Bayer、AlloyDB for PostgreSQL への移行でデータ運用を大幅に強化

Bayerは、膨大な量の観測データを保存・分析するための最新のデータソリューション「Field Answers」を構築し、Google CloudのAlloyDB for PostgreSQLに移行したことを発表しました。
この記事で特に興味深いと感じたのは、Bayerが直面したデータ処理の課題と、AlloyDB for PostgreSQLの導入によってどのように解決されたのか、具体的な事例を挙げながら説明されている点です。
Bayerは、農業の未来を形作るために科学の力を活用しており、世界中の圃場や温室における数十億件もの観測データを効率的に収集・計算するために「Field Answers」を開発しました。しかし、新しい市場セグメントを導入する準備を進める中で、トラフィックの急増が予想され、既存のオープンソースPostgreSQLのセットアップでは、レイテンシとスループットの需要に対応できないことが課題として浮上しました。
この課題を解決するために、BayerはAlloyDB for PostgreSQLを採用しました。AlloyDB for PostgreSQLは、既存のPostgreSQLデータベースとの互換性があるため、アプリケーションを変更することなく移行することができ、厳しい移行スケジュールにも対応できました。
移行の結果、パフォーマンスが劇的に向上し、需要の増加に対応できるようになっただけでなく、レプリケーションの遅延も大幅に短縮されました。これは、農業のように季節性が重要なビジネスにおいて、わずか数日の遅延が製品の発売を丸一年遅らせる可能性があることを考えると、非常に重要な成果と言えるでしょう。
さらに、AlloyDB for PostgreSQLの導入により、Bayerはデータメッシュアプローチを採用し、データの所有権と管理を分散させることができました。これにより、各ドメインチームはデータの品質、アクセス性、ガバナンスを確保しながら、データの責任を負うことができるようになりました。
Bayerは今後、AlloyDB、Datastream、Pub/Sub、BigQueryを組み合わせることで、さらなる効率化と信頼性の向上、アプリケーションのスケーリングを目指しています。また、AlloyDBとVertex AIの統合により、機械学習と高度な分析を活用した新たな可能性を探求していく予定です。
今回のBayerの事例は、農業分野におけるデータ活用とデジタルトランスフォーメーションの重要性を示す好例と言えるでしょう。AlloyDB for PostgreSQLのような、スケーラブルで高性能なデータベースサービスの登場により、企業はより多くのデータをより効率的に活用し、ビジネスの成長を加速させることが可能になります。
参照元サイト:How AlloyDB transformed Bayer’s data operations