Q58. MJTelcoケーススタディ
会社概要
MJTelcoは、世界中で急成長している未開拓の市場にネットワークを構築することを計画している新興企業である。
同社は革新的な光通信ハードウェアの特許を持っている。これらの特許に基づけば、安価なハードウェアで多くの信頼性の高い高速バックボーン・リンクを構築することができる。
会社の背景
MJTelcoは、経験豊富な電気通信会社の幹部によって設立され、もともと宇宙での通信の課題を克服するために開発された技術を使用している。MJTelcoの事業運営の基本は、リアルタイム分析を推進し、機械学習を組み込んでトポロジーを継続的に最適化する分散データ・インフラを構築することである。同社のハードウェアは安価であるため、ネットワークの過剰配備を計画しており、ダイナミックな地域政治がロケーションの可用性とコストに与える影響を考慮することができる。
同社の経営陣とオペレーション・チームは世界中に散らばっており、システム内でデータ消費者と提供者の間に多対多の関係が構築されている。慎重に検討した結果、パブリック・クラウドは彼らのニーズをサポートするのに最適な環境だと判断した。
ソリューション・コンセプト
MJTelcoはラボで概念実証（PoC）プロジェクトを成功させている。彼らには2つの主要なニーズがある：
* PoCを拡張し、堅牢化することで、50,000台以上のインストールに対応できるようになります。
* トポロジー定義を制御するために使用する動的モデルを検証し、改善するために、機械学習サイクルを改良する。
MJTelcoはまた、開発/テスト、ステージング、本番の3つの個別の運用環境を使用し、実験の実行、新機能の展開、本番顧客へのサービスのニーズに対応する。
ビジネス要件
* 予測不可能な分散型テレコムユーザーコミュニティにおいて、必要なときに必要な場所でリソースをインスタンス化し、最小限のコストで本番環境をスケールアップする。
* 最先端の機械学習と分析を保護するため、独自のデータのセキュリティを確保する。
* 分散した研究員からの分析用データへの信頼できるタイムリーなアクセスを提供する。
* 顧客に影響を与えることなく、機械学習モデルの迅速な反復をサポートする分離された環境を維持する。
技術要件
* テレメトリ・データの安全かつ効率的な輸送と保管を確保する。
* 複数のフローを持つ10,000から100,000のデータ・プロバイダーをサポートするために、インスタンスを迅速に拡張できます。
* 最大2年分のデータ保存を追跡するデータテーブルに対する分析とプレゼンテーションを可能にする。
100m記録/日
* 遠隔測定フローと本番学習サイクルの両方で、データパイプラインの問題を認識することに焦点を当てた監視インフラの迅速な反復をサポートする。
CEO声明
私たちのビジネスモデルは、特許、分析、ダイナミックな機械学習に依存している。当社の安価なハードウェアは信頼性が高く、コスト面でも有利です。信頼性とキャパシティを満たすためには、大規模な分散データ・パイプラインを迅速に安定化させる必要があります。
CTO声明
私たちのパブリック・クラウド・サービスは、広告どおりに動作しなければなりません。データを安全に保護し、拡張できるリソースが必要です。また、データ・サイエンティストがモデルを注意深く研究し、迅速に適応させることができる環境も必要です。データ処理の自動化に依存しているため、開発環境とテスト環境も必要です。
CFOステートメント
このプロジェクトは規模が大きすぎるため、データや分析に必要なハードウェアやソフトウェアを維持することはできない。また、これほど多くのデータフィードを監視するための運用チームの人員を確保する余裕もないため、自動化とインフラに頼ることになります。Google Cloudの機械学習により、定量的研究者はデータパイプラインの問題ではなく、価値の高い問題に取り組むことができます。
オペレーション・チームのために、以下の要件を満たすビジュアライゼーションを作成する必要があります：
* 報告書には、直近 6 週間（1 分に 1 回のサンプリング）の全 50,000 施設のテレメトリーデータが含まれなければならない。
* レポートはライブデータから3時間以上遅れてはならない。
* アクション可能なレポートは、最適でないリンクのみを表示する。
* ほとんどの最適でないリンクは、一番上にソートされるべきである。
* 最適でないリンクはグループ化され、地域の地理によってフィルタリングされる。
* レポートの読み込みにかかるユーザーのレスポンスタイムは5秒未満でなければならない。
どのアプローチが要件を満たすのか？
