コインベース、トラフィックを予測しデータベースを拡張するAIソリューションを発表

コインベースは8月26日に発表した。 は、ユーザートラフィックの急増を予測し、ダウンタイムを防止してプラットフォームの効率を高めるためにリソースを自動的に拡張できる新しい機械学習モデルの開発と導入に成功したことを発表した。

これはAIソリューション は、予測不可能なトラフィックの急増時に発生するプラットフォームのクラッシュという繰り返し発生する問題に対処するために設計されたもので、不安定な市場環境の中で重要な課題となっていた。

高度な分析を活用することでコインベース システム停止のリスクを効果的に軽減し、運用効率を大幅に改善することができる。

ブログの詳細

quot;トラフィックがすでに高いときにスケーリングを開始しても、手遅れになることがよくあります。私たちは、機械学習を使用してトラフィックの急増を予測し、トラフィックが到達する前にスケールアップをトリガーする自動スケールソリューションを開発しました"

同取引所は、このモデルは最近の市場変動期にその価値をすでに実証していると報告している。

コインベースはこう指摘した：

quot;トラフィックが増加するにつれて、スケールターゲットも増加し、ピークトラフィックの数時間前に2倍になりました。ボラティリティが低下し、スケールアップの必要がなくなるまで、モデルは日々の使用パターンに合わせてスケールアップとスケールダウンを繰り返しました；

このモデルの主な仕事は、交通量が急増する前に60分のリードタイムで信号を提供することである。

最初はね、コインベース は、60分先の交通レベルを予測することを目的とした時系列予測モデルの実験を行った。

しかしこの方法は、基礎となる統計にタイムラグがあるため、効果がないことが判明した。

これを克服するために、コインベース は、この問題をより長期的な分類の課題へと変えた。

新しいモデルは、以下のような主要暗号通貨の価格変動などの外部シグナルを利用する。ビットコインとイーサリアム .

数時間以内にトラフィックがある閾値を超えるかどうかを判断するのが目的だ。

このアプローチは、従来の方法と比較して精度が大幅に向上している。

ブログにはこう書かれている：

quot;重要な洞察：暗号通貨の価格変動が大きく、現在のトラフィックが予想よりも速いペースで目標レベルに近づいている場合、トラフィック急増の可能性が高まる；

コインベース そのAIモデルは、スパイクの見逃しを回避し、誤った警告を最小限に抑えるバランスをとるよう慎重に設計されていると説明する。

このバランスは非常に重要である。なぜなら、誤ったアラートをトリガーすることは、リソースの浪費につながる可能性がある一方、誤ったアラートが少なすぎると、不正確なモデルになってしまい、トラフィックの多い時間帯にプラットフォームのクラッシュを防ぐことができない可能性があるからだ。

コインベースの障害履歴

コインベース は、暗号通貨市場の重要な局面で顕著な機能停止や技術的な問題を経験するなど、市場のボラティリティの問題に直面してきた。

2024年5月14日、同取引所は3時間以上にわたる大規模な障害に見舞われ、デスクトップとモバイルの両プラットフォームに影響が及んだ。

ウェブサイトでは「503サービスを一時的にご利用いただけません」というメッセージが表示され、モバイルアプリでは「メンテナンスの予定です」という誤った通知が表示された。

そのわずか2カ月前、ビットコインが史上最高値に近づいたとき、C.オインベース 墜落し、何千人もの人々が利益を得ることができなかった。

コインベースの広報担当者はこうコメントしている：

私たちは市場の盛り上がりに勇気づけられており、私たちのシステムの能力と回復力を強化し続けています；

さらに、この事件の1カ月前には、コインベースが強気相場中の予期せぬトラフィックを管理できず、クラッシュを経験している。

コインベースは、サービスが復旧するまでサイトをリフレッシュするようユーザーにアドバイスしている。

Coinbase、プラットフォームの耐障害性向上に努める

以前の困難に対してコインベース はそのプラットフォームの回復力を強化することを誓った。

この努力の中心は、サーバー容量とソフトウェアの最適化への投資である。

同社は、技術的な強化やインフラの改善に重点を置き、過去の問題の解決に取り組む姿勢を繰り返し強調してきた。

コインベース は、トラフィックの急増に耐えられるよう、サーバー容量の拡張とソフトウェア・アーキテクチャの改良にリソースを割いてきた。

しかし、課題はトラフィックが徐々に増加するのではなく、突発的に急増することに起因することを認識し、このような異常を予測し、データベースを動的に拡張するためにAIを適用することは、それが効果的であると証明される限り、最も有望な戦略であると思われる。

この技術の性能は、将来の市場変動時に評価され、暗号通貨取引における技術主導型ソリューションの進歩を垣間見ることができる可能性がある。