電子的手段でフリー乗降制を利用したことがあれば、おそらく Lyft を利用したことがあるかもしれません。世界トップレベルのカーシェアリング企業の 1 つである Lyft は、評価額が 110 億 USD を超え、多くの通勤者の生活に欠かせないものとなっています。

Lyft の成功の鍵を握るのは、Lyft の使いやすいモバイルアプリケーションです。Lyft のビジネスの健全性と成長は、モバイルアプリケーションの優れた機能に依存しています。このアプリケーションは、乗客とドライバーの双方が、乗車前、乗車中、乗車後のさまざまなタイミングや目的で使用するものです。

Lyft では、動作中のアプリケーションから数百万個のデータポイントとメトリクスを複数のタイムスケールで収集しています。例えば、乗客とドライバーのマッチングは数秒単位、料金の計算は数分単位、市場を動かす要素の評価は数時間単位、予算の策定は日次または週単位で行われます。

これに加え、サービス範囲は複数の地理的ロケーションにおよぶため、Lyft では、収集したすべてのメトリクスを手動でモニタリングしてデータ上の異常を検知するためのリソースがいませんでした。

より大きな問題を示し、即時のアクションが求められる異常を大規模かつ正確に検知するために、Lyft が着目したのは AWS と Anodot によるオートメーションと機械学習 (ML) の機能でした。Anodot は AWS パートナーネットワーク (APN) のアドバンスドテクノロジーパートナーで、AWS ML コンピテンシーパートナーでもあります。

Anodot の AI ベースの時系列分析ソリューションは AWS 上で構築されており、高度な機械学習アルゴリズムを使用することで、人が手動で行うデータ分析の限界を克服し、問題の可能性をリアルタイムで特定します。手動でいくつものダッシュボードを調べる必要はありません。Anodot と Amazon Kinesis Streams などの AWS のサービスを使用することで、Lyft ではビジネスインシデントをすばやく検知し、数百万種類のメトリクスから問題の範囲と根本原因を把握することができています。