DTNが天気予報データを1日あたりペタバイトにスケーリングする方法 from venturebeat.com

データサイエンティストは、新しいモデリング手法やより優れたデータアーキテクチャによって、より正確でタイムリーな予測が可能になる方法を常に模索しています。
最大のプライベート気象サービスであるDTNは、最近、新しいアマゾンウェブサービス（AWS）の高性能コンピューティングサービスを利用して、天気予報パイプラインのサイズ、精度、適時性を劇的に拡張しました。
いくつかの新しいAWSサービスの組み合わせにより、DTNは処理するデータの量を1日あたりテラバイトからペタバイトに拡大することができました。
これにより、DTNは、複数のモデルとわずかに異なる開始仮定の結果がより正確な予測に統合される新しいアンサンブル予測手法を利用できるようになりました。
これらの新しいサービスは、より正確な気象データを他の情報と組み合わせる新しい方法を見つけることで恩恵を受けます。
たとえば、DTNデータサイエンティストは、過去10年間の停電や特定の種類の機器の故障と対になった気象条件を再構築しました。