道路交通データアナリティクスプラットフォーム

クライアントは都市全体の交通管理のための政府クラウド交通アナリティクスシステムを必要としていました。過去データとリアルタイムの交通データを処理して渋滞状況を評価し、インシデントに迅速対応することが求められていました。プラットフォームには高いスケーラビリティ、信頼性、および公共サービス向けの継続的な可用性が必要でした。

課題

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• 都市全体のセンサーから取得される大規模なリアルタイム・履歴交通データをスケールで処理する必要があった
• 交通インシデントの特定と対応の遅さが都市運営に影響を与えていた
• ピーク時のデータ負荷に対してもパフォーマンスを維持する必要があった
• 政府サービスにはほぼゼロのダウンタイムとAPIの信頼性が求められた

ソリューション

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• セキュアなインターネット向けAPIを通じた公共データアクセスの提供
• ほぼリアルタイムの可視性のために5分ごとに交通データを更新
• サービス中断ゼロの自動スケールクラウドインフラの構築
• APIダウンタイムなしで継続的にMLモデルを再トレーニング
• 規制準拠のためのAWS上のGovCloudへのデプロイ

アーキテクチャ

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成果

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• リアルタイムアラートによりインシデント対応時間を30-40%短縮
• 全エンドポイントでデータ可用性99.95%を達成
• MLモデルを使用して渋滞予測精度90%を実現
• プラットフォームは香港の交通管理オペレーションの基幹として機能

技術スタック

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• バックエンド: Java, Spring Boot
• フロントエンド: React
• インフラ: AWS GovCloud