フローロジスティックのケーススタディ
会社概要
Flowlogistic は、ロジスティクスおよびサプライ チェーンの大手プロバイダーです。世界中の企業がリソースを管理し、最終目的地まで輸送するのに役立ちます。同社は急速に成長し、鉄道、トラック、航空機、海上輸送を含むように製品を拡大しています。
会社背景
同社は地域のトラック運送会社としてスタートし、その後、他の物流市場に拡大しました。
インフラストラクチャを更新していないため、注文と出荷の管理と追跡がボトルネックになっています。運用を改善するために、Flowlogistic は小包レベルでリアルタイムで出荷を追跡するための独自の技術を開発しました。しかし、Apache Kafka に基づくテクノロジ スタックでは処理量をサポートできないため、展開できません。さらに、Flowlogistic は、注文と出荷をさらに分析して、リソースを展開する最適な方法を決定したいと考えています。
ソリューションコンセプト
Flowlogistic は、クラウドを使用して 2 つのコンセプトを実装したいと考えています。
の場所を示すリアルタイムの在庫追跡システムで独自の技術を使用します。
彼らの負荷
構造化されたものと構造化されていないものの両方を含むすべての注文と出荷ログに対して分析を実行します
データ、リソースを展開する最善の方法、情報を展開する市場を決定します。また、予測分析を使用して、出荷が遅れる時期を早期に把握したいと考えています。
既存の技術環境
Flowlogistic アーキテクチャは、単一のデータ センターに存在します。
データベース
2 つのクラスタに 8 台の物理サーバー
- SQL Server - ユーザー データ、インベントリ、静的データ
3 台の物理サーバー
- Cassandra - メタデータ、追跡メッセージ
10 台の Kafka サーバー - メッセージの集約とバッチ挿入の追跡
アプリケーション サーバー - 顧客フロント エンド、注文/通関用ミドルウェア
20 台の物理サーバーにまたがる 60 台の仮想マシン
- Tomcat - Java サービス
- Nginx - 静的コンテンツ
- バッチサーバー
ストレージアプライアンス
- 仮想マシン (VM) ホスト用の iSCSI
- ファイバー チャネル ストレージ エリア ネットワーク (FC SAN) - SQL サーバー ストレージ
- ネットワーク接続ストレージ (NAS) のイメージ ストレージ、ログ、バックアップ
Apache Hadoop /Spark サーバー
- コア データ レイク
- データ分析ワークロード
20台のその他のサーバー
- Jenkins、監視、踏み台ホスト、
ビジネス要件
スケーリングされたパンティ オブ プロダクションを使用して、信頼性が高く再現可能な環境を構築します。
分析のために一元化されたデータ レイクにデータを集約する
履歴データを使用して、将来の出荷に関する予測分析を実行します
独自の技術を使用して、世界中のすべての出荷を正確に追跡します
新しいリソースを迅速にプロビジョニングすることで、ビジネスの俊敏性とイノベーションの速度を向上させます
クラウドでのパフォーマンスのためにアーキテクチャを分析して最適化する
他のすべての要件が満たされている場合は、完全にクラウドに移行します
技術要件
ストリーミング データとバッチ データの両方を処理する
既存の Hadoop ワークロードを移行する
企業の変化する要求を満たすために、アーキテクチャがスケーラブルで弾力性があることを確認します。
可能な限りマネージド サービスを使用する
暗号化データの飛行中および保管中
本番データセンターとクラウド環境の間に VPN を接続する
SEO ステートメント
私たちは急速に成長したため、インフラストラクチャをアップグレードできないことが、さらなる成長と効率の妨げになっています。世界中で貨物を効率的に移動できますが、データを移動するのは効率的ではありません。
顧客がどこにいて、何を出荷しているのかをより簡単に理解できるように、情報を整理する必要があります。
CTOステートメント
IT は私たちにとって優先事項ではありませんでした。そのため、データが増大するにつれて、テクノロジーへの投資が十分ではありませんでした。IT を管理する優れたスタッフがいますが、彼らはインフラストラクチャの管理に忙殺されているため、データの整理、分析の構築、CFO の実装方法の検討など、本当に重要なことを彼らに任せることができません。追跡技術。
CFO ステートメント
私たちの競争上の優位性の一部は、出荷と配達の遅れに対して自分自身にペナルティを課すことです. 出荷がどこにあるかを常に把握することは、収益と収益性に直接関係しています。
さらに、サーバー環境の構築に資本を投入したくありません。
Flowlogistic は Google BigQuery を主要な分析システムとして使用したいと考えていますが、BigQuery に移行できない Apache Hadoop と Spark のワークロードがまだ残っています。Flowlogistic は、両方のワークロードに共通するデータを保存する方法を知りません。彼らは何をすべきですか？
会社概要
Flowlogistic は、ロジスティクスおよびサプライ チェーンの大手プロバイダーです。世界中の企業がリソースを管理し、最終目的地まで輸送するのに役立ちます。同社は急速に成長し、鉄道、トラック、航空機、海上輸送を含むように製品を拡大しています。
会社背景
同社は地域のトラック運送会社としてスタートし、その後、他の物流市場に拡大しました。
インフラストラクチャを更新していないため、注文と出荷の管理と追跡がボトルネックになっています。運用を改善するために、Flowlogistic は小包レベルでリアルタイムで出荷を追跡するための独自の技術を開発しました。しかし、Apache Kafka に基づくテクノロジ スタックでは処理量をサポートできないため、展開できません。さらに、Flowlogistic は、注文と出荷をさらに分析して、リソースを展開する最適な方法を決定したいと考えています。
ソリューションコンセプト
Flowlogistic は、クラウドを使用して 2 つのコンセプトを実装したいと考えています。
の場所を示すリアルタイムの在庫追跡システムで独自の技術を使用します。
彼らの負荷
構造化されたものと構造化されていないものの両方を含むすべての注文と出荷ログに対して分析を実行します
データ、リソースを展開する最善の方法、情報を展開する市場を決定します。また、予測分析を使用して、出荷が遅れる時期を早期に把握したいと考えています。
既存の技術環境
Flowlogistic アーキテクチャは、単一のデータ センターに存在します。
データベース
2 つのクラスタに 8 台の物理サーバー
- SQL Server - ユーザー データ、インベントリ、静的データ
3 台の物理サーバー
- Cassandra - メタデータ、追跡メッセージ
10 台の Kafka サーバー - メッセージの集約とバッチ挿入の追跡
アプリケーション サーバー - 顧客フロント エンド、注文/通関用ミドルウェア
20 台の物理サーバーにまたがる 60 台の仮想マシン
- Tomcat - Java サービス
- Nginx - 静的コンテンツ
- バッチサーバー
ストレージアプライアンス
- 仮想マシン (VM) ホスト用の iSCSI
- ファイバー チャネル ストレージ エリア ネットワーク (FC SAN) - SQL サーバー ストレージ
- ネットワーク接続ストレージ (NAS) のイメージ ストレージ、ログ、バックアップ
Apache Hadoop /Spark サーバー
- コア データ レイク
- データ分析ワークロード
20台のその他のサーバー
- Jenkins、監視、踏み台ホスト、
ビジネス要件
スケーリングされたパンティ オブ プロダクションを使用して、信頼性が高く再現可能な環境を構築します。
分析のために一元化されたデータ レイクにデータを集約する
履歴データを使用して、将来の出荷に関する予測分析を実行します
独自の技術を使用して、世界中のすべての出荷を正確に追跡します
新しいリソースを迅速にプロビジョニングすることで、ビジネスの俊敏性とイノベーションの速度を向上させます
クラウドでのパフォーマンスのためにアーキテクチャを分析して最適化する
他のすべての要件が満たされている場合は、完全にクラウドに移行します
技術要件
ストリーミング データとバッチ データの両方を処理する
既存の Hadoop ワークロードを移行する
企業の変化する要求を満たすために、アーキテクチャがスケーラブルで弾力性があることを確認します。
可能な限りマネージド サービスを使用する
暗号化データの飛行中および保管中
本番データセンターとクラウド環境の間に VPN を接続する
SEO ステートメント
私たちは急速に成長したため、インフラストラクチャをアップグレードできないことが、さらなる成長と効率の妨げになっています。世界中で貨物を効率的に移動できますが、データを移動するのは効率的ではありません。
顧客がどこにいて、何を出荷しているのかをより簡単に理解できるように、情報を整理する必要があります。
CTOステートメント
IT は私たちにとって優先事項ではありませんでした。そのため、データが増大するにつれて、テクノロジーへの投資が十分ではありませんでした。IT を管理する優れたスタッフがいますが、彼らはインフラストラクチャの管理に忙殺されているため、データの整理、分析の構築、CFO の実装方法の検討など、本当に重要なことを彼らに任せることができません。追跡技術。
CFO ステートメント
私たちの競争上の優位性の一部は、出荷と配達の遅れに対して自分自身にペナルティを課すことです. 出荷がどこにあるかを常に把握することは、収益と収益性に直接関係しています。
さらに、サーバー環境の構築に資本を投入したくありません。
Flowlogistic は Google BigQuery を主要な分析システムとして使用したいと考えていますが、BigQuery に移行できない Apache Hadoop と Spark のワークロードがまだ残っています。Flowlogistic は、両方のワークロードに共通するデータを保存する方法を知りません。彼らは何をすべきですか？
