機密・専有情報 株式会社Luupによる個別の明示的な承諾を得ることなく、この資料を使用することを固く禁じます。 株式会社Luup 河野匠真 2024-03-26 位置情報データをコスト最適化しつつ 分析に活かすための データ管理と運用方法について

Luup, Inc. - Confidential and Proprietary 2 Speaker COO室 Data Team Data Engineer 河野 匠真 • 2022年 Luupに入社 • データ基盤の構築から運用、整備 • データ基盤の0→1開発が完了し、直近では データガバナンス周りの強化を行っている

概要 Company


Luup, Inc. - Confidential and Proprietary 4 提供サービス「LUUP」 アプリ内で好きな電動マイクロモビリティを選択し、 好きなポートで乗り降りできる シェアサービス 専用アプリをダウンロード。 利用登録後、ライドしたいポート を探します。 STEP1
 STEP2
 STEP3
 STEP4
 ポートを見つけて、電動キック ボードや電動アシスト自転車を 選びます。 車両のQRコードを読み取り ロックを解除します。 降りるポートを予約、ライド開始。

Luup, Inc. - Confidential and Proprietary 5 現在は2種類の車両を提供しており、将来的にはユニバーサルな車両を構想 研究開発中の車両イメージ 全年齢に対応した、安心・安全でユニバーサルな車両 電動キックボード （特定小型原付） 電動アシスト自転車 超少子高齢化の中、ワンマイルの移動手段が 不十分であることによる買い物難民の増加や 高齢者の自動車事故が課題となっていく中で このワンマイルを結ぶための取組みは不可欠です。 全世代が安心・安全に使えるモビリティの 研究開発を進めていきます Luupが目指す将来像 ※開発イメージ 多様なニーズに応えるべく、 電動アシスト自転車と電動キックボードを 用いてサービス提供中

Luup, Inc. - Confidential and Proprietary 6 展開エリア 全国ポート数
 6,400
 箇所以上
 展開都市
 東京
 横浜
 神戸
 京都
 大阪
 名古屋
 宇都宮
 東京
 大阪
 横浜
 京都
 名古屋
 神戸
 宇都宮
 ※2024年3月時点
 広島
 仙台
 福岡
 ※2024年2月28日リリース
 ※2024年3月27日リリース
 仙台


データの種類 Data Type


Luup, Inc. - Confidential and Proprietary 8 データの種類 ユーザー向けアプリ 
 ● ユーザー ● 位置情報 ● 走行(位置情報) ● 決済 ● ポート ● 車両 ● 返却車両画像 etc 車両
 ● 位置情報 ● 乗車速度 ● 制限速度 ● PDOP(位置情報精度低下率) ● HDOP(水平精度低下率) ● VDOP(垂直精度低下率) ● 移動距離 ● バッテリー残量 ● 転倒フラグ ● 歩道走行モードフラグ etc

Luup, Inc. - Confidential and Proprietary 9 データの種類 ユーザー向けアプリ 
 ● ユーザー ● 位置情報 ● 走行(位置情報) ● 決済 ● ポート ● 車両 ● 返却車両画像 etc 車両
 ● 位置情報 ● 乗車速度 ● 制限速度 ● PDOP(位置情報精度低下率) ● HDOP(水平精度低下率) ● VDOP(垂直精度低下率) ● 移動距離 ● バッテリー残量 ● 転倒フラグ ● 歩道走行モードフラグ etc

位置情報データ 取得方法について How to get


Luup, Inc. - Confidential and Proprietary 11 位置情報データの取得方法について ユーザー向けアプリ 
 ● ライド中 = ユーザーが乗車している時 車両
 ● ライド中 = ユーザーが乗車している時 ● 非ライド中 = 誰も乗車していない時 取得タイミング
 取得頻度
 ● ライド中 =高頻度 ● ライド中 =高頻度 ● 非ライド中 =低頻度 格納先


Luup, Inc. - Confidential and Proprietary 12 位置情報データの取得方法について ユーザー向けアプリ 
 ● ライド中 = ユーザーが乗車している時 車両
 ● ライド中 = ユーザーが乗車している時 ● 非ライド中 = 誰も乗車していない時 取得タイミング
 取得頻度
 ● ライド中 =高頻度 ● ライド中 =高頻度 ● 非ライド中 =低頻度 格納先


Luup, Inc. - Confidential and Proprietary 13 位置情報データの取得方法について ライド終了
 ライド開始
 v ..., "routePoints":[{"location":{"_latitude": xxxx,"_longitude":xxxx},"timeStamp": {"_seconds":xxxx,"_nanoseconds":x xxx}},...], ... ..., "routePoints":[{"location":{"_latitude": xxxx,"_longitude":xxxx},"timeStamp": {"_seconds":xxxx,"_nanoseconds":x xxx}},...], ... 1レコードずつ追加されていく 


当初の課題 Issue


Luup, Inc. - Confidential and Proprietary 15 当初の課題 分析・活用するためには高いコストをかける必要がある

Luup, Inc. - Confidential and Proprietary 16 当初の課題 データ量が多すぎる スキャンコスト ● ある日のあるユーザーのライド経路を見たいだけでも、多くのスキャン量が必要だった ● ライド実績だけを見たい場合(経路以外)でも同様

Luup, Inc. - Confidential and Proprietary 17 当初の課題 ● Source 過去
 firestore_export. rides_raw Data Warehouse dwh.rides_latest Data mart tableA tableB tableC ● ライド実績とライド経路(位置情報)全てを含んだDWHテーブル「rides_latest」を作成 ○ ライド実績でも経路でも数百GB~数TBのスキャン量が必要 過去3日分を毎日取得しMerge

Luup, Inc. - Confidential and Proprietary 18 当初の課題 スキャン量 ライ ド 数 ※数値はあくまで仮の数値であり、正値ではない 5,000 200GB 50,000 2TB dwh rides_latestのスキャン量推移 500,000 20TB

Luup, Inc. - Confidential and Proprietary 19 当初の課題 いい解決案が見つからず・・・ 現状は大丈夫だからその時に考えよう・・・

Luup, Inc. - Confidential and Proprietary 20 当初の課題 いい解決案が見つからず・・・ 現状は大丈夫だからその時に考えよう・・・

Luup, Inc. - Confidential and Proprietary 21 当初の課題 ライドデータは会社を成長させるための最重要データ 手のつけられない程の負債になる前にコスト最適化を検討

対応方法 How to respond


Luup, Inc. - Confidential and Proprietary 23 対応方法 ● 1. ライド終了時にライド経路の位置情報データのみをBigQueryへ送る 2. ライド経路の位置情報を除いたライド実績のみ見れるDWHテーブルを作成す る

Luup, Inc. - Confidential and Proprietary 24 対応方法 ● Source 過去(再掲)
 firestore_export. rides_raw Data Warehouse dwh.rides_latest Data mart tableA tableB tableC ● ライド実績とライド経路(位置情報)全てを含んだDWHテーブル「rides_latest」を作成 ○ ライド実績でも経路でも数百GB~数TBのスキャン量が必要 過去3日分を毎日取得しMerge

Luup, Inc. - Confidential and Proprietary 25 対応方法 ● 現在
 firestore_export. rides_raw Data Lake datalake.except_route points_rides_raw Server app_log. rides_routepoints Source Data Warehouse dwh.rides_latest dwh. rides_routepoints Data mart tableA tableB tableC ① ② ● ライド実績とライド経路(位置情報)を分けてDWHテーブルを作成 ○ 数GB程度のスキャン量に削減

結果 Result


Luup, Inc. - Confidential and Proprietary 27 結果 旧ロジック
 コスト
 新ロジック
 ● 数百GB~数TB ● 数GB 活用レベル
 ● ライド実績はコストかけて抽出 ● ライド経路はコスト懸念でほぼ可視化 / 分析できない、されない ● データ分離、コストが削減されたこと で、多くのメンバーがより手軽に可視化 /分析をするようになる

まとめ(教訓) Result


Luup, Inc. - Confidential and Proprietary 29 まとめ(教訓) ● ● コストを軽視しない ○ リリース時点では数GBだから問題なくても、数年後には数 TB、数PBになる ○ その時点でOKではなく、長期的にコスト最適化を考える ● 手のつけられない程の負債になる前に対処する

https://recruit.luup.sc/ ご清聴ありがとうございました アナリスト / データエンジニア 募集中です 詳細は採用ページをご覧ください

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