Lyft が ClickHouse Cloud で分析基盤を作った話 〜日本でも役立ちそう〜
どうも、ClickHouse Japan の Masato です！🚀
いつも「日本でリアルタイム分析どう広める？」って考えてるんですが、先日公開された Lyft の事例がめっちゃ面白かったので、ざっくり紹介します。
このユースケース、日本の ECサイト や モビリティサービス、フードデリバリー にもバッチリ刺さると思うんですよね。
「まだ MySQL や Postgres で分析やってるよ」って会社も多いはず。ぜひ参考にしてほしい！
本記事はこちらを参考にしてください！
https://clickhouse.com/blog/lyft-analytics-clickhouse-cloud
Lyft が抱えてた課題
Lyftはアメリカのライドシェア大手。
乗客とドライバーのマッチング、位置情報、決済、不正検知…とにかく秒単位でデータが動きます。
従来のDWHではリアルタイム性やコスト面で限界があったそうです。
そこで登場、ClickHouse Cloud
Lyft が ClickHouse Cloud を選んだ理由はシンプル：
- 爆速クエリ → 数十億行でもミリ秒で返す
- コスト効率 → 既存のDWHより安く済む
- 運用いらず → マネージドなのでチューニングから解放
- スケーラブル → トラフィック急増にもすぐ対応
どんな使い方してるの？
Lyft がやってることはこんな感じ👇
-
リアルタイムモニタリング
需要や待ち時間を即表示してサービス改善 -
料金・インセンティブの最適化
状況に合わせてダイナミックに変える -
不正検知
決済やアカウントの怪しい動きをリアルタイムでブロック
日本のサービスにも応用できる！
この事例、日本の現場でも「あるある」なんじゃないかと。
- モビリティ：タクシー配車やシェアサイクルの需要予測
- デリバリー：ピークタイムの配達員配置や報酬調整
- ECサイト：売れ筋のリアルタイム分析、不正注文検知
今は MySQL や Postgres で頑張ってる会社も多いと思うけど、
Lyft みたいに ClickHouse Cloud を使えば「秒でデータ分析」できる世界が待ってます ✨
まとめ
Lyft の事例は「リアルタイム性」と「コスト効率」を両立したい会社にとって最高の参考例。
日本のサービスでも絶対に応用できるはずです。
興味ある人、ぜひ一緒に語りましょう！🍻
9月30日に6回目となるClickHouse JapanのMeetupを開催します！
オリジナルのクラフトビールも提供していますのでお仕事帰りにお立ち寄りください！
https://www.meetup.com/clickhouse-tokyo-user-group/events/310875919/?eventOrigin=group_upcoming_events