Google Cloud Next '19 in Tokyo 2019/08/01 メモ5

17:20〜 渋滞ゼロを目指して！〜GCP で実現するリアルタイム交通データ分析〜

• アメリカでは人口より車が増えてる

• 渋滞

  • 1人40h/year損している(国交省)

  • 危険が起こる

    • 死因の7位になる

  • 解消の為には？

    • 道路を作る
      • コストがかかったり使える土地が有限という問題が
    • データを利用して既存の道路を有効活用した方が良い
    • 物が通る道というよりデータが流れる道というふうに考える

• データは存在する

  • 交通局、公開データ
  • バラバラ→サイロになっている
    • インサイトを得るには？
      • 状況認識
      • リアルタイム対応
        • 迂回させる
        • パトロール
      • 予測

• データに基づいた安全なコミュニティの形成

• Google Cloudを使う理由

  • 最先端の研究がplatformになっている

• Googleにおけるデータアナリティクスの設計原則

  • インフラを気にせず分析に集中
  • 包括的なソリューションを提供
  • end to endのMLライフサイクル
  • セキュリティを念頭に置いた設計、構築、運用

• 事例

  • コロラド州交通局

  • Smart Analytics for Intelligent Transportation System

  • 主要なデータ

    • 地理空間
      • 速度
        • 台数、速度
        • レーダーからの情報
        • コミュニティからの情報
      • 気象
        • 観測装置からの情報
        • 3rd partyからの天気情報
      • インシデント
        • 事故、工事
    • ビデオストリーミング

  • BQにデータを格納し、一元的にアクセス可能にする

    • pubsub→BQ, Bigtable→looker

  • 地理空間データを扱うツール

    • geomesa
      • OSS
      • Bigtableを使用
    • GeoServer
      • OSS
      • GKEを使用
      • inputにgeomesaを使用

  • 状況認識と可視化

    • kepler.gl
      • OSS

  • ビデオストリーミング

    • Video Intelligence API