Splunk Enterpriseを使うことで、待ち時間を可能な限り短くすることができます。さまざまなデータセットを迅速に統合し、データ分析を行うエンジニアには強力な言語を提供し、最終的にビジネスユーザーには視覚的でわかりやすく実用的なレポートを提供できる製品が他にあるとは考えられません。
Yelp社はSplunkを標準とし、データの利用を促進して優れたカスタマーエクスペリエンスを提供
Yelp社は、Webサイトとモバイルアプリを通じて数百万人のユーザーを地域のビジネスと結びつけています。
同社では、優れたカスタマーエクスペリエンスを実現するため、Splunk Enterpriseデータ分析プラットフォームを標準として導入したことで、サイト信頼性エンジニアからプロダクトマネージャーまで、技術系ユーザーも非技術系ユーザーも、数百人の従業員が等しく実用的なビジネスインサイトを取得できるようになりました。Splunk Enterpriseを展開して以来、Yelp社は次のようなメリットを得られるようになりました。
- リアルタイムの通知でWebサイトのアップタイムを拡大
- アプリケーションの機能をすばやく確実にユーザーに提供
- ビジネスインサイトを取得し、カスタマーエクスペリエンスを改善
- すべてのユーザーにデータを解放することでエンジニアリング時間を短縮
課題
- 会社中のデータへのアクセスと管理が困難
- 安定性と拡張性に欠けるオープンソースプラットフォームを使って、増え続ける大量のデータに対応する必要がある
- 実用的な意思決定のために必要なデータへのアクセスに最大数週間かかる
- 開発者に対してインフラが十分に可視化されておらず、スムーズにアプリケーションを配布できない
ビジネスへの影響
- 数日で導入し、迅速に価値を実現
- リアルタイムの通知でWebサイトのアップタイムを拡大
- リアルタイムのビジネスインサイトでカスタマーエクスペリエンスを強化
- ビジネスアナリティクスに要する時間を最大数週間からリアルタイムに短縮
- アプリケーションの機能をすばやく確実にユーザーに提供
- 技術系ユーザーも非技術系ユーザーもデータを活用
Splunkが選ばれる理由
Yelp Reservationsのエンジニアリング担当バイスプレジデントであるKris Wehner氏は、レストラン予約に関連する同社のサービス (レストランや飲食店向けのテクノロジーを含む) を指揮しています。Wehner氏によると、Splunk Enterpriseを採用するまでYelp社が直面していた主な課題は、非技術系のスタッフがログデータをほとんど活用できず、エンジニアですら活用が難しいというものでした。ビジネス上の意思決定に必要な数字とデータを求めているのに、処理能力が不十分であり、正確な答えを得るのに数週間かかることもありました。
同社では、オープンソース戦略の一環として、データ管理にElasticsearchを含むさまざまなツールを試しました。Wehner氏は語ります。「この取り組みは規模が原因で行き詰まりました。つまり、毎日10 TB以上のデータをElasticsearchクラスターに送信し、安定稼働させようとすると、数々の問題が発生したのです。データの可用性が完全ではないため、単一の情報源として信頼するのは困難でした」
Wehner氏は数年前の企業買収でYelp社に加わり、自身が率いるチームとともに、エンジニアリング部門、製品部門、ビジネス部門にSplunk Enterpriseを導入しました。Yelp社では、さまざまなツールを試したあと、概念実証 (POC) を進め、SplunkのソフトウェアがYelp社のより大規模な成功を実現できることを明らかにしました。「SplunkのPOCにより、Webサイトに何か問題が生じたときに、エンジニアに対してリアルタイムに通知できることが実証されました。以前はできなかったことです」とWehner氏は語ります。そこから、同チームはわずか数日でSplunk Enterpriseを導入し、迅速に価値を実現しました。
