MJTelco のケーススタディ
会社概要
MJTelcoは、急成長しているがサービスが行き届いていない市場に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企業です。
同社は革新的な光通信ハードウェアの特許を保有しており、これらの特許に基づいて
安価なハードウェアを使用して、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。
会社概要
経験豊富な通信業界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。その運用の基本として、
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
トポロジーを継続的に最適化します。ハードウェアが安価なため、
ネットワークにより、地域政治のダイナミックな影響が場所の可用性に与える影響を考慮できるようになり、
料金。
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、多対多の
データの消費者と提供者との関係を慎重に検討した結果、
パブリック クラウドが自社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、自社のラボで概念実証 (PoC) プロジェクトを成功させています。同社には主に 2 つのニーズがあります。
より多くのデータフローが生成される場合に、PoCを拡張して強化することで、

50,000 以上のインストール。
機械学習サイクルを改良し、制御に使用する動的モデルを検証および改善する

トポロジの定義。
MJTelcoは、開発/テスト、ステージング、本番の3つの独立した運用環境も使用します。
- 実験の実行、新機能の導入、実稼働顧客へのサービス提供のニーズを満たすため。
ビジネス要件
最小限のコストで生産環境を拡張し、いつでもどこでもリソースをインスタンス化します。

予測不可能な分散型通信ユーザーコミュニティで必要とされます。
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ます。

分散した研究員に分析用のデータへの信頼性と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隔離された環境を維持する

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かつ効率的な転送と保存を確保する

複数のフローを持つ10,000～100,000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します。

それぞれ。
約2年間分のデータ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します。

1日あたり1億件のレコード
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監視インフラストラクチャの迅速な反復をサポートする

テレメトリフローと実稼働学習サイクルの両方で。
CEOの声明
当社のビジネスモデルは、特許、分析、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く、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、大規模な分散データ パイプラインを構築しました。
CTO 声明
パブリッククラウドサービスは宣伝どおりに機能する必要があります。拡張可能でデータを保存できるリソースが必要です。
安全です。データサイエンティストが注意深く研究し、迅速に適応できる環境も必要です。
モデル化。データ処理を自動化に頼っているため、開発とテストも自動化が必要です。
反復しながら作業する環境。
CFOの声明
プロジェクトが大きすぎるため、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ことはできません。
また、多数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はないため、
自動化とインフラストラクチャ。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みます。
次の要件を満たす運用チーム向けの視覚化を作成する必要があります。
レポートには、過去6週間の50,000件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分ごとにサンプリング)。
レポートはライブデータから 3 時間以上遅延してはなりません。

実用的なレポートには、最適ではないリンクのみが表示されます。

最適ではないリンクのほとんどは、一番上に並べる必要があります。

最適ではないリンクは、地域別にグループ化して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 秒未満である必要があります。

どのアプローチが要件を満たしていますか?