Google Cloud Professional Cloud Architectのケーススタディ「Helicopter Racing League」の私なりの整理。
（あくまで私なりの整理です）
■会社概要
世界的なヘリコプターレースを主催している会社。
レースを世界中にストリーミングする有料サービスを提供。
各レースのテレメントリーと予測もしている。
■経営陣のメッセージ
・レース中のイベントの予測を取り入れた動画ストリーミングを強化したい
・レース中のリアルタイム予測に対応できる施設と、シーズン全体の結果を処理する
キャパシティが不足している。
■予測機能強化
レース予測は、VMで実行されるTensorFlowを使用している。
・AI、MLサービスの使用を拡大し、レースの予測に役立てたい。
・パートナー向け予測モデルを公開できるようにサポート。
・予測機能を向上
【BigQuery】【VertexAI】
テレメントリーを増やし、追加の分析情報を作成する
【Pub/Sub→Data Flow→BigQuery】
■レイテンシ低減
・リアルタイムと録画の両方のコンテンツについて、ユーザの居住地により近い場所での提供をしたい。
・放送のグローバルな可用性と品質向上
・同時視聴が可能なユーザを増やす
【CDN】【グローバルLB】
■運用
動画のエンコード、コード変換は、各ジョブ用に作成したVMで実施。
動画の録画と編集はレース現場で実施。クラウドでエンコードやコード変換を実施。
運用の煩雑さを最小化したい
【Google推奨の運用】【マネージドサービス】【サーバレスサービス】
■ネットワーク
モバイルデータセンタにより、エンタープライズクラスの接続とローカルコンピューティングを提供
【Direct Interconnect】
■データの保存
レース予測サービスは、既存コンテンツは既存のパブリッククラウドのストレージサービスに保存
【Storage（マルチリージョンStorage）】
■規制遵守
有料サービス→カード情報などのPIIの管理
【Cloud Data Loss Prevention】