AGCO が Amazon Kinesis サービスを利用して、コストを削減し、速度を加速し、保持を強化

農業ソリューションのグローバルプロバイダーである AGCO Corporation (AGCO) は、農業に革命をもたらすように設計された産業用農業機器と最先端のデジタル製品を製造しています。データ駆動型の精密農業ソリューションの目標は、農家が持続可能性と高い生産性をもって穀物および畜産農家を管理し、収量と収益性を最大化できるようにすることにあります。AGCO は、スマート農業に必要なデータ追跡とストレージの規模を実現するために最新のテクノロジーを必要としていました。そのために、同社はアマゾン ウェブ サービス (AWS) に目を向けました。

同社は 2015 年の移行から AWS を利用した取り組みを開始し、2019 年以降、マイクロサービス、オートメーション、およびサーバーレスアーキテクチャによるモダナイゼーションに注力してきました。AGCO の以前のサードパーティーのブラックボックスデータシステムは、会社がデータを使用する方法を制限していました。極めて不都合だったのは、農業における長期的な視点での成長と投資サイクルを説明付けるのに十分なデータストリームの保持時間がなかったことです。そのシステムを、3 つの Amazon Kinesis のサービスを含む AWS のサービスのオーケストレーションに置き換えることで、同社はタイムリーなインサイトを得て、新しい情報に迅速に対応することができるようになりました。AGCO は、データ保持時間とデータ取得速度を劇的に向上させ、しかもコストを削減しながらこれらを実現しました。これは、デジタルファースト戦略を実現するものであり、将来に向けて能力を高めるための基盤として機能します。

農家はますますデジタルテクノロジーを使用して農場をより持続可能に運営しており、AGCO は農家がより効率的かつ収益性の高い方法で経営を管理できるようにサポートするための製品を構築しています。「当社が構築するのは、エッジコンピューティングが、換気、照明、暖房を運用する農場です。それらはすべて建物のコントローラーに接続されており、クラウドにデータが供給されます」と AGCO の製品開発マネージャーである Paul Thornhill 氏は説明します。「クラウドはデータを収集して分析し、結果を建物に送り返します。建物はそれに応じて換気、照明、暖房を調整するのです。それはあらゆる事項を農家を運営するお客様に報告します」 このプロセスを自動化することで、農家は時間を節約できるだけでなく、温度、湿度、および他のパラメータを常に最適なレベルに設定して、電力コストを抑えながら、成長を促進できます。 

従来のシステムでは、AGCO は農家が成長サイクルを比較できませんでした。これには 7 億 5,000 万レコードの保持制限があり、対応できたのは約 6 か月間だけでした。これは、豚の誕生から市場に送り出すまでの 1 つの 185 日間のサイクルでさえも辛うじて対応が可能な程度でした。各顧客が 1 日に保存する 18 万件のレコードとデータ保持の課題のため、AGCO は実際には、新規顧客の獲得よりも多くのコストをかけていました。 

AGCO は、スマート農業機器からすべてのデータを収集し、そのデータを保持および分析してインサイトとリアルタイムの機械診断を提供するテクノロジーを必要としていました。その目標の達成に役立つほとんどのオプションは、費用と時間がかかりますが、Amazon Kinesis のサービスは、マネージドサービスとオートスケーリングを提供し、AGCO の既存の AWS インフラストラクチャでシームレスに動作することでその役割を果たすことができます。

2020 年 1 月、AGCO は、3 つの Amazon Kinesis のサービスを使用して構築されたサーバーレスデータパイプラインの稼働を開始しました。AGCO の農業機器からのデータの取り込みと保存は、Amazon Kinesis Data Streams (Amazon KDS) によって行われます。これは、数十万のソースから 1 秒あたり数ギガバイトのデータを継続的にキャプチャする、スケーラブルで耐久性の高いリアルタイムデータストリーミングサービスです。その後、Amazon KDS は、機器データをオブジェクトストレージサービスである Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) にフィードできます。また、機器データのキャプチャは Amazon Kinesis Data Firehose によって行われます。これは、ストリーミングデータを分析サービス、データレイク、およびデータストアに確実にロードする簡単な方法であり、AGCO が特定の顧客のユースケースに合わせて設定します。ダウンストリームのAmazon Data Firehoseは、他のAGCO製品で使用可能なデータを提供します。これらのツールを使用すると、AGCO のシステムは 1 分あたり 1,200 のデータポイントを移動し、テストでは、1 分あたり 10,000 のデータポイントに自動的にスケールすることができました。 

取り込まれたデータは、保存、または Amazon Managed Service for Apache Flink に直接送信できます。Amazon Managed Service for Apache Flink は、オープンソースの分析フレームワークである Apache Flink を使用してストリーミングデータをリアルタイムで変換および分析します。このサービスを使用すると、農家は貴重なインサイトを得ることができます。「当社は、農家がどのように運営されているかについて、データ駆動型の知識を農家に提供したいと考えています」と Thornhill 氏は述べています。「そして、生産プロセスを改善するためのインサイトと、各機械に関するよりリアルタイムの診断フィードバック、およびベストプラクティスとベンチマークに一致するように調整する方法を提供したいと考えています」 

AGCO は、Amazon Kinesis のサービスを使用して、15 億件のレコードを低コストで保持し、78% のコスト削減を実現しています。このサービスでは、そのデータを 600 ミリ秒で画面に一貫してロードできます。このプロセスには、これまで 8〜30 秒かかっていました。AGCO はまた、Amazon S3 を利用することで、大幅に削減されたコストでより多くのデータストレージを利用できるようになりました。 

AGCO のもう 1 つのコスト削減の要因は、サードパーティーの契約を終了できることでした。「現在、データを処理するために当社側に多くの労力がかかっていますが、その比率は当社がそれを実行するために他社に支払っていたときよりも改善されています」と Thornhill 氏は述べています。「Amazon Kinesis のサービスは、必要なビルディングブロックを低コストで提供してくれます。当社が以前に支払っていた金額から 60% 以上低コストで運用できるため、1:3 または 1:4 の割合で収益が得られるのです」 

AGCO は、既存のインフラストラクチャで Amazon Kinesis のサービスを利用して、その複雑さを軽減し、基盤となるサービスを管理します。その結果、AGCO では、3〜5 人ではなく、1 人でインフラストラクチャを管理できます。「現在移動しているデータの量とそのインフラストラクチャの複雑さにもかかわらず、パイプラインは一年中ほぼハンズフリーで実行されています」と Thornhill 氏は述べています。

AGCO は、AWS を使用して、手作りのゲートウェイではなく、IoT コアを介して真のエッジ通信を構築することを計画しています。例えば、機械学習を使用して気象データを分析すると、農場は、一般的な時間である 2 時間後ではなく、気象が変化する数分前に納屋の温度と湿度を調整できます。農業従事者を巻き込むことなく環境を調整することができる可能性があるため、このシステムは生産量の増加につながり得るものです。 

アニマルウェルフェアをさらに改善するために、AGCO は、雌豚をリアルタイムでモニタリングするためのソリューションを開発する予定です。これにより、農家は雌豚の環境をデータに基づいて迅速に調整して、健康状態を改善し、生産性と収益性を向上させることができます。 

AGCO は、AWS を利用して、コストを削減し、データ保持と取得速度を向上させることで、農業顧客向けのサービスを改善しました。「AWS ツールを利用して収集され、農家に配信されたデータは、より良い意思決定と動物の健康を促進しています」と Thornhill 氏は述べています。AGCO は、変化する農業業界に対応するために AWS を引き続き利用する予定です。