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Raycatch、インフラコストを80%削減

Compute EngineとCloud Bigtableを使ったGoogle Cloudへのリフト&シフト移行で、太陽光分析の所要時間を3日から5時間未満に短縮。

Cloud Intelligence™
Raycatch

The Challenge

Raycatchは以前のクラウドプロバイダーで、システムのダウンタイム、Dockerサポートの不足、ディスク接続の不具合など、複数のパフォーマンス課題を抱えていました。複雑な太陽光資産データ分析システムは膨大なデータを24時間サイクル内で処理する必要がありましたが、インフラの制約がスケールと顧客拡大の足かせとなっていました。

The Solution

RaycatchはDocker化された既存インフラをそのまま移すリフト&シフト方式でGoogle Cloudへ移行。夜間分析のピーク負荷に備え、Google Compute Engineにオートスケーリングとロードバランシングを組み合わせて導入しました。Cloud Bigtableは、数千台のIoTデバイスから送られる太陽光資産センサーデータの保存と処理を担うNoSQLデータベースとして稼働しています。

Results

  • 分析時間を3日から5時間未満へ短縮
  • 以前のプロバイダー比でインフラコストを80%以上削減
  • 簡易分析の作業時間を60分の1に圧縮
  • Dockerサポート強化でシステムの安定性と柔軟性が向上
  • Cloud Bigtableで処理可能なデータ量の上限を解消

DoiTの手厚いサポートのおかげで、移行はわずか1〜2日で済みました。既存アーキテクチャをしっかり精査し、想定される障害や課題を先回りで洗い出してくれたので、ほとんど摩擦なく移行できました。

Haggai Hofland, CEO、Raycatch

Raycatchについて

グリーンエネルギー分野が拡大を続けるなか、テルアビブを拠点とするRaycatchは、太陽光資産のオーナー向けに発電プラントの最適化につながるデータインサイトを提供するソフトウェア「DeepSolar™」を開発しました。2015年設立の同社は、Arava Power、RTR、EDF、Enlightといった欧州の大手電力会社と取引し、中国、インドをはじめとする他市場へも展開を進めています。新たなハードウェアを設置することなく、太陽光資産から既に得られているデータストリームを高度なアルゴリズムで分析し、クライアントに具体的な日次アクションを提示しているのが特長です。

課題

Raycatchの複雑なシステムは、24時間ごとに太陽光資産データの収集・正規化・分析を行います。以前のクラウドプロバイダーでは、システムのダウンタイムやDockerサポートの不足といった深刻なパフォーマンス問題に直面していました。ディスクが正常に切断されず、データセンターの手動再起動が必要になることもしばしば。こうしたインフラ上の制約により、データ処理能力を拡張してより多くのクライアントに対応することが難しい状況でした。

ソリューション

RaycatchはDocker化された既存インフラをそのまま移すリフト&シフト方式でGoogle Cloudへ移行。DoiT Internationalのサポートを受け、作業はわずか1〜2日で完了しました。夜間処理のピークに備え、オートスケーリングとCloud Load Balancingを備えたGoogle Compute Engineを導入。Cloud Bigtableは、数千台の太陽光資産センサーから送られてくるデータの保存と高度な計算処理を担うNoSQLデータベースとして機能しています。Compute Engineの柔軟性により、用途に合わせてさまざまなサイズのVMやカスタムマシンタイプを必要なときに立ち上げられます。

AIを活用したデータ処理

Raycatchは日次分析の所要時間内に処理を完了させるため、AIを活用してシステム効率を高めています。太陽光資産には湿度や温度などを測定するセンサーが1万個搭載されているケースもあり、各センサーにはタグ付けと識別が必要です。Raycatchはこの工程を自動化し、スピードと精度を両立させています。Cloud Bigtableはフェーズ1のアルゴリズム結果を保存し、フェーズ2の処理でもデータを高速に取り出せるようにすることで、従来のデータ処理量の制約を取り払いました。

成果

Google Cloudへの移行は、パフォーマンスとコストの両面で大きな成果をもたらしました。分析時間は3日から5時間未満に短縮され、24時間サイクル内にレポートを完成させられるようになりました。簡易な分析監視に必要な作業時間は60分の1に減り、ITチームは最適化業務に集中できるようになっています。インフラコストは以前のプロバイダー比で80%以上削減され、システムの安定性と柔軟性も飛躍的に向上しました。

今後の展望

Raycatchは今後もAI自動化の拡張とクライアントベースの拡大を進めていく方針です。Google Cloudによってインフラのボトルネックが解消されたことで、並列化した分析処理ですべてのデータにAIを適用できるようになりました。これにより、機動力を保ったまま成長に合わせて柔軟に対応し、より多くのクライアントやプロジェクトを引き受けられるようになります。インフラの刷新は、サービスと製品開発の双方にも好影響を及ぼしています。

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