Jiuzhoutong Wanyougangは製薬業界におけるクラウドコンピューティングの実践を共有し、クラウドとデータの統合について探ります。

[原文記事：51CTO.com] 国内の先進的な医薬品流通企業として、ジョインタウンは「テクノロジーでサービスをさらに優れたものにする」という理念を堅持し、クラウドコンピューティング、ビッグデータ、人工知能などの先進技術分野で多くの試みを行い、事業は年々大きな成長を遂げています。 2017年のジョインタウンの営業収益は739億元で、2018年には871億元に増加し、約18パーセントポイント増加しました。

FBBC 事業は、製薬 + インターネット健康産業チェーンにおける Jointown の革新的な代表であると理解されています。ジョインタウンは、B2B医薬品プラットフォームとスマートファーマAPPプラットフォームを通じて、医薬品リソースを効果的に統合・管理し、医薬品メーカー、ジョインタウン、ターミナル薬局・クリニック、消費者に利益をもたらす完全なシステムを実現し、医薬品・健康業界にコスト効率の高いサービスを提供します。

上海で開催された2019 AWSサミットで、ジョインタウン医薬グループのアシスタントゼネラルマネージャー兼FBBC端末事業ユニットゼネラルマネージャーの万有剛氏が51CTO記者のインタビューを受けた。彼は、Jointown のクラウドの取り組みと、クラウド コンピューティング、ビッグ データ、人工知能などの先進技術を使用して企業のビジネスを強化し、急速なビジネス成長を達成した実践的な経験について詳しく紹介しました。

伝統的な製薬業界の民間企業として、ジョインタウンは激しい市場競争の中でどのように差別化を維持し、企業競争力を高めるかを常に考えてきました。 Jointown は、インターネットに参入し、電子商取引事業を開始した最も早い製薬会社の一つです。 2012年にeコマース事業を開始して以来、2015年には売上高が10億、2016年には20億を超え、2017年には40億、2018年には100億近くに達するなど、急速な成長を遂げています。

万有剛氏によると、伝統的な企業であるジョインタウンが常に競争上の優位性を維持できる秘密は、情報化への継続的な投資にあるという。同グループは独自に開発した基幹ERPシステムを基盤に、200社以上の子会社を擁し、現在、数千億円規模の事業を展開している。これを基に、ジョインタウンは自社の情報技術能力を外部に拡張し、上流サプライヤー向けの協業システムを立ち上げ、それを独立した医薬品プラットフォームに分離しました。このシステムは現在、約10万社のサプライヤーをサポートしており、2018年のシステム経由の売上高は20億元を超えています。同時に、B2B医薬品プラットフォームを通じて、Jointownは下流の小売端末や顧客とつながり、Good Pharmacist APPを通じてB2CおよびO2Oビジネスを実行し、さまざまな小売薬局がインターネットに迅速にアクセスして販売レベルを向上させるのを支援しています。

プライベートクラウドからハイブリッドクラウドへの旅は止まらない

ビジネスの急速な発展は、基盤となるテクノロジーのサポートと切り離せません。 2015年、JointownはOpenStackプラットフォームをベースとしたエンタープライズプライベートクラウドを構築し、B2Bサプライヤー共同マーケティングプラットフォームのビジネス開発をサポートし、サプライヤーから高い評価を得ました。ビジネスが発展するにつれて、B2B プライベート クラウドもボトルネックに遭遇しました。高い同時実行性の要求を満たし、信頼性の高い技術サポートを得るために、Jointown は 2016 年から 2017 年にかけてパブリック クラウドの実験を開始し、B2B ビジネスをパブリック クラウドに移行しました。

パブリッククラウドの選択について話す際、万有剛氏は、Jointown の基準は非常にシンプルだと述べました。データセキュリティは最優先事項であり、適切に保証されなければなりません。したがって、まず注目すべきは法的環境とルールであり、次に継続的なサービス能力（パブリック クラウド ベンダーの経済力を含む）と技術の進歩が続きます。

「Jointown の B2B プラットフォームのパフォーマンス プレッシャーは、アプリケーション層とデータベース層の 2 つの側面から生じます。アプリケーション層のプレッシャーを分解するのは比較的簡単で、水平方向の拡張のみが必要です。ただし、データベースを水平方向に拡張するのはより困難であり、プレッシャーはさらに大きくなります。」万有剛氏は次のように語っています。「Jointown は初期の頃は Oracle データベースを使用していたため、クラウドに移行できませんでした。しかし、クラウドに移行するという決意と粘り強さから、B2B システムの Oracle データベースを MySQL に置き換えるために多大な労力を費やしました。実際にビジネスをパブリック クラウドに移行したとき、当時投資したエネルギーは依然として非常に費用対効果が高いと感じました。」

AWS とのコンタクトは 2017 年に始まりました。データベース層へのプレッシャーに応えて、AWS は Jointown に Amazon Aurora データベースを推奨しました。これは、MySQL および PostgreSQL と互換性のあるクラウド用に構築されたリレーショナル データベースです。ハイエンドの商用データベースのパフォーマンスと可用性に加え、オープンソース データベースのシンプルさとコスト効率も備えています。これにより、Jointown はビジネスのピーク時にデータベースの負荷をより適切に軽減できるようになります。

「データベースの切り替えには特別な注意と安定性が必要です。Jiuzhoutong は社内で使用する際にまだかなり不安を感じていました。しかし、ストレス テストを通じて、データが Aurora が外部に公開しているデータと一致していることがわかり、パフォーマンスは MySQL データベースと比較して 5 倍向上しました。」万有剛氏は、テスト段階では多くの作業があったと述べました。まず、AWS は Jiuzhoutong にサービスとデータベースを展開するための環境を提供しました。第二に、ストレステストを可能な限り極端にするために、可能な限り多くのデータを用意しました。 3番目に、サンプルをテストします。すべてのビジネス リンクがテストされていることを確認するために、一方では手動テストを使用して各プロセスとリンクをテストし、遅いリンクを見つけ出しました。一方、データ自動化ストレステストを実施しました。包括的なストレス テストを実施した後、Wan Yougang 氏と FBBC チームはシステム内の多くのボトルネックとセキュリティ リスクを特定し、データベースをクラウドに移行するための強固な基盤を築きました。

Jointown がデータ自動化ストレステストのプロセスで 2 つの内部自動化システムを構築したことは注目に値します。 1 つは Husky システムで、ビジネスが正常に動作できるかどうかを確認するために N 個のサービスをランダムに停止するなど、システム破壊に専念しています。もう 1 つは、サービスのアクティビティ状態を検出するために使用される Woodpecker システムです。一部のサービスが Husky によって強制終了された場合、システムはそれらを時間内に検出して修復できますか? 2 つの小型ペット システム、Husky と Woodpecker は、テスト環境だけでなく、実稼働環境でも使用されます。ユーザーのアクセスエクスペリエンスに影響を与えることなく、クラウド上の各サービスの動作状況をリアルタイムで監視できます。

多くの予備テストとデータ準備を経て、Jointown は正式に B2B ビジネスを AWS に導入し、2018 年 10 月にオンラインを開始しました。半年以上にわたって順調に稼働しています。 Wan Yougang 氏は次のように考えています。「ストレス テストといくつかの安全策を通じて、MySQL を Amazon Aurora に移行することは価値があると感じています。完了後、データベースのボトルネックが確かに解決されたことがわかりました。」

記者によると、Jointownは現在、ハイブリッドのマルチクラウドアーキテクチャを採用しており、2つのパブリッククラウドが相互にバックアップし、アプリケーションとビジネスの安全で安定した運用を確保している。万有剛氏は、ハイブリッド環境ではクラウドデータセンターからユーザーエンドまでのリンクが非常に長いため、データの一貫性をどのように確保するかが大きな課題であると述べた。

たとえば、単純なトランザクションのシナリオでは、ユーザーが注文を送信します。このアクションはパブリック クラウド上で完了しますが、注文情報は社内のプライベート クラウドと ERP にも入力する必要があります。このプロセスでは、製薬業界のさまざまな厳格な規制ルールを遵守する必要があり、これらのルールの多くは動的であり、頻繁に調整されます。ルールの厳密性と統一性を維持するために、Jointown はプライベート クラウドに統合ルール エンジンを構築しました。パブリック クラウド上のすべての注文は、プライベート クラウドのルール エンジンによってチェックされる必要があります。この時点で、私たちはジレンマに直面します。ルールの実行が遅いと、顧客は長時間待たされることになり、悪い体験をすることになります。しかし、パブリッククラウドとプライベートクラウドの間では多くのノードを稼働させる必要があるため、ルール検証時間を長くすることは実際には困難です。

次に、Jointown は多くのアプリケーションとエンジンをさらに抽象化してパブリック クラウドに移行し、内部システムを簡素化し、複雑なアプリケーションをパブリック クラウド上の共有サービスにすることで、AWS がエンジンとルール全体の効率の面でより多くの技術サポートを提供できるようにします。

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眠っているデータを目覚めさせ、統合の道を示す

ジョインタウンFBBCターミナル事業部の次の焦点は、眠っているデータを目覚めさせ、さまざまなタイプのデータを統合し、業界チェーン全体のデータインテリジェンスエンジンを構築し、ビジネスの総合レベルをさらに向上させることです。

第一段階では、ビッグデータレベルで、ERP取引データ、オフラインビジネスデータ、電子商取引データ、ユーザー行動データ、Cエンド消費者販売データなどを集め、プラットフォーム上での消費者の閲覧履歴を発見し、Amazon EMRを使用してデータ融合分析を行い、顧客間の高い類似性を発見しました。次に、類似性に基づいて 20 万人以上の顧客、特に 18 万人のオンライン顧客をグループ化しました。ビッグデータ技術とユーザーポートレートの類似性に基づき、Jointown は製品マーケティングプロセスにおいて各顧客に対応する製品をより正確に推奨することができます。現在の推奨コンバージョン率は17.5%です。

第2段階のAIレベルでは、人工知能アルゴリズムとコンピューティング能力がより成熟し、特にAWSのようなクラウドコンピューティングベンダーが豊富なAIアルゴリズムを提供できるようになりました。 Jointown は AWS アルゴリズムを使用して過去 2 年間のデータに基づいてモデルをトレーニングし、各製品の市場動向と将来の販売動向を予測できます。一方で、基本的な在庫管理と在庫最適化が実行されます。一方、万有鋼は構造的な類似性に加え、市場動向を踏まえてより多くの側面からユーザーにパーソナライズされた商品を推奨できるようになることを期待している。ジョインタウンのAIレベルのデータ融合アプリケーションは現在、研究開発とデータ検証の段階にあると理解されています。使用されている AWS AI トレーニング モデルは、中国ではまだリリースされていません。このため、AWS のエンジニアは海外の AI トレーニング モデルを中国で再実装し、Jointown がモデルのトレーニング効果を発揮できるように支援し、今年 7 月にアプリケーションが正常にリリースされるようにしました。

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