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Augury、機械故障を75%削減

DoiTがAuguryのGoogle Cloud全面移行を支援。GKE、BigQuery、IoT Coreを駆使し、機械の状態をリアルタイムかつ大規模に可視化しました。

Cloud Intelligence™
Augury

The Challenge

Auguryは、製造機械から送られる膨大なリアルタイムデータをさばきながら、エンタープライズ顧客の規模に対応するため、IoTプラットフォームの再構築に迫られていました。求められていたのは、優れたスケーラビリティと幅広いIoT技術を備えた、安定したクラウド基盤。あわせて、研究・開発・本番環境間の連携を強化し、顧客により早くインサイトを届けることも課題でした。

The Solution

AuguryはDoiTを導入パートナーに迎え、Google Cloudへの全面移行を完了。すべてのマイクロサービスをGoogle Kubernetes Engine (GKE) に移行しました。Google Cloud IoT Core、Cloud Dataflow、BigQuery、Cloud Pub/Subを活用し、工場現場のIoTデバイスから届くテレメトリーを処理。GKEのオートスケーリングにより、データ量がピークに達する時間帯でもアルゴリズム処理を安定させ、SLA要件を満たしています。

Results

  • 機械の状態に関する高度なインサイトで機械故障を75%削減
  • 効率改善により製造業顧客に数百万ドル規模のコスト削減を実現
  • 数千万件規模の機械学習特徴量をリアルタイムに分析
  • GKEのオートスケーリングでデータ量ピーク時もシームレスにスケール

DoiTのおかげで、Google Cloudへの移行はスムーズかつ効率的に進みました。DoiTのエンジニアはあらゆる質問に丁寧に答え、Google Cloudのデプロイに関するベストプラクティスを提案し、発生した課題も素早く的確に解決してくれました。

Gal Shaul, 共同創業者兼CTO

Auguryについて

Auguryは2011年、Technion出身のGal ShaulとSaar Yoskovitzが設立しました。世界各地の製造機械にIoTデバイスを接続するクラウドベースのソリューションとしてスタート。「人が機械の異音を聞き分けられるなら、機械にも同じことを学習させられるはず」という発想が原点です。これらのデバイスは継続的にクラウドへデータを送信し、機械学習アルゴリズムが解析。機械の状態と稼働状況に関するインサイトを、顧客にリアルタイムで届けています。

課題

Auguryはエンタープライズ顧客の急増に対応するため、IoTプラットフォームの再構築を迫られていました。必要だったのは、優れたスケーラビリティと幅広いIoT機能を備えた安定したクラウド基盤です。研究環境の一部をGoogle Cloudへ移行し成果を上げた同社は、すべてのマイクロサービスをGoogle Kubernetes Engineへ移す全面移行を決断。導入パートナーにDoiTを選びました。

研究と本番のフローを改善

Google Cloudの導入により、Auguryは研究環境と本番環境で同じデータを活用できるようになりました。Cloud DataflowやApache Beamといったオープンソースのパイプライン技術を使うことで、アジャイルな姿勢でアルゴリズム開発に取り組みつつ、オープンソースコミュニティへの貢献も実現。研究から本番へとスピーディに移行でき、デジタルトランスフォーメーションを進める顧客に素早く価値を届けています。

ビジネスインパクトの創出

Google Cloud IoT Core、Cloud Pub/Sub、Cloud Dataflowを活用し、Auguryは工場現場のIoTデバイスから届くテレメトリーを取り込んでいます。GKEのオートスケーリングは、顧客のSLAを満たす安定したアルゴリズム処理レイテンシを支える存在。大規模な施設が長期停止から稼働を再開し、膨大なデータが一気に流れ込む場面でも、GKEはバランスの取れたパフォーマンスを保ちながらデータをさばきます。

機械の状態をリアルタイムで可視化

Auguryの顧客は、機械の状態に関するインサイトをリアルタイムで受け取れます。製造業の顧客の中には、1時間ごとにデータを確認するケースもあるほどです。継続的なデータフローと分析を支えに途切れのないサービスを提供するうえで、GKEはインスタンスをバランス良く稼働させる役割を担い、メンテナンスや生産の状態に関するより的確な意思決定を顧客が下せるよう、絶え間ないインサイトを届けています。

デジタルトランスフォーメーションの成果

機械の状態を把握することは、製造業のデジタルトランスフォーメーションの土台となります。機械の状態を可視化できれば、企業はサプライチェーンと組織文化を、アジャイルでジャストインタイムな製造へと変革できます。この変革によって効率改善で数百万ドル規模のコスト削減が生まれ、同時に環境負荷の低減と製造現場全体の生産性向上を実現します。

DoiTがクラウドコストの最適化をどう支援するかご覧ください

DoiT Cloud Intelligenceが、クラウド環境全体の可視性、ガバナンス、ユニットエコノミクスをどのように高めるかをご紹介します。

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What they say

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Chiamaka Ibeme, Engineering Manager, Platform

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You guys have the best UI experience that I've had of any software. It's like you just read my mind where, like, oh, I wish I could click there. Oh, I can

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SELECT feels like exactly what Paul and I would have built if we had locked ourselves in a room for 18 months to create our ideal monitoring solution.

Devin McGee, Data Engineering Lead at Home Chef

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SELECT dramatically lowers the cognitive load to understanding Snowflake costs. I'm able to sit there and easily understand what's driving the cost. Not to blow smoke up your ass, but it's just so easy to do in your platform

Blake Baggett, Head of Data Operations at Entain

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One of the most helpful cost rituals we've setup from SELECT is the weekly spend digest sent to Slack. I can start high level and ensure things are in check. If not, I can very quickly drill down into specific workloads which may have driven the cost spike and remediate them before they become a bigger issue.

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Through SELECT's automated savings feature and deep cost visibility, we were able to instantly lower our Snowflake spend by over 40% and achieve a 20X ROI on our SELECT investment.

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DoiT's Customer Success and Forward Deployed Engineering teams work very closely with us. The regular sessions with our CSM keep us focused on the right priorities, and the FDEs provide the deep technical guidance we need to validate decisions and optimize our environment. That combination has been genuinely valuable for us.

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