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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

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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3
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2→1
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ワークロード・テナント単位でクラウド支出を完全可視化

Days
導入からコストインサイト獲得までの期間
Days
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Workload & tenant
コスト可視化の粒度
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Over 65%
2024年から現在までのクラウドインフラコスト削減率
40%
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Hippo

クラウドコストをチームの行動に変える──Hippoの挑戦

Minutes
Attribute™とAWSの統合所要時間
Business unit
達成したコスト・アカウンタビリティの水準
Island

タグ付け不要。顧客別の真のコストが見える

$5B
企業評価額
Days
初期インサイト獲得までの時間
0
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Claroty

Attribute™で実現する、顧客単位の精緻なコスト配賦

1,000+
世界中で保護中の顧客数
Days
初回の詳細コストレポートまでの期間
Zero
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SaaS Leader

顧客単位のコスト按分が拓く、AIの価値ベース料金設定

$1.3M
のマイナスマージン売上を可視化
~360
不採算アカウントを特定
$1.3M
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What they say

PicnicAI

“PerfectScale gives us the confidence to automate Kubernetes optimization while letting our engineers focus on building what matters.”

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Stefanini

“Without PerfectScale by DoiT, I don't know how we would do it. We'd have to have twice the number of people on my team to stay on top of it. With PerfectScale, we can focus on the more strategic issues.”

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Connecting IBM and AWS privately was the piece we needed to get right, and we wanted to move faster on it than we could on our own. DoiT worked through the options with us, found the subnet overlap that was breaking the routing, and made it stable. That unblocked everything else.

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Flooid

We have worked with DoiT for many years, and there has been an increasing number of capabilities and features in DoiT Cloud Intelligence. We've embedded features such as Cloud Analytics and Reports in our own FinOps processes, it's become core to what we do.

Martin Lee, Director of Operations

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DoiT gave us the confidence to move from experimentation to production. They helped us understand the right way to build AI for the real world.

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Hippo

Attribute™'s cost grouping technology took our cost visibility and allocation to a whole new level. Now, our teams are fully accountable for their budgets, significantly improving our cloud efficiency and helping us minimize unnecessary costs.

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Island

You can't tag a customer in a multi-tenant environment. Attribute™ finally shows us what each customer costs and what's driving those costs.

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Claroty

Attribute™'s data is truly unmatched. No other solution on the market could deliver the precise customer cost and usage profiles we needed in such a complex infrastructure. Within weeks, the data from Attribute™ transformed our understanding of cost structures, influencing key strategic decisions in pricing, renegotiations, and market positioning.

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Salt Security

Attribute™ simplified tracking customer costs in our multi-tenant environments. Customer cost measurement is now clear and standardized, and finance gets the business context they need. Integration was quick and required no changes.

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Attribute™ translates complex cloud bills into actionable, business-centric insights that empower our engineering teams to take true ownership of their costs.

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Eliminating the need to tag thousands of resources has freed up my team and we've invested our efforts in enhancing our platform significantly.

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