[JapanTaxi] Athena 指向アナリティクス 〜真面目に手を抜き価値を得よ〜(AWS Summit Tokyo 2017)を聞いてきました

Athenaのユースケースとして聞きにいきましたが、最近触ってるRe:dashも登場しました。

S3 + Athena + QuickSight or Re:dash or OtherBI　はシンプルな構成としてトライしてみたいなと思いまして、こちらの記事で個人の月次データでやってみました。
TuneCoreの売上データCSVをS3に格納してAthenaのクエリをRe:dashのデータソースにして可視化する

以下は当日セッションを聞いてのメモです。

Japan Taxiのサービスの概要と歴史

• 全国タクシー アプリの開発
• アプリからタクシーを呼ぶことが出来る
• カード決済も可能
• 予約も可能
• 目的地を入れることで運賃計算も可能
• 位置情報サービス、移動で人を幸せにする
• タクシー会社が内製しているアプリ
• 提携タクシー事業社322社
• 乗務員向けアプリ
• 運行管理
• 2011年ローンチし、2016年にリニューアル
• AWS , Azure GCPを用途に応じて使い分けているハイブリッドインフラ
• EC2 , RDS. Lambda, Beanstalk , ELB , S3 , SQS , SES , CloudFront
• 監視はDatadog

Athenaを選ぶ理由

• 課金対象がスキャン量のみ
• S3がそのままデータソースなのでS3資産をそのまま使える
• ログは全て(Windows,Linux,SQLServer,FileStorage)S3に集める
• S3の設定がAthenaを意識されてなくても大きな問題はない

使用例

• データ量 : 1.5GB/daily + app log , 5年分
• 緯度経度データなどをRe:dashを使ってマップで見てる
• Re:dashのデータソースをAthenaにしている
• 状態監視はre:dashのalert

予約注文の課題の可視化

• Re:dashとAthenaでリアルタイム監視
• 受けられなかった予約注文を可視化
• 目的は注文ロスの排除

時系列データの可視化

• 注文ピークタイムの計測

最後までお読みいただきましてありがとうございました！

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@yamamanx

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