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サービスの行き届いていない市場でネットワークを構築することを計画しているスタートアップです。同社は革新的な光通信ハードウェアの特許を取得しています。これらの特許に基づいて、安価なハードウェアで信頼性の高い高速バックボーンリンクを数多く作成できます。
会社背景
経験豊富な電気通信の幹部によって設立されたMJTelcoは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ます。運用の基本として、リアルタイム分析を推進し、トポロジを継続的に最適化するための機械学習を組み込んだ分散データインフラストラクチャを作成する必要があります。彼らのハードウェアは安価であるので、彼らは彼らが位置の利用可能性とコストに対する動的な地域政治の影響を説明することを可能にするようにネットワークを過剰展開することを計画している。
彼らの管理チームと運用チームは世界中に配置されており、データコンシューマ間に多対多の関係を作り出し、それらのシステムに提供しています。慎重に検討した後、彼らはパブリッククラウドが彼らのニーズをサポートするのに最適な環境であると判断しました。
ソリューションコンセプト
MJTelcoは、研究室で概念実証（PoC）プロジェクトを成功させています。主なニーズは2つあります。
より多くのデータフローにアクセスするときに生成されるデータフローを大幅にサポートするように、PoCを拡張および強化します。
50,000以上のインストール
機械学習サイクルを改善して、制御に使用する動的モデルを検証および改善します。
トポロジ定義
MJTelcoは、開発/テスト、ステージング、およびプロダクションという3つの別々の運用環境も使用します。
- 実験の実行、新機能の導入、およびプロダクション顧客へのサービス提供のニーズを満たすこと。
ビジネス要件
最小限のコストで生産環境を拡張し、いつ、どこでリソースをインスタンス化する
予測不可能な、分散型のテレコムユーザーコミュニティで必要とされています。
最先端の機械学習と分析を保護するために、独自データのセキュリティを確保してください。
分散研究員からの分析のためのデータへの信頼性の高いタイムリーなアクセスを提供する
機械学習モデルの迅速な反復をサポートすることなく、分離環境を維持します。
顧客に影響を与えます。
技術要件
テレメトリデータの安全で効率的な転送と保存を確実にする
インスタンスを迅速に拡張して、それぞれ複数のフローを持つ10,000から100,000のデータプロバイダをサポートします。
最長2年間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表示を可能にする
100mレコード/日
テレメトリフローとプロダクションラーニング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重点を置いたモニタリングインフラストラクチャの迅速な反復をサポートします。
CEO声明
当社のビジネスモデルは、当社の特許、分析、および動的機械学習に依存しています。当社の安価なハードウェアは信頼性が高いように構成されているため、コスト面で有利です。信頼性と容量のコミットメントを満たすためには、大規模な分散データパイプラインを迅速に安定させる必要があります。
CTOステートメント
当社のパブリッククラウドサービスは宣伝されているとおりに機能する必要があります。私たちは、データの規模を拡大し、データを安全に保つためのリソースが必要です。また、データサイエンティストが慎重にモデルを研究して適応できるような環境も必要です。データの処理は自動化に依存しているため、繰り返し実行するためには開発環境とテスト環境も必要です。
CFOステートメント
プロジェクトは、データと分析に必要なハードウェアとソフトウェアを維持するには私達には大き過ぎます。
また、非常に多くのデータフィードを監視するために運用チームを配置する余裕がないため、自動化とインフラストラクチャに依存します。 Google Cloudの機械学習により、当社の定量的研究者は、データパイプラインの問題ではなく、私たちの価値の高い問題に取り組むことができます。
次の要件を満たす運用チーム用のビジュアライゼーションを作成する必要があります。
テレメトリには、最近6週間の50,000のインストールすべてからのデータを含める必要があります（1回サンプリング
毎分）
レポートは、ライブデータから3時間以上遅れてはいけません。
実用的なレポートには、最適とは言えないリンクしか表示されません。
ほとんど最適とは言えないリンクは一番上にソートされるべきです。
準最適リンクは、地域の地理的条件によってグループ化およびフィルタリングできます。
レポートをロードするためのユーザー応答時間は5秒以下でなければなりません。
過去6週間のデータを格納するためのデータソースを作成し、視聴者が複数の日付範囲、異なる地理的地域、および固有のインストールタイプを表示できるようにするビジュアライゼーションを作成します。ビジュアライゼーションに変更を加えることなく、常に最新のデータを表示します。毎月新しいビジュアライゼーションを作成および更新しないようにします。あなたは何をするべきか？
会社概要
MJTelcoは、世界中で急成長しているサービスの行き届いていない市場でネットワークを構築することを計画しているスタートアップです。同社は革新的な光通信ハードウェアの特許を取得しています。これらの特許に基づいて、安価なハードウェアで信頼性の高い高速バックボーンリンクを数多く作成できます。
会社背景
経験豊富な電気通信の幹部によって設立されたMJTelcoは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ます。運用の基本として、リアルタイム分析を推進し、トポロジを継続的に最適化するための機械学習を組み込んだ分散データインフラストラクチャを作成する必要があります。彼らのハードウェアは安価であるので、彼らは彼らが位置の利用可能性とコストに対する動的な地域政治の影響を説明することを可能にするようにネットワークを過剰展開することを計画している。
彼らの管理チームと運用チームは世界中に配置されており、データコンシューマ間に多対多の関係を作り出し、それらのシステムに提供しています。慎重に検討した後、彼らはパブリッククラウドが彼らのニーズをサポートするのに最適な環境であると判断しました。
ソリューションコンセプト
MJTelcoは、研究室で概念実証（PoC）プロジェクトを成功させています。主なニーズは2つあります。
より多くのデータフローにアクセスするときに生成されるデータフローを大幅にサポートするように、PoCを拡張および強化します。
50,000以上のインストール
機械学習サイクルを改善して、制御に使用する動的モデルを検証および改善します。
トポロジ定義
MJTelcoは、開発/テスト、ステージング、およびプロダクションという3つの別々の運用環境も使用します。
- 実験の実行、新機能の導入、およびプロダクション顧客へのサービス提供のニーズを満たすこと。
ビジネス要件
最小限のコストで生産環境を拡張し、いつ、どこでリソースをインスタンス化する
予測不可能な、分散型のテレコムユーザーコミュニティで必要とされています。
最先端の機械学習と分析を保護するために、独自データのセキュリティを確保してください。
分散研究員からの分析のためのデータへの信頼性の高いタイムリーなアクセスを提供する
機械学習モデルの迅速な反復をサポートすることなく、分離環境を維持します。
顧客に影響を与えます。
技術要件
テレメトリデータの安全で効率的な転送と保存を確実にする
インスタンスを迅速に拡張して、それぞれ複数のフローを持つ10,000から100,000のデータプロバイダをサポートします。
最長2年間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表示を可能にする
100mレコード/日
テレメトリフローとプロダクションラーニング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重点を置いたモニタリングインフラストラクチャの迅速な反復をサポートします。
CEO声明
当社のビジネスモデルは、当社の特許、分析、および動的機械学習に依存しています。当社の安価なハードウェアは信頼性が高いように構成されているため、コスト面で有利です。信頼性と容量のコミットメントを満たすためには、大規模な分散データパイプラインを迅速に安定させる必要があります。
CTOステートメント
当社のパブリッククラウドサービスは宣伝されているとおりに機能する必要があります。私たちは、データの規模を拡大し、データを安全に保つためのリソースが必要です。また、データサイエンティストが慎重にモデルを研究して適応できるような環境も必要です。データの処理は自動化に依存しているため、繰り返し実行するためには開発環境とテスト環境も必要です。
CFOステートメント
プロジェクトは、データと分析に必要なハードウェアとソフトウェアを維持するには私達には大き過ぎます。
また、非常に多くのデータフィードを監視するために運用チームを配置する余裕がないため、自動化とインフラストラクチャに依存します。 Google Cloudの機械学習により、当社の定量的研究者は、データパイプラインの問題ではなく、私たちの価値の高い問題に取り組むことができます。
次の要件を満たす運用チーム用のビジュアライゼーションを作成する必要があります。
テレメトリには、最近6週間の50,000のインストールすべてからのデータを含める必要があります（1回サンプリング
毎分）
レポートは、ライブデータから3時間以上遅れてはいけません。
実用的なレポートには、最適とは言えないリンクしか表示されません。
ほとんど最適とは言えないリンクは一番上にソートされるべきです。
準最適リンクは、地域の地理的条件によってグループ化およびフィルタリングできます。
レポートをロードするためのユーザー応答時間は5秒以下でなければなりません。
過去6週間のデータを格納するためのデータソースを作成し、視聴者が複数の日付範囲、異なる地理的地域、および固有のインストールタイプを表示できるようにするビジュアライゼーションを作成します。ビジュアライゼーションに変更を加えることなく、常に最新のデータを表示します。毎月新しいビジュアライゼーションを作成および更新しないようにします。あなたは何をするべきか？
