MJTelcoケーススタディ
会社概要
MJTelcoは、急速に成長し、サービスが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。
世界。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多数作成できます。
会社背景
経験豊富なテレコムエグゼクティブによって設立されたMJTelcoは、もともと
宇宙でのコミュニケーションの課題を克服する。彼らの活動の基本は、彼らが作る必要があります
リアルタイム分析を推進し、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
トポロジを継続的に最適化します。彼らのハードウェアは安価なので、彼らは過剰に展開する予定です。
動的な地域政治が場所の利用可能性に与える影響を説明できるようにするネットワーク
コスト。
彼らの管理および運用チームは世界中に配置されており、多対多を生み出しています。
データコンシューマ間の関係とそのシステムでの提供。慎重に検討した後、彼らは
パブリッククラウドを決定することは、彼らのニーズをサポートするのに最適な環境です。
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
複数のフローで10,000から100,000のデータプロバイダをサポートするようにインスタンスを迅速に拡張
各。
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
データパイプラインの問題の認識に重点を置いた監視インフラストラクチャの迅速な反復をサポート
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。
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。私たちの安価な
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。すぐに安定させる必要があります
信頼性と容量のコミットメントを満たすための大規模分散データパイプライン。
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。私たちは自分のデータを拡大縮小し、維持するためのリソースが必要です
安全です。また、データサイエンティストが慎重に研究を進め、迅速に適応できる環境も必要です。
モデル。データの処理は自動化に依存しているため、開発とテストも必要です。
繰り返し実行する環境。
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、私たちは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ので、私たちは信頼します。
自動化とインフラストラクチャ。 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、重要な問題に取り組みます。
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。
レポートには、最も最近6週間の50,000のインストールすべてからのテレメトリデータが含まれている必要があります。
（1分に1回サンプリング）
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。
どのアプローチが要件を満たしていますか？
会社概要
MJTelcoは、急速に成長し、サービスが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。
世界。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多数作成できます。
会社背景
経験豊富なテレコムエグゼクティブによって設立されたMJTelcoは、もともと
宇宙でのコミュニケーションの課題を克服する。彼らの活動の基本は、彼らが作る必要があります
リアルタイム分析を推進し、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
トポロジを継続的に最適化します。彼らのハードウェアは安価なので、彼らは過剰に展開する予定です。
動的な地域政治が場所の利用可能性に与える影響を説明できるようにするネットワーク
コスト。
彼らの管理および運用チームは世界中に配置されており、多対多を生み出しています。
データコンシューマ間の関係とそのシステムでの提供。慎重に検討した後、彼らは
パブリッククラウドを決定することは、彼らのニーズをサポートするのに最適な環境です。
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
複数のフローで10,000から100,000のデータプロバイダをサポートするようにインスタンスを迅速に拡張
各。
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
データパイプラインの問題の認識に重点を置いた監視インフラストラクチャの迅速な反復をサポート
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。
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。私たちの安価な
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。すぐに安定させる必要があります
信頼性と容量のコミットメントを満たすための大規模分散データパイプライン。
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。私たちは自分のデータを拡大縮小し、維持するためのリソースが必要です
安全です。また、データサイエンティストが慎重に研究を進め、迅速に適応できる環境も必要です。
モデル。データの処理は自動化に依存しているため、開発とテストも必要です。
繰り返し実行する環境。
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、私たちは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ので、私たちは信頼します。
自動化とインフラストラクチャ。 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、重要な問題に取り組みます。
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。
レポートには、最も最近6週間の50,000のインストールすべてからのテレメトリデータが含まれている必要があります。
（1分に1回サンプリング）
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。
どのアプローチが要件を満たしていますか？
