リアルタイムデータ収集・蓄積基盤

Background

背景

予測や分析の精度は、元になるデータの鮮度と網羅性で決まります。短時間で大きく動くデータを、欠損なく時系列で蓄積し続ける仕組みが必要でした。収集が一度でも止まると、その時間帯のデータは二度と取り戻せないという難しさがありました。

1. STEP 01

   収集要件の設計

   どのデータを・どの間隔で・どこまで残すかを設計し、保存容量と鮮度のバランスを取りました。

2. STEP 02

   差分蓄積パイプラインの構築

   1分ごとに変化分だけを記録する仕組みを構築。無駄なく時系列を残せるようにしました。

3. STEP 03

   監視・自動復旧

   収集が止まっていないかを監視し、異常時には自動で復旧する仕組みを組み込みました。

4. STEP 04

   特徴量化・活用

   蓄積した履歴から多数の特徴量を生成し、機械学習モデルの精度評価（時系列検証）に活用できるようにしました。

Operation

運用・伴走

無人で動き続けることを前提に、監視・自動復旧で安定稼働を維持。蓄積したデータは予測モデルの改善にも活用しています。