Helicopter Racing League - 헬리콥터 레이싱 리그

# Helicopter Racing League ## Company overview ##### Helicopter Racing League (HRL) is a global sports league for competitive helicopter racing. Each year HRL holds the world championship and several regional league competitions where teams compete to earn a spot in the world championship. HRL offers a paid service to stream the races all over the world with live telemetry and predictions throughout each race. ---------- 헬리콥터 레이싱 리그(, HRL)는 헬리콥터 레이싱을 위한 세계적인 스포츠 리그이다. 매년 HRL은 세계 선수권 대회와 여러 지역 리그 대회를 개최하고 있으며, 각 팀은 세계 선수권 대회 출전권을 획득하기 위해 경쟁한다. HRL은 각 레이스 전반에 걸쳐 실시간 원격 측정과 예측을 통해 전 세계 레이스를 스트리밍할 수 있는 유료 서비스를 제공합니다. ## Solution concept HRL wants to migrate their existing service to a new platform to expand their use of managed AI and ML services to facilitate race predictions. Additionally, as new fans engage with the sport, particularly in emerging regions, they want to move the serving of their content, both real-time and recorded, closer to their users. HRL은 기존 서비스를 새로운 플랫폼으로 마이그레이션하여 인종 예측을 용이하게 하기 위해 관리되는 AI 및 ML 서비스 사용을 확대하려고 합니다. 또한, 특히 신흥 지역에서 새로운 팬들이 스포츠에 참여함에 따라, 그들은 실시간 및 녹화 콘텐츠의 서비스를 사용자들에게 더 가깝게 이동시키고 싶어합니다. ## Existing technical environment HRL is a public cloud-first company; the core of their mission-critical applications runs on their current public cloud provider. Video recording and editing is performed at the race tracks, and the content is encoded and transcoded, where needed, in the cloud. Enterprise-grade connectivity and local compute is provided by truck-mounted mobile data centers. Their race prediction services are hosted exclusively on their existing public cloud provider. Their existing technical environment is as follows: * Existing content is stored in an object storage service on their existing public cloud provider. * Video encoding and transcoding is performed on VMs created for each job. * Race predictions are performed using TensorFlow running on VMs in the current public cloud provider. HRL은 퍼블릭 클라우드 최초의 회사이며, 미션 크리티컬 애플리케이션의 핵심은 현재 퍼블릭 클라우드 공급자에서 실행됩니다. 비디오 녹화 및 편집은 경주 트랙에서 수행되며, 콘텐츠는 필요한 경우 클라우드에서 인코딩 및 트랜스코딩됩니다. 트럭에 장착된 모바일 데이터 센터에서 엔터프라이즈급 연결 및 로컬 컴퓨팅을 제공합니다. 그들의 인종 예측 서비스는 기존 퍼블릭 클라우드 제공업체에서만 호스팅된다. 기존 기술 환경은 다음과 같습니다. * 기존 컨텐츠는 기존 퍼블릭 클라우드 공급자의 객체 스토리지 서비스에 저장됩니다. * 비디오 인코딩 및 트랜스코딩은 각 작업에 대해 생성된 VM에서 수행됩니다. * 레이스 예측은 현재 퍼블릭 클라우드 제공자의 VM에서 실행되는 TensorFlow를 사용하여 수행됩니다. ## Business requirements HRL’s owners want to expand their predictive capabilities and reduce latency for their viewers in emerging markets. Their requirements are: * Support ability to expose the predictive models to partners. * Increase predictive capabilities during and before races: - Race results - Mechanical failures - Crowd sentiment * Increase telemetry and create additional insights. * Measure fan engagement with new predictions. * Enhance global availability and quality of the broadcasts. * Increase the number of concurrent viewers. Minimize operational complexity. * Ensure compliance with regulations. * Create a merchandising revenue stream. ## Technical requirements * Maintain or increase prediction throughput and accuracy. * Reduce viewer latency. * Increase transcoding performance. * Create real-time analytics of viewer consumption patterns and engagement. * Create a data mart to enable processing of large volumes of race data. * 예측 처리량 및 정확도를 유지하거나 향상시킵니다. * 뷰어 대기 시간을 줄입니다. * 트랜스코딩 성능을 향상시킵니다. * 시청자 소비 패턴 및 참여에 대한 실시간 분석을 만듭니다. * 대량의 레이스 데이터를 처리할 수 있도록 데이터 마트를 만듭니다. ## Executive statement Our CEO, S. Hawke, wants to bring high-adrenaline racing to fans all around the world. We listen to our fans, and they want enhanced video streams that include predictions of events within the race (e.g., overtaking). Our current platform allows us to predict race outcomes but lacks the facility to support real-time predictions during races and the capacity to process season-long results 우리의 CEO인 S. 호크는 전 세계 팬들에게 고 아드레날린 경주를 선보이기를 원한다. 우리는 팬들의 의견에 귀를 기울이며, 그들은 레이스 내의 이벤트(예: 추월)에 대한 예측이 포함된 향상된 비디오 스트림을 원합니다. 현재 플랫폼은 레이스 결과를 예측할 수 있지만 레이스 중 실시간 예측을 지원할 수 있는 기능과 시즌 동안 결과를 처리할 수 있는 용량이 부족합니다.