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Taranis、写真1枚あたりのコストを10分の1に

V100 GPU、Kubernetes、TensorFlow を備えた Google Cloud への移行で、2,000万エーカー超から集まる30TBのドローン画像を処理。

The Challenge

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。

The Solution

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。

Results

画像アップロード時間を丸1日から数時間へ短縮(3〜4倍の高速化)
移行後、写真1枚あたりのコストを10分の1に削減
並列バージョンデプロイで継続的な機能リリースを実現
運用負荷を増やさず、さらに数百万エーカーへインフラを拡張

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

世界の食料課題に挑む

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。

データのアップロードと処理という課題

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。

Google Cloud によるインフラ基盤

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。

TensorFlow による機械学習

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。

運用改善とコスト削減

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。

今後の拡張と分析活用

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。

DoiT によるクラウド支出最適化の取り組み

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の向上をどう支えるかをご紹介します。

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What they say

What I really like about DoiT's approach is that you're very hands-on and proactive. Satyam would ping me a few times a sprint, letting me know about the most current features, checking in on how things are going. When we are going through a peak time, that proactiveness makes a real difference. Satyam always comes through whenever we need support and helps us leverage the right experts to get us where we need to be.

Chiamaka Ibeme, Engineering Manager, Platform

SELECT has made important cost data readily accessible. I will often pull it up during engineering design reviews so we can quickly evaluate cost impact and projections and factor that into our design decisions.

Douglas Zickuhr, Senior Data Platform Engineer at Personio

I love clicking through SELECT to understand how our environment and workloads are evolving. I probably check it every day. It's coffee and SELECT for me every morning.

Ian Fahey, Senior Analytics Engineer at Loop

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

Diana Koshy, Sr. Director of Data Engineering at Kargo

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

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

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.

Michael Revelo, Manager of data and analytics engineering at ClickUp

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.

Skyler Chi, SVP, GTM Productivity & Excellence at Exiger

Our costs had jumped up 3X as we scaled, so we're talking about 60% savings in Snowflake spend after adopting SELECT.

Edward Mancey, GTM Lead at Synthesia

DoiT was a true partner, not a vendor. They helped us understand the problem, refine the vision, and build something production-ready far faster than we could have on our own. Their expertise, responsiveness, and commitment made all the difference.

Dr. Anish Kapur, Founder & CEO, Promptly

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.

Alexander Lundberg Santos, Platform Engineer at Extenda Retail

When we started working with DoiT, we deployed Flexsave to save time and reduce complexity. We still use it today. But what really stands out is the expert support. Having someone to collaborate with on deep cloud cost topics, someone who really understands the nuances, is incredibly valuable.

Jesper Terkelsen, CTO at Monta

DoiT's Cloud Accelerator turned our AI idea into a shipped product, saving at least three months of development and delivering reliable, explainable insights our customers trust.

Scott Desgrosseilliers, CEO and co-founder, Wicked Reports

Your cloud bill shouldn't be a mystery

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