ナビタイムジャパンに集まる移動ビッグデータの分析基盤

2020/07/27開催されたTech-on MeetUp Online#02「もしエンタープライズのエンジニアがデータ分析をやることになったら」にて発表した資料です。

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1. ©NAVITIME JAPAN ナビタイムジャパンに集まる 移動ビッグデータの分析基盤 2020/7/27 株式会社ナビタイムジャパン 新立 和広
2. ©NAVITIME JAPAN 自己紹介 新立 和広(しんたて かずひろ) 株式会社ナビタイムジャパン • 2009年入社 • 2014年～2017年までログデータ分析業務に従事 • 現在はデータ分析基盤の設計・構築に従事
3. ©NAVITIME JAPAN 発表内容 • 会社紹介 • ログデータの活用事例 • データ分析基盤の構成 • ログデータの収集 • 分析用データへの加工 • 分析系サービスの活用
4. ©NAVITIME JAPAN 会社紹介
5. ©NAVITIME JAPAN 会社概要 事業内容 ナビゲーションサイト・アプリの運営・開発 経路探索エンジンのライセンス事業 法人向け経路付地図配信ASP事業 ビジネスナビタイム事業 法人向けソリューション事業 メディア事業 テレマティクス事業 交通コンサルティング事業 海外事業 インバウンド事業 トラベル事業 MaaS事業 会社名 株式会社ナビタイムジャパン 設立 2000年3月 社員数 約500名（2019年3月現在） 5 ナビタイムジャパンの南青山オフィス
6. ©NAVITIME JAPAN あらゆる移動手段、移動のシーンへの対応を目指しています ナビタイムジャパンのコンシューマサービス一覧 有料課金ユーザー数 約480万人 月間ユニークユーザー数 約5,100万人 ※2018年12月末時点 ※2018年12月末時点 6
7. ©NAVITIME JAPAN サービスから集まるログデータ コンシューマサービス NAVITIME 乗換NAVITIME バスNAVITIME カーナビタイム トラックカーナビ 自転車NAVITIME ツーリングサポーター ➢ 施策の検討 ➢ サービスへの活用 ➢ データ活用ビジネス 移動実績 検索履歴 口コミ情報 匿名化 抽出 分析
8. ©NAVITIME JAPAN ログデータの活用事例
9. ©NAVITIME JAPAN サービスへの活用 NT-FILTER 渋滞予測 ユーザーが走行した道路を地図に反映 道路・時間帯別の混雑度を予測
10. ©NAVITIME JAPAN サービスへの活用 運転傾向に合わせた「推奨ルート」 Travel レコメンド 類似のユーザの検索履歴を参考に お勧めの観光地を提案 過去の走行データを分析し 運転傾向に合わせた 推奨ルートを提案
11. ©NAVITIME JAPAN サービスへの活用 1列車・1停車駅ごとの混雑度を予測 電車・駅混雑予測 混雑エリアマップ 現在の混雑状況を9段階で地図上に表示
12. ©NAVITIME JAPAN データ活用ビジネス：交通コンサルティング事業 信号制御分析システム用 民間プローブデータ提供 混雑予報をテレビ提供 2015年度『データなび』他 2016年度『ニュースチェック11』他 平成26年度 訪日外国人動向調査事業 ゴールデンルートにおける移動の分析 および各都市間での移動を分析
13. ©NAVITIME JAPAN データ活用ビジネス：交通コンサルティング事業 ウェブ上で簡単に道路交通に関する各種分析ができるWeb分析システム リンク旅行速度 断面交通流 プロファイリング 道路分析システム『道路プロファイラー』 区間所要時間
14. ©NAVITIME JAPAN 新型コロナウィルスの影響分析 http://consulting.navitime.biz/example/2020/07/03/post_6.html 緊急事態宣言による交通量および目的地検索の変化を分析
15. ©NAVITIME JAPAN データ分析基盤の構成
16. ©NAVITIME JAPAN データ分析基盤の全体像 データセン ター データ分析環境 データレイク 分析用データ EMR EMR オフィス GCP AWS Athena Web サイト Glue Glue Data Catalog アプリケーション
17. ©NAVITIME JAPAN データ分析基盤の全体像 データセン ター データ分析環境 データレイク 分析用データ EMR EMR オフィス GCP AWS Athena Web サイト Glue Glue Data Catalog アプリケーション 収集 加工 分析
18. ©NAVITIME JAPAN ログデータの収集
19. ©NAVITIME JAPAN ログデータの収集 データセン ター データ分析環境 データレイク 分析用データ EMR EMR オフィス GCP AWS Athena Web サイト Glue Glue Data Catalog アプリケーション 収集
20. ©NAVITIME JAPAN 分析目的で収集・保管しているデータ • サーバーのログ • アクセスログ • 一部のレスポンスデータ(経路情報) など • ユーザーの行動・操作ログ • 位置情報 • アプリケーション上でのユーザ操作 など • データベースからの定期抽出 • ユーザデータ • マスターデータ • 地図データ • 施設・住所データ など
21. ©NAVITIME JAPAN サーバーログの収集 fluentd – Kinesis Data Streamsによる収集 • 耐障害性やスループット向上 • 用途別の後続処理 AWS GCP データセンター データ分析環境 Kinesis Data Streams Lambda Kinesis Client データレイク リアルタイム分析 一定間隔で保存 ・生のテキストデータ ・適切なサイズ(数MB～100MB)に集約 ・gzip圧縮
22. ©NAVITIME JAPAN 行動・操作ログの収集 Amazon Cognitoで認証し、 Web/モバイルアプリからKinesisに直接送信 Cognito Kinesis Data Streams Kinesis Data Firehose データレイク 一定間隔で保存 認証 送信 効果測定や流入・流出の分析にはFirebase Analyticsを利用する事も多い • 解析ソリューションであり、構築コストが低い • 別のデータとの紐づけができず、深掘りした分析が困難なのが課題 ・生のテキストデータ ・適切なサイズ(数MB～100MB)に集約 ・gzip圧縮
23. ©NAVITIME JAPAN 分析用データへの加工
24. ©NAVITIME JAPAN 分析用データへの加工 データセン ター データ分析環境 データレイク 分析用データ EMR EMR オフィス GCP AWS Athena Web サイト Glue Glue Data Catalog アプリケーション 加工
25. ©NAVITIME JAPAN 加工する目的 • パフォーマンス最適化 • 10MB～100MBにファイル集約 • Parquet/ORCなどの列指向フォーマットへの変換 • データを適切な階層構造に分割(パーティショニング) など • データの整形 • 生データを構造化データへと整形して扱いやすく • ユーザーに紐づく情報の匿名化・除去 など
26. ©NAVITIME JAPAN 加工に用いるAWSサービス • EMR(Elastic MapReduce) • マネージド型のHadoopクラスタ • MapRecudeやSparkのプログラムによる分散処理 • Glue • AWSが提供するETLサービス • データのクロールによるスキーマ(カタログ)の自動認識 • SparkSQLベースの単純なETLコードの自動生成 ナビタイムでは、EMRを利用するケースが多い • バイナリデータのパース • Protocol BuffersやMessage Packなど • データの順序を考慮した変換処理 • 位置情報の異常値除去やマップマッチングなど
27. ©NAVITIME JAPAN 分析系サービスの活用
28. ©NAVITIME JAPAN 分析系サービスの活用 データセン ター データ分析環境 データレイク 分析用データ EMR EMR オフィス GCP AWS Athena Web サイト Glue Glue Data Catalog アプリケーション 分析
29. ©NAVITIME JAPAN 利用している分析系サービス • SQLだけでは不可能な分析 • EMR • SQLによる分析 • Athena • BI/ダッシュボードツール • Tableau • re:dash • データプラットフォーム • Arm Treasure Data
30. ©NAVITIME JAPAN Amazon Athenaとは • データ分析用途のSQLエンジン • S3上のデータを標準SQLを用いて直接解析できる • Mysql/PostgresなどRDBと比較して高速・大容量 • 従量課金であり多くのケースで安価
31. ©NAVITIME JAPAN ナビタイムでのAthenaの活用方法 • 開発者によるインタラクティブなSQL実行 • たまに失敗してもリカバリが効く集計処理 現在はRedshift等は利用せず、Athenaで分析している • CREATE TABLE AS/INSERT INTOなど、テーブルの作成・ 更新もAthena上で可能になった • 近日中にUDFもリリースされる・・・はず
32. ©NAVITIME JAPAN Athenaによる準リアルタイム集計 AWS GCP データセンター データ分析環境 Kinesis Data Streams Kinesis Client S3 1分間隔で 保存 Athena Athena 5分間隔で集計 15分間隔で集計 混雑エリアマップ 駅混雑予報 たまに失敗する事を前提に、本番サービスでも活用中 • 考慮すべき事項 • リトライ処理 • 失敗時は直近の結果を利用
33. ©NAVITIME JAPAN BI/ダッシュボードツール • 導入の背景 • 分析結果を広く共有 • 巨大なエクセル・スプレッドシートからの脱却 • 発散しているデータ・情報の集約 • re:dash • ダッシュボードツール • KPIダッシュボードなど共有用途 • re:dashでは限界の場合にTableauを利用 • Tableau(Server) • BIツール • 高度な分析用途
34. ©NAVITIME JAPAN BI/ダッシュボードツール • re:dashはAthenaと直接接続 • クエリは利用者が記述する為、適切なクエリを発行可能 • Tableauは一次集計結果を格納したDBと接続 • Tableauが非効率的なクエリを発行する為、Athenaとの直接接続を禁止 • 内部DBへのデータの抽出を徹底できるなら接続できるが・・・ 分析用データ Athena RDS SQL JDBC接続 一次集計結果
35. ©NAVITIME JAPAN Arm Treasure Data • Treasure Dataの特徴 • フルマネージドのデータ分析基盤 • 安定性が高いHiveと高速なPrestoを選択可能 • 入出力の連携先が豊富 • GUIでワークフローを作成可能 ⇒AWSのサービスを組み合わせるよりも、構築・運用の敷居が低い • WEBサイトのデータ分析基盤として活用 • Webページからのイベントログの収集 • 他社データとの連携 • データ分析 • 大量の定期集計業務 など
36. ©NAVITIME JAPAN 現在の課題 • クラウドは歯止めが利かない • 高速化やチューニングを怠ってマシンリソースで解決しがち • 油断するとどんどん増えていくS3サイズ • 終わりなきAthenaの悪質クエリ指導 • パーティションを指定せずに全スキャン • 長期集計の乱発 • データの発散 • Firebase AnalyticsやTreasure Dataなど • これらのソリューションを使う事自体は問題ないので、 有用なデータは最終的にS3に蓄積できるようにしたい
37. ©NAVITIME JAPAN 今後の取り組み • Amazon QuickSightの導入 • 分析がWeb上・マネージドサービス上で完結する • 安価な料金体系 • 機械学習系サービスの活用 • Sage Maker • Amazon Personalize • Amazon Forecast • AWS以外のクラウドベンダーの活用 • 現在はAWS中心になっている • GCP/Azureなど他の選択肢も増やしていきたい
38. ©NAVITIME JAPAN ご清聴ありがとうございました