マイクロサービスで実現するTacoScale - 需要予測とリアルタイムスケーリングによる最適なタコス体験 Tweet

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近年、フードデリバリー需要の急激な変化により、従来のタコス配信システムでは需要の波に対応できないという課題が顕在化している。本発表では、Kubernetes上で動作する分散型タコス管理システム「TacoScale」の設計思想と実装について紹介する。
TacoScaleは、機械学習による需要予測、リアルタイムな在庫管理、そして地域別負荷分散により、ピーク時でも安定したタコス配信を実現する。特に注目すべきは、「タコスの温度維持」と「具材のフレッシュネス保証」をSLAとして定義し、技術的制約の中で最高の食体験を提供する点である。
本セッションでは、実際の運用データを交えながら、スケーラブルなタコスエコシステムの未来について議論したい。