「72時間ホンネテレビ」の負荷対策とその裏側

• #負荷対策

昨年11月に稲垣吾郎さん、草彅剛さん、香取慎吾さんの3人が出演する「72時間ホンネテレビ」がAbemaTVで配信され話題となりました。この番組に向けた負荷対策の内容や、そこから得た知見などを発表します。

MリーグスタジオのARバーチャル技術

• #麻雀
• #合成
• #VFX
• #スタジオ

Mリーグスタジオで導入したARバーチャル技術の導入プロセスについて説明します。

WebのSSR化とFastly移行

• #Fastly

AbemaTVのWebブラウザ版は、従来のSPA構成に加えて一部SSR化と、CDNをCloud CDNからFastlyへ移行しました。今回はそれらの実行にあたって立ちふさがった問題とその解決、従来の構成からどのように移行していったか、などについてお話します。

AbemaTVのアーキテクチャの変遷

• #GCP
• #Microservices
• #Kubernetes

立ち上げから3年経ったAbemaTV。様々な機能追加やサービス規模の拡大に伴う改修を行ってきました。本セッションでは、AbemaTVのこれまでの課題とそれを解決するためのアーキテクチャの変遷をお話します。

開発スピード × アプリ品質

• #開発体制
• #自動化
• #効率化
• #iOS

モバイルアプリ開発におけるアプリの安定性やコード品質の向上を目指したAbemaTV iOSチームでの取り組みや自動化などについてお話します。

ExoPlayerで最適な視聴体験を届けるために

• #ExoPlayer
• #Android

視聴体験向上のために行っているExoPlayer関連のTipsについてお話します。

Why & how we build our feature flag system

• #Feature Flags
• #A/B Testing
• #Canary Release
• #Monorepo
• #Bazel

このセッションでは、開発者が新しい機能を安全にリリースし、その効果を測定するために構築したシステムについて説明します。

AbemaTVのオリジン監視システム「Procyon」

• #配信
• #監視

リニア放送のオリジンサーバーをモニタリングするシステム「Procyon」による配信品質の測定と問題検知についてお話します。

Kubernetes Jobによるバッチシステムのリソース最適化

• #Kubernetes
• #トランスコーダー

AbemaTVの動画トランスコードを支えるバッチシステムが抱えていた問題と、Kubernetes Jobを使った改善策についてお話します。

AbemaTVの広告システムと、データサイエンスの広告事業への貢献

• #広告
• #CM
• #配信計画策定
• #デモグラ推定
• #時系列予測

AbemaTVの広告がどのような仕組みで動いているのか、リニア配信ならではの広告アーキテクチャの紹介と、どのように機械学習に取り組んでいるかをお話します。

AbemaTV における推薦システム

• #推薦システム

本発表では、秋葉原ラボが AbemaTV 向けに開発・運用する推薦システムのシステム構成やアルゴリズムについて紹介します。

通信節約モードの品質確定プロセス

• #動画品質
• #通信節約
• #CM同期
• #CODEC
• #高速化

通信節約モードの品質を決めるにあたり徹底的に重視したのは”主観評価”。FPS落としなどのメジャーな小技が使えない中で、各種要件を盛り込みながらいかにして品質を担保したか。また、短期間での数万ファイルの生成にあたりエンジニアと協力して工夫したことなど。新コーデックの検討なども俎上に上がった。