ClickHouse CloudでオーディエンスエンジンをスケールさせTCOを71.4%削減したMusinsaの事例

Musinsaは、韓国最大のファッションプラットフォームです。2001年にオンラインのスニーカーコミュニティとして始まり、現在では会員数1,640万人、月間アクティブユーザー720万人、パートナーブランド約11,000社を抱える本格的なEコマースプラットフォームへと成長しました。近年は海外展開も加速しており、現在ではアジア、北米、オセアニアの13カ国でサービスを提供しています。

2025年8月、Musinsaは顧客データプラットフォーム(CDP)をローンチしました。このCDPは、ユーザーに関するデータ(年齢、性別など)と行動データ(閲覧、カート追加、購入など)を収集します。マーケターはそのデータを使い、条件(例:「30代男性」「過去7日間でカートを放棄したユーザー」)に基づいてユーザーをオーディエンスにグループ化します。手動でグループを作成することも、機械学習で類似ユーザーへ拡張することも可能で、有料広告やターゲティングプッシュ通知などのチャネルを通じてアプローチできます。

2026年1月、MusinsaはCDPを拡張し、AIアシスタントMAIを追加しました。MAIを使えば、マーケターは自然言語で質問するだけで統計データを即座に取得できます。さらに、このエージェントはデータ分析に使われた手法や条件も提示するため、単に数値を得るだけでなく、その数値がどのように導き出されたかを確認できます。

AWS Summit Seoul 2026で、バックエンドエンジニアのByeonggil Park氏とデータエンジニアのMinyoung Choi氏が、MusinsaのCDPを支えるAudience Engineをどのように構築したか、そして急速な成長にセルフホスト型ClickHouseが追いつかなくなった理由、さらにAWS上のClickHouse Cloudへの移行によって、ストレージ、コンピュート、リアルタイムデータパイプラインの各領域でどのようなメリットが得られたかを紹介しました。

セルフホスティングの課題 #

Audience EngineはCDPの「最も重要なコンポーネント」だとByeonggil氏は語ります。マーケターが入力した条件を受け取り、それに一致するユーザーグループを返す部分です。

これを実現するために、チームはデータを展開された形式で保存しており、各ユーザーが所属する各オーディエンスを別々の行としてマッピングしています。Musinsaの規模では、1,600万人以上のユーザーと2,500のオーディエンスがあり、コホートとユーザーのマッピングは合計で約11億件に達します。最悪の場合、1つのオーディエンスを追加するだけで最大1,600万件もの新規行が追加されます。「データは指数関数的に増加するため」とByeonggil氏は言います。「データとコンピューティングリソースの両方をどうスケールさせるかを検討する必要がありました。」

しばらくの間、その成長はセルフホスト型ClickHouseで支えられていましたが、運用を維持するのは次第に困難になっていきました。「セルフホスト型ClickHouseでは、EBSストレージとコンピュートが同じノードに紐づいており、スケーリングが難しかったのです」とByeonggil氏は説明します。スペックが固定されているため、重いクエリがシステムに負担をかけました。「外部のコンピューティングリソースに頼らざるを得ないこともありました」とMinyoung氏は付け加えます。セルフホスト構成では、1つのクラスタで複数のワークロードを同時に実行しなければならず、ビジネスロジックとバッチジョブが同じリソースを奪い合うことで、あるクエリが重いと他のすべてに影響を及ぼす状況でした。

セルフホスティングの運用オーバーヘッドは問題をさらに深刻化させました。「ClickHouseを自社で管理することは、想像以上に負担が大きかったです」とMinyoung氏は言います。「Musinsaではビジネスの変化が非常に速く、常にやるべきことが多いので、インフラ運用の改善に十分な時間を割くのは困難でした。」

MusinsaがClickHouse Cloudを選んだ理由 #

Musinsaチームがセルフホスト構成を置き換えるかどうか、どう置き換えるかを検討していた際、ClickHouse CloudがSeoulリージョンで利用可能になったことを知りました。「これは私たちが必要としていたソリューションでした」とMinyoung氏は言います。「クラウドへの移行を決めました。」

Minyoung氏は、ClickHouse Cloudへの移行を決めた3つの主な理由を挙げています。1つ目は、移行リスクを最小化できたことです。「すでにセルフホスト構成を運用していたので、既存の設定の大部分を維持できました」と彼女は述べます。「別のデータベースに切り替える際の学習コストもありませんでした。」

2つ目の理由は、ClickHouseのソリューションアーキテクトへのアクセスを含む運用の自動化です。Minyoung氏はこう語ります。「これまでは運用管理が大きな負担でしたが、マネージドサービスに切り替えることでその負荷を軽減できました。さらに、疑問や問題があればいつでもアカウントサポートに相談できるのは大きなメリットでした。」

3つ目の理由は、マネージドサービスがセルフホスティングのインフラ上の制約を解消してくれたことです。「マネージドサービスによって、セルフホスティングの非効率性を克服できました」とMinyoung氏は言います。「これによりClickHouseをより効果的に活用し、ビジネスに適応させることができました。」

ClickHouse Cloudの3つの主なメリット #

AWS Summit SeoulでMinyoung氏は、ClickHouse Cloudへの移行後にMusinsaが得た3つのメリットを、ストレージ、コンピュート、リアルタイムパイプラインという3つのカテゴリに分けて紹介しました。

ストレージ #

セルフホスト型ClickHouseでは、コンピュートとストレージが結合されており、Minyoung氏が説明するように、これが2つの問題を引き起こしていました。コンピュートを増やすためにノードを追加すると、チームが必要としないストレージも追加されてしまい、コストが上がっていました。また、両者が結合していたため、ノードの追加や削除がデータそのものに影響し、変更にリスクが伴いました。

セルフホスト型ClickHouseでは、アタッチされたEBSボリュームを介してストレージが各ノードに紐づいていました。ClickHouse Cloudはこれらのレイヤーを分離し、コンピュートノードが共有S3ストレージを利用する構成です。

「ClickHouse Cloudは、コンピュートとストレージのレイヤーを分離することで、これらの欠点を解決するように設計されています」とMinyoung氏は言います。「共有ストレージを使い、必要なときだけコンピュートリソースを接続し、使わないときは切り離すことができます。」レイヤーが分離されたことで、Musinsaは不要なコンピュートに支払うことなく、より多くのデータを安定して保持でき、ストレージは自動的にスケールします。「その結果、既存のデータストレージコストを86.5%削減し、より多くのデータを保存・活用できるようになりました」と彼女は述べます。

コンピュート #

ストレージとコンピュートの分離は、Musinsaがワークロードを実行する方法も変えました。かつては1つのクラスタですべてを一度に処理していましたが、今では各ワークロードにサイズに合った専用リソースが割り当てられています。「機能ごとにコンピューティングリソースを分離し、それぞれに適切なスペックを割り当てることで、すべてのタスクが互いに干渉することなく独立して実行されます」とMinyoung氏は言います。「その結果、サービスをはるかに安定的に運用できるようになりました。」

各ワークロードは、共有のAmazon S3ストレージの上に独自のコンピュートを持って実行され、必要なときだけアクティブになります。

もう1つの利点は、ClickHouse Cloudの自動アイドリング機能で、使用していないときはクラスタをアイドル状態にします。Minyoung氏はこう述べます。「この機能は、バッチパイプラインや定期的なデータロードに特に効果的です。必要なときだけリソースを使用し、それ以外の時間はアイドルモードに切り替わるからです。」垂直オートスケーリングはその逆で、クエリがより多くのメモリを必要とする場合にリソースを増やし、完了したら縮小します。

これらの変更が組み合わさり、Musinsaのコンピュートコストは大きく変化しました。「このコンピューティングレイヤーを導入したことで」とMinyoung氏は言います。「従来の総保有コストを最大71.4%削減できました。」

リアルタイムパイプライン #

最後の改善点は、ClickHouseへのデータ投入方法です。以前はチームは、別のSparkクラスタで動作する外部ステージであるDatabricks Auto Loaderに頼っていました。ClickHouse Cloudのネイティブ取り込みレイヤーであるClickPipesを使えば、データを直接ClickHouseに統合でき、運用オーバーヘッドとDatabricksのコストを削減できます。

移行前と移行後:外部SparkクラスタのDatabricks Auto LoaderからClickPipesへと切り替わり、ClickHouse Cloudに直接データを取り込み、マテリアライズドビューとストレージへ引き渡すようになりました。

「ClickPipesは、さまざまなソースからのリアルタイムデータ取り込みを可能にします」とMinyoung氏は言います。「シンプルな設定だけで、手動セットアップの煩わしさなしにリアルタイムパイプラインを簡単に構築できます。」

より多くのサービスをサポートするようになるにつれ、この使いやすさはますます重要になっています。ClickPipesを使えば、最小限の労力で簡単にスケールアップでき、運用コストと取り込みコスト全体を節約できます。

— Minyoung Choi、データエンジニア、Musinsa

本当に大切なことに集中する時間 #

ClickHouse Cloudへの移行によって、Musinsaのストレージコストは大幅に削減され、コンピュートは過負荷な1つのクラスタではなく各ワークロードに合わせてスケールし、データ取り込みもClickHouse内部に組み込まれました。

「最終的に、ClickHouse Cloudのこれらの改善によって、より少ないインフラリソースで運用でき、コアビジネスロジックに集中できるようになりました」とMinyoung氏は言います。「インフラをシンプル化することで、CDPのビジネスロジック開発に集中し、運用の問題からプロダクト開発へと注意をシフトすることができました。」

データベースのアップグレードを検討している方への彼女の推薦は明確です。「チームの運用能力によりますが、セルフホスト型ClickHouseの管理負担を軽減したいと考えているなら、ClickHouse Cloudは素晴らしい選択肢です。」