課題
既存のエッジ収集基盤は拠点ごとにバラバラ、欠損率も拠点によって大きく異なり、全社視点での KPI が追えない状態だった。
アプローチ
- Go で書き直した軽量エージェントをエッジ配布、データスキーマを統一
- TimescaleDB の hypertable を用いて時系列を効率的に保存
- 異常検知モデルを MLflow で管理、日次再学習パイプラインを実装
成果
- 50 拠点のデータを単一ダッシュボードで可視化
- ダウンタイム予測を 72 時間前から可能に
- 保守コストを年間換算で約 4,200 万円削減