こんばんは。
DataRobotはの機能でREST APIが実装されておりますが、
今後別のAPIを実装する想定はされておりますでしょうか。
REST APIはHTTP形式で非常に便利ですが、
取り出すデータ量の調整ができず、通信の帯域幅に負担が掛かる部分もございます。
そのため、他のAPIの実装も検討いただければと存じます。
例えばGraphQL + gRPCなどを用いれば、
必要な情報のみ抽出でき、大規模の通信環境でも
DataRobotの利活用の幅も広がるかなと考えております。
よろしくお願いいたします。
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こんにちは、ご意見頂きましてありがとうございます!今後の製品開発の参考とさせていただきます。
なお、よろしければどのような予測において通信量の制御が必要なほどのデータのやり取りが発生するか教えていただけますと幸いです。よろしくお願いします。
ご返信ありがとうございます。
私の所感といたしましては、以下2つの事例で発生したと感じております。
1.Webアプリで購買履歴を用いたマーケティング, リコメンデーションについて
莫大な数の会員数のアプリケーションの場合、分類結果や変数の因果関係を抽出する際に
クエリができなくて不要な情報も取得されてしまい、通信の帯域幅に負担がかかってしまう。
その結果リコメンデーション結果の表示に時間がかかってしまう。
2.IoTのデータを用いた設備データの分析について
IoTのデータでは設備データや何千msecなどでデータ取得したものを分析する際に
データ数と分析結果の情報を取得してしまうと、通信の帯域幅が限界になる可能性があります。
その結果、設備の異常結果をすぐに取得できず、稼働停止時間が伸びてしまう。
また、昨今のコンテナを用いたアプリケーションなどでも、
GraphQLなどを使う事例が増えており、今後需要が増えていくと考えております。
説明不足で申し訳ございませんが、参考にして頂ければ幸いです。
何かお手伝いできることがございましたら、ご指定いただければ幸いです。
よろしくお願いいたします。
詳しくご説明いただきありがとうございました。背景情報は、製品改良方針を検討するにあたってとても参考になりますので助かります。今後ともよろしくお願いいたします。
貴社の開発に貢献できて光栄でございます。
私はまだまだ若輩者ですが、
より一層DataRobotに貢献できるようにAPIなどをプログラミングし
リクエストをすることや、別の視点からでもアイデアを申し上げられるよう尽力していきます。
今後ともよろしくお願いいたします。
横からすみません。
ちなみに、大量なデータを捌く際に、streaming的に、messaging queueを使ってデータを投げて、messaging queueから結果を受け取れるようにしてもらえると我々は助かるのですが、そこらへんのenhance計画などはあったりしますでしょうか?SaaSのbatch Predictionでは10GBくらいしかデータをuploadできないので、いい感じに大きなデータをstreamingで処理してくれるとありがたいと思っています。
こんにちは、必ずしもストリーミングやキューイングではないかもしれませんが、これまでよりずっと大きなデータの取り扱いをも可能にする新たなメジャー新機能に目下取り組み中です。少し先になりますが、ユーザーの皆さまには先んじてご覧いただく機会もあると思いますので、どうぞお楽しみにお待ちください。