業界: 財務

使用されている JetBrains 製品: Datalore

組織規模: 1-50

国: ドイツ

neXDos 社について

neXDos 社は主に上場株式に重点を置くドイツ拠点の資産運用会社です。neXDos 社はデータ専門家と業界エキスパートによるチームを擁しており、広範な定量調査とデータ解析を活用して顧客の効率的な投資管理を支援しています。同社は初の公開投資ファンドを先日立ち上げ、その社歴の中で重要な節目を迎えました。

neXDos 社が Datalore でゼロダウンタイムのデータサイエンスプラットフォームを実現

JupyterHub ホスティングの難題

neXDos 社は独自の投資戦略を提供するため、株式市場 API から社内 PostgreSQL データに至る多様なデータソースを使用しています。かつては JupyterLab と JupyterHub をホスティングすることで、取引アルゴリズムのプロトタイプ作成、バックテスト、および投資の保護を行っていました。しかし、この手法ではサーバー環境の管理、頻繫な更新の実施、JupyterLab 内の関連するプラグインの処理などの多方面にわたって複雑な作業が発生することが原因で問題が起きていました。

「Kubernete クラスターで JupyterHub をホスティングするのには大変苦労していました。定期的なアップグレードの管理や多数のプラグインのインストールと管理の複雑さがその主な原因でした」

— Steffen Möllenhoff 博士、neXDos マネージングパートナー

セキュリティ要件とドイツの厳しいデータ保護規制によってこの複雑さはさらに増大し、neXDos 社の運用をベアメタルサーバーでホスティングする必要が出てきました。コンプライアンスを維持するには、ユーザー権限とアクセス権の管理が不可欠でした。そのためにはカスタム LDAP 認証スクリプトの開発が必要でしたが、これは特にインターンに特定のデータへの一時的なアクセスを許可する場合には複雑なセキュリティリスクが生じるものでした。

「アクセス権の管理に関しては、特にインターン社員に一時的な権限を付与することに非常に苦労していました。アクセスを付与し、そのアクセスを後で無効にする運用は、多くの場合にセキュリティに関する懸念を生んでいました」

— Steffen Möllenhoff 博士、neXDos マネージングパートナー

このような課題に直面していた neXDos 社は、次のような技術要件を満たすソリューションを必要としていました。

  1. ベアメタルサーバーと互換性があること
  2. ドイツのデータ保護要件に準拠していること
  3. チームコラボレーションが容易でユーザーアクセスの管理が簡単なこと

Datalore によるワークフローの強化: 効率化、コラボレーションの促進、安全性

neXDos 社はオンプレミスにインストール可能で、組み込みの SSO 認証を提供しており、Jupyter ノートブック内での効率的なコラボレーションと権限管理を可能にする Datalore が自社のニーズを満たしていると判断し、注目しました。

「Datalore の効率的なワークフローにより、戦略のプロトタイプ作成からテストとデプロイまでを簡単に行うことができました」

— Steffen Möllenhoff 博士、neXDos マネージングパートナー

neXDos 社は Datalore をデータサイエンスプラットフォームに採用することで、以下のワークフローのステップを効率化しました。

  1. neXDos 社のチームはプロジェクトを新たに立ち上げるたびに新しいチームワークスペースを作成し、特定のチームメンバーに表示権限と編集権限を付与していました。チームリーダーは init.sh スクリプトを使用して必要なワークスペース全体の SQL データベース接続と環境構成を事前に構成していました。
  2. その後、クオンツアナリストが新しい Datalore ノートブックを作成し、Python と SQL を使って株式市場 API と会社の PostgreSQL データベースからすべての必要なデータを収集した上で独自の投資戦略のプロトタイプを作成していました。
  3. その後、アナリストが作成された戦略をバックテストし、Datalore の Scheduled runs(スケジュール実行)機能を使用して毎日分析を実行して投資を保護していました。
  4. サンプルから戦略の成功が実証された後、Python エンジニアが Jupyter ノートブックを Python スクリプトに変換し、それをデプロイして売りと買いのアドバイス注文を行っていました。
Datalore におけるワークフローの例

「Datalore のコーディング支援機能により、生産性が大幅に向上しました。迅速にプロトタイプを作成し、Python と SQL によるコーディングをはるかに簡単に行えるようになりました」

— Henry Eitel、neXDos ソフトウェアエンジニア

結果

導入前

8

月あたりのダウンタイム時間

Kubernetes クラスターでホストされたオープンソースの JupyterHub と JupyterLab を使用

導入後

0

月あたりのダウンタイム時間

Kubernetes クラスターでホストされた Datalore Enterprise を使用

「Datalore により、コラボレーション、効率、およびデータセキュリティの最適なバランスを実現する信頼できるプラットフォームが見つかりました」

— Steffen Möllenhoff 博士、neXDos マネージングパートナー

neXDos 社は Datalore を主要なデータサイエンスプラットフォームとして導入することで、パフォーマンスと生産性を改善しました。取引戦略のプロトタイプ作成、バックテスト、およびデプロイのプロセスの効率が向上しました。

「Datalore の共同作業ワークフローと組み込みの環境、権限、およびデータ管理機能のおかげで、投資戦略のプロトタイプ作成からテスト、および実際のデプロイまでの流れが大幅に高速化されました」

— Steffen Möllenhoff 博士、neXDos マネージングパートナー

neXDos 社は Datalore の信頼性にメリットがあることに気付きました。サービスのダウンタイムがまったく発生しないため、neXDos 社の運用が中断されることがなくなり、生産性が向上しました。

「Datalore のサービスは中断がなく、アップグレードも簡単に行えるため安心です。悩まされるツールがスタックから 1 つ減りました」

— Henry Eitel、neXDos ソフトウェアエンジニア

Datalore により、neXDos 社は強力な権限管理機能を使用してインターンを特定のプロジェクトに配属できるようにもなりました。

「Datalore の堅牢な権限管理により、弊社の厳しいデータセキュリティ義務に則って、インターンをプロジェクトに招待することができました。」

— Steffen Möllenhoff 博士、neXDos マネージングパートナー

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Datalore を採用する前、Drama & Company はスタンドアロン型の Jupyter サーバーをデータ調査のニーズに対応する目的で使用していました。ただし、この環境ではパフォーマンスの問題が発生していました。データパイプラインへの調査結果の転送、調査担当者が書いたコードの配布、およびその他の同様なタスクは困難で時間がかかることが判明しました。Drama & Company 社は、より強力で拡張可能なデータサイエンスプラットフォームが必要であることに気付きました。

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エンジニアリングチームと Datalore 開発チームのコラボレーションにより、ワークフローとデータガバナンス要件を満たすことができました。

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