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by atsushi.morimoto | March 27, 2020 updated
TL;DR タクシー運転中に扱うアプリとして、低遅延を保証するため、Redis を DB として選定したが、問題も多い 20 万本の道路ごとに十数種類の特徴量を扱うが、必要となるデータには「時間特性」「地理特性」があり、これを生かした構成にした 特徴量の種類の多さや、リアルタイムデータに対するデバッグの困難さと戦ってきた このアーキテクチャには、デプロイの複雑さや、Redis が単一障害点になる問題があり、戦いは続く MOV お客様探
by atsushi.morimoto | April 13, 2020 updated
こんにちは。モビリティー・インテリジェンス開発部の森下です。 先日、日本初のSREをテーマにした1日イベント、SRE NEXT 2020が開催されました。 SRE NEXT 2020へ弊社はプラチナスポンサーとして参加しました。 スポンサーセッションにて、「タクシーxAIを支えるKubernetesとAIデータパイプラインの信頼性の取り組みについて」というタイトルで、AIの製品化にあたって行った信頼性の取り組みについて、駆け足