理し、ユーザーのゲーム体験を向上させる方法を紹介する講演「How Rec Room Processes Billions of Events Per Day with Databricks and RudderStack」が開催されました。講演者は、Rec RoomのシニアAIエンジニアであるAlbertさんと、RudderStackのカスタマーエンジニアリングチームのリーダーであるLouis Baiさんです。この講演のテーマと目的は、データ処理に興味がある技術者やゲーム開発に興味がある人、データ分析に興味がある人に向けて、Rec RoomがRudderStackとDatabricksを使用して、1日に10億件のイベントを処理し、ユーザーのゲーム体験を向上させる方法を紹介することです。本ブログは全1部構成で、今回が第1部となります。

1日に10億件のイベントを処理するRecRoomのデータチーム

Rec Roomのデータチームは、ゲーム内で発生する様々なイベントをリアルタイムで処理し、ユーザーのゲーム体験を向上させるために働いています。そのために彼らは、以下のようなデータ処理の基本を押さえています。

データの収集
データの変換
データサイエンス

これらのデータ処理を効率的に行うために、Rec RoomはRudderStackとDatabricksという2つの技術を活用しています。

RudderStackとDatabricksを活用したデータ処理

RudderStackは、データを収集し、複数のデータストレージや分析ツールに送信することができるオープンソースのデータインフラストラクチャです。Rec Roomでは、RudderStackを使ってゲーム内で発生するイベントデータを収集し、Databricksに送信しています。 Databricksは、ビッグデータ処理と機械学習を効率的に行うための統合分析プラットフォームです。Rec Roomのデータチームは、Databricksを使ってイベントデータをリアルタイムで処理し、ユーザーのゲーム体験にフィードバックしています。具体的には、以下のような処理が行われています。

RudderStackで収集されたイベントデータをDatabricksに送信
Databricksでデータを変換し、分析に適した形に整形
データサイエンスを用いて、ユーザーのゲーム体験を向上させるためのインサイトを抽出
インサイトをもとに、ゲーム内の機能やコンテンツを最適化

まとめ

Rec RoomがRudderStackとDatabricksを活用して、1日に10億件のイベントを処理し、ユーザーのゲーム体験を向上させる方法を紹介しました。データ処理の基本を押さえ、最新の概念や機能を活用することで、ユーザーに最適なゲーム体験を提供することができます。今後もRec Roomのデータ処理の取り組みは、データを活用してビジネスを成長させるための参考事例として注目されるでしょう。