ワイン醸造業者が出した答え【前編】

ワイン醸造所がクラウドに移した発酵監視システムをオンプレミスに戻した理由

ワイナリーのPalmaz Vineyardsは、機械学習によって発酵タンク内の状態を監視するシステムを開発した。パブリッククラウドにデータを保存する仕組みにしたが、問題が発生した。それはどのようなものだったのか。

公開 2020年01月09日 05時00分

[TechTarget]

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　米国のワイナリー（ワイン醸造所）Palmaz VineyardsのCEO（最高経営責任者）を務めるクリスティアン・ガストン・パルマス氏は、トリニティ大学（Trinity University）で経営学士号を取得し、コンピュータサイエンスにも精通している。パルマス氏は「もっとスマートにワインを醸造したい」と考えていた。

　パルマス氏は自身の学識と経験を生かし、ワインの発酵プロセスを監視するシステム「FILCS」（Fermentation Intelligence Logic Control System）を開発した（写真）。目指したのはワイン醸造の単調な作業を代替し、醸造スタッフの負荷を軽くするシステムだ。Palmaz VineyardsはFILCS導入の際、データをより適切に扱うために、ストレージとデータ保護の仕組みを見直した。

写真　Palmaz Vineyardsの発酵タンク内の状態を監視するFILCS

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　FILCSは、Palmaz Vineyardsが保有する発酵タンク内の状態を監視し、調整の必要があれば醸造担当者に通知する。一般的にワイン醸造業者は手作業で何度もサンプルを採取し、発酵タンク内に十分な酸素と栄養があることや、温度と酸化レベルが適切に保たれていることなどを確認しなければならない。

　オープンソースの機械学習ライブラリをベースにするFILCSは、監視する発酵タンク内の状況と過去のデータを関連付けることで、監視中の状態が悪い結果につながるものかどうかを見極める。何らかの調整が必要であれば担当者に通知する。現時点のFILCSは自動でタンク内の状態を調整できるほどの高度な機能は持ち合わせていないため、担当者が調整しなければならない。完全にアルゴリズムで発酵プロセスを制御するシステムには「これまで出会ったことがない」とパルマス氏は語る。

　パルマス氏は「TensorFlow」などのオープンソースの機械学習ライブラリを使用して、データセットの構築、関連付け、トレーニングを実施した。2010年から4年の歳月をかけ、FILCSの調整を繰り返したという。

オンプレミスの限界からクラウドへインフラを移行も、新たな課題に直面

　2010年に開発が始まったばかりの頃、FILCSのインフラは市販のハードウェアで構成されていた。「当時は最も大型で高性能な市販のハードウェアを使うしかなかった。それはゲーム用のハードウェアだった」（パルマス氏）

　Palmaz VineyardsはFILCSが生み出すデータを保存するインフラとして、新たにPROMISE Technologyの約7万ドルのストレージシステムを購入した。高湿度環境への耐性を高めた後、2014年にFILCSを同ストレージシステムで本格稼働させた。

　FILCSは、Palmaz Vineyardsがワインを醸造するよりも高速でデータを生成する。まず同ワイナリーが保有する24基の発酵タンクのうち、6基の発酵タンクでFILCSによる監視を開始した。FILCSが生成するデータ量は1時間当たり1GBになった。その全てをオンプレミスのハードウェアで賄うのは不可能だとパルマス氏は判断した。それから約1年をかけ、パブリッククラウドのストレージサービスも利用できるようにFILCSの仕組みを変更した。「2014年は明らかにデータ保存の許容量を超えていた。スケーラビリティが問題だった」とパルマス氏は振り返る。

　2015年にFILCSはパブリッククラウドでデータを保管する仕組みになったが、このシステム構成は長く続かなかった。発酵プロセスでは正確に時間を管理する必要があるため、データをパブリッククラウドからネットワークを介して取得する際の遅延が問題になったのだ。さらにコストも問題になった。「データ量とデータを取り出す際の料金は許容できないほど膨れ上がった」（パルマス氏）

　「1P（ペタ）Bのデータをクラウドに保存することと取り出すことは別物だ。データをパブリッククラウドから取り出す際のコストが高額だった」（パルマス氏）。Palmaz Vineyardsはこうした判断の下、FLICSのインフラをオンプレミスに戻すことを決断した。

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この記事の著者

Johnny Yu

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