複雑なIBM→AWS移行を、DoiTと共に加速
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- 完遂したAWS MAPフェーズ:Assess、Mobilize、Modernize
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- 4層トポロジーを完全に維持したまま1:1で移行したサーバー数
- 2→1
- 複数AZにまたがる単一のAWS VPCに統合したIBM Cloudリージョン数
Taranis は、世界各地の遠隔地から大量の高解像度ドローン画像をアップロードし、複雑な機械学習モデルを学習させるためのインフラ拡張を必要としていました。1回のドローン飛行で収集される画像は1万枚、1枚あたり10〜20MBにのぼります。害虫、病気、雑草、栄養不足によって、作物の最大40%が日常的に失われている状況です。大規模なインフラ投資を伴わずに、より優れた接続性、速度、そしてスケーラブルな処理能力を確保する必要がありました。
Taranis は Google Cloud Platform へ移行し、高速接続を実現するグローバルデータセンターと、画像処理向けの Compute Engine 上 V100 GPU を活用しました。このソリューションには、1,000基から4,000基まで V100 を自動スケールする仕組み、衛星画像処理用の Kubernetes Engine、データ保管用の Cloud SQL、機械学習モデルの学習に用いる TensorFlow が含まれます。70万枚の画像から1億におよぶ特徴量を処理しています。
農業は季節性の強いビジネスで、繁忙期の数か月のあとに閑散期が訪れ、1日のなかでもピークがあります。閑散期には Compute Engine の上位 GPU リソースを丸ごと自動でスケールバックできるので、事前にシステムを準備しておく必要がありません。
Eli Bukchin, 共同創業者兼 CTO
国連の報告によれば、世界人口は2050年までに98億人に達し、食料生産の大幅な増加が必要になります。一方で、都市化や予測困難な気象は農業生産を圧迫しています。Taranis はドローン技術と AI を駆使し、農家の作物損失削減、収量向上、コスト低減を支援することで、この課題に取り組んでいます。2014年創業の同社は、独自のインテリジェンスプラットフォームを通じて、現在では世界中で2,000万エーカー以上を管理しています。
Taranis はロシア、東欧、南米などの遠隔地から膨大なデータを収集しています。1回のドローン飛行で撮影される画像は約1万枚、1枚あたり10〜20MB。複雑な機械学習モデルの学習に必要な処理能力を維持しつつ、この大量データを迅速にアップロードする必要がありました。害虫、病気、雑草、栄養不足によって作物の最大40%が日常的に失われており、早期発見が極めて重要です。
Taranis は Google Cloud に移行し、30TB のスループットに対応できる高速接続のグローバルデータセンターを活用しました。Compute Engine 上の V100 GPU は、需要に応じて1,000基から4,000基まで自動でスケールします。アーキテクチャには、衛星画像処理用の Kubernetes Engine、データ保管用の Cloud SQL、Cloud Functions、Cloud Pub/Sub が含まれます。この柔軟性により、農業の閑散期にはリソースを自動でスケールバックできます。
Taranis は TensorFlow で機械学習モデルを学習させ、過去1年半に収集した数千万枚の写真を処理しています。1枚の写真には害虫被害や葉の変色など、最大1,000件の注目対象が含まれます。同社はこれまでに、70万枚の画像から約1億の特徴量を処理してきました。オープンソースの TensorFlow コミュニティは、迅速なモデル開発を力強く後押ししています。
Google Cloud への移行により、アップロード時間は丸1日から数時間へと、従来の3〜4倍の速さに短縮されました。Kubernetes の並列デプロイによってほぼ継続的に機能をリリースできるようになり、ダウンタイムが減り、計画的なアップデートも不要になりました。製品改善とフィードバックのサイクルも加速しています。なかでも大きな成果は、写真1枚あたりのコストが従来の10分の1にまで下がったことです。
Taranis は、データ分析とビジネスインテリジェンスの強化に向けて、Cloud Bigtable、BigQuery、Cloud Dataflow など他の Google Cloud ツールの活用も検討しています。地理的な事業拡大と、新たな病害カテゴリ検出に向けた機械学習モデルの継続的な改善も計画中です。スケーラブルなインフラのおかげで、営業チームはキャパシティの制約を気にせず新規顧客をオンボーディングできます。
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の向上をどう支えるかをご紹介します。
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.
DevOps Lead, Software Projects
Attribute™'s platform is truly unique. We now have crystal-clear visibility into our cloud spend at the workload and tenant level, and that insight has already led to actionable savings and powerful insights as we further scale our service.
Paul White, VP of Engineering, Shasta Cloud
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
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.
Milad Rezazadeh, CTO
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.
Eli Zilbershtein, Head of DevOps, Hippo
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.
Omri Cohen, Director of Engineering, Platform
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.
Jonathan Langer, COO, Claroty
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.
Kfir Lippmann, CFO, Salt Security
Attribute™ translates complex cloud bills into actionable, business-centric insights that empower our engineering teams to take true ownership of their costs.
Balamurugan Mohandossgandhi, Head of IT and Infrastructure, PropertyGuru
This has let us get a better idea of what our cost of goods sold really is. It's not every day you come across something that delivers value as quickly as yours did for us. I was seeing useful insights inside the POC, and we had only deployed it to a couple of real clusters.
Jason Moore, Principal DevOps Engineer, Accrete AI
Eliminating the need to tag thousands of resources has freed up my team and we've invested our efforts in enhancing our platform significantly.
Ziv Sivan, VP of Engineering
PerfectScale by DoiT has become an important part of how we optimize Kubernetes at scale at OneFootball. It gives our platform team the visibility, automation, resiliency insights, and confidence we need to balance cost efficiency with production readiness, especially as we prepare for major global football moments like the 2026 FIFA World Cup.
Andrea Benfatto, Platform/Cloud Runtime Engineering Manager
Cloudflow's new RDS End of Life alerts have allowed us to be more proactive on keeping our database instances up-to-date. The new solution gives us internal visibility ahead of time so that we can prepare for upgrades, instead of having to upgrade under pressure while incurring extended support costs.
Jon Fairbanks, Site Reliability Engineering Manager
Let us show you what ships this week.