リアルタイム分析システムの構築

第3章. 生地のすべてを紹介する ピザのリアルタイム分析

この作品はAIを使って翻訳されている。ご意見、ご感想をお待ちしている：[e-mail]

この章では、All About That Dough (AATD)と呼ばれる宅配ピザを紹介する。AATDは、、インド産のトッピングを使ったピザを専門としている。20年近くWebサイトを運営し、ピーク時には1分間に50件の注文があり、1分間に数千ページビューを提供できるインフラを構築している。

AATDは、商品、ユーザ、注文という3種類のデータを扱っている。創業当初、同社はこれらのデータをすべてリレーショナル・データベースでストアしていたが、数年前にストリーミング・プラットフォームを導入し、注文を処理するようになった。

ストリーミング・プラットフォームで処理されたデータは、データウェアハウスにロードされる前に1時間ごとにまとめられ、毎晩分析クエリが実行され、その日のビジネスで何が起こったかを確認する。AATDはまた、Webサイトへの全アクセスのアクセスログをストアしているが、今のところ、このデータを使って何かをすることはない。

AATDは事業を成長させることにそれなりに成功しているが、いくつかの再発する問題がさらなる改善を阻んでいる：

• 同社は、不正注文やいたずら注文を受けることがあるが、注文処理が始まるまで、あるいは注文処理が終わってから数日経たないと気づかないこともある。

• 在庫管理が難しいのは、、どの商品が特定の瞬間に人気があるのか、同社にはよくわからないからだ。特定の行のピザが急増したため、材料が足りなくなったことが何度もあった。

• ユーザはしばしば、、自分の注文がいつ届くのかわからないと不満を漏らし、注文の進捗状況に関して透明性を求めている。

AATDの経営陣は、これらの問題の一部（またはすべて）を解決するために、アプリケーションのアーキテクチャに加えることができる変更について助言するために、コンサルタントとして私たちを呼び出した。 彼らは新技術を試すことに前向きだが、特定のベンダに完全にロックインされないように、私たちのソリューションにオープンソースの技術を使用することを希望している。

既存のアーキテクチャ

まず、図3-1に示すAATDの既存のデータインフラを見てみよう。

図3-1. AATDの既存アーキテクチャ

オブジェクト・ストレージとデータウェアハウスを図に含めたが、これらは本書の対象外である。AATDは、履歴データ分析のニーズに対して、既存のデータウェアハウス・ソリューションを使い続けることができる。

図3-2にハイライトされているように、ユーザがウェブサーバにリクエストするところから、アーキテクチャの他の部分を見ていこう。

図3-2. ユーザがウェブリクエストを行う

ユーザは携帯電話でAATDのWebサイトにアクセスし、すべてのページリクエストはアクセスログファイルに記録される。 ユーザが注文をした場合、注文の詳細を含むPOSTリクエストが送信される。 ...