[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
2017/06/05
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
開発ベンダー5年、ユーザ企業システム部門通算9年、ITトレーナー1年目のSoftware Engineerです。
質問はコメントかSNSなどからお気軽にどうぞ。
出来る限りなるべく答えます。
このブログの内容/発言の一切は個人の見解であり、所属する組織とは関係ありません。
また、勉強会やイベントのレポートは自分が気になったことをメモしたり、聞いて思ったことを書いていますので、登壇者の意見や発表内容ではありません。
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