道路交通データ分析プラットフォーム

クライアントは全市域管理向け政府クラウド交通分析システムが必要でした。渋滞を評価しインシデントに迅速に対応するため、履歴とリアルタイム交通データを処理します。プラットフォームには公共サービス向けの高スケーラビリティ、信頼性、継続的な可用性が求められました。

課題

• 全市域センサーからの大量のリアルタイム・履歴交通データをスケーラブルに処理する必要があった
• 交通インシデントの識別・対応が遅く、都市運用に影響していた
• プラットフォームはピーク時間データ負荷を性能劣化なしに処理する必要があった
• 政府サービスにはほぼゼロのダウンタイムとAPI信頼性が求められた

ソリューション

• セキュアなインターネット向けAPI経由の公開データアクセス
• ほぼリアルタイム可視化のため5分ごとの交通データ更新
• サービス中断ゼロの自動スケーリングクラウドインフラ
• APIダウンタイムなしの継続的MLモデル再学習
• 規制準拠のためのAWS GovCloudデプロイ

アーキテクチャ

成果

• リアルタイム通知によりインシデント対応時間を30-40%削減
• 全エンドポイントで99.95%のデータ可用性を実現
• MLモデルを使用して90%の渋滞予測精度を実現
• プラットフォームは香港の交通管理運用の基盤として機能

技術スタック

• バックエンド: Java, Spring Boot
• フロントエンド: React
• インフラ: AWS GovCloud