customer sharing: weather risk - weather on the cloud
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Marvin Lee, WeatherRisk
2016.05.20
Weather on the Cloud
雲端上的天氣
大綱
• 氣象公司做什麼？
• 氣象公司的核心
• 發展的困境
• 選擇雲端服務
• 雲端架構開發與使用經驗
• 雲端化的效益
• 心得分享
世界各國都有著許多大大小小的氣象公司，提供各類不同的氣象服務…
交通運輸
公關公司
婚紗拍攝
出遊
建築工程
縣市政府
短期天氣預報
媒體氣象服務
媒體氣象服務
防災氣象服務
防災氣象服務
銷售預估服務
博士
5%
碩士
36%學士
59%
32 Avg. Age
53% Meteorologist
1 million USD Capital
3 million USD Turnover
如何走到這一步？
Synoptic Scale: 27km~45km
Mesoscale: 1~27km
NCEP
CWB
JWA
EPA
CMA
WRF
MM5
CMAQ
TAQM
HYSPLIT
日常預報
海象預報
劇烈天氣警報
氣候預報
資料 模式 預報
判斷
校驗
加值
專家
視覺化
客製化
服務
但是Happily Ever After只是童話…
受限的網路 龐大的資料 稀少的空間
滿載的機櫃 僵化的架構 有限的成本
新的資訊架構除了需解決上述困境，仍需：
• 提升開發速度
• 擴大服務範疇
• 隨公司發展擴充各項資源
選擇雲端服務
選擇雲端服務
Mx
Lx
Gx
Rx
心得
• 選擇正確且合適的雲端服務並不容易
• 最終影響決定的是彈性、穩定度與服務的完整性
• 各家雲端服務商或有優劣，AWS始終遙遙領先。
• 服務代理商的支援與訓練
SatelliteSubnet 5
Image ManipulationSubnet 7
Data InsertionSubnet 8
APISubnet 4
NoSQL DB x3Subnet 6
Internal ApplicationSubnet 3
Web ApplicationSubnet 2
Official WebsiteSubnet 1
Region
Availability Zone
LambdasAmazon SQS Data
Cloud Front
Amazon SQS Image
Amazon S3Amazon Glacier
• 每10分鐘透過網路從日本接收超過2GB原始衛星資料，等待處理成衛星雲圖
• 因為網路頻寬與延遲，在短短10分鐘須接收下來並處理完成不可能
• 每6小時透過網路，從美國接收20GB的全球氣象場資料，等待處理成為預報
• 因為網路延遲與限流，每6小時的資料需花費超過12小時下載沒路用
• 隨時透過網路，從全球各地、中央氣象局與自行架設的偵測儀器(IOT)接收觀
測資料
• 花費許多機器資源介接資料(爬蟲)，成本高、穩定度差又難以管理做不到
不可能的任務1
SatelliteSubnet 5
Image Manipulation
Subnet 71
日本JWA
2
3
45
Amazon Glacier
Amazon S3
Amazon SQS Image
不可能的任務2
Amazon S3
Lambda Lambda Lambda Lambda Lambda …
美國NOAA
不可能的任務3
Data InsertionSubnet 8
NoSQL DB x3Subnet 6
Lambdas
Amazon SQS Data
12
3
Amazon S3
壓力
• 既有服務仍須持續運作
• 資訊或其他部門
• 開發人員不足
• 時間、成本
成功導入的關鍵
• 資訊蒐集與想像力
• 好的雲端服務，好的代理商支援
• 試算再試算
• 溝通：管理高層願意支持，團隊一心
• 決心與耐心
• 盡早開始，掌握時間
To be continue…
