설명
프리미엄 자동차 및 오토바이 분야의 선도적인 글로벌 제조업체인 BMW 그룹은 디지털 전환 이니셔티브를 지원하기 위해 데이터 인프라를 관리하고 확장하는 데 어려움을 겪었습니다. 이러한 난관을 극복하기 위해 온프레미스 데이터 레이크를 재설계하고 Amazon Web Services(AWS)로 마이그레이션했습니다. 이 이전으로 인해 차량 센서 및 기타 엔터프라이즈 소스의 익명화된 데이터를 처리하고 결합하도록 설계된 중앙 집중식 플랫폼인 Cloud Data Hub(CDH)가 생성되어 내부 팀에서 쉽게 액세스할 수 있게 되었습니다.
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마이그레이션 이전, BMW 그룹의 기존 데이터 레이크는 데이터 엔지니어 및 분석가의 증가하는 요구를 충족하는 데 어려움을 겪었습니다. 경직된 온프레미스 특성으로 인해 데이터 사일로, 팀 간 복잡한 조정, 신규 프로젝트의 긴 리드 타임이 발생하여 혁신 속도가 저하되었습니다. 회사는 차량 텔레메트리를 위한 민첩성, 확장성 및 실시간 데이터 액세스를 제공하는 동시에 분석 및 머신러닝 기능을 통합하는 솔루션을 모색했습니다. 결정적으로, 솔루션은 개인 정보 보호 및 보안 규정 준수를 위한 강력한 거버넌스를 보장해야 했습니다.
Amazon Athena, Amazon S3, Amazon Kinesis Data Firehose, AWS Glue를 포함한 AWS 관리형 서비스를 채택함으로써 BMW 그룹은 설정 복잡성을 크게 줄였습니다. 이를 통해 플랫폼, 수집 및 사용 사례 팀이 엔드투엔드 DevOps 프로세스를 통해 더 큰 자율성과 민첩성으로 운영할 수 있었습니다. 최신 웹 포털이 구현되어 사용자가 고급 검색 알고리즘을 통해 신뢰할 수 있는 데이터 세트를 검색하고 새로운 인사이트를 얻기 위해 데이터를 쿼리할 수 있게 되었습니다. CDH는 현재 수백만 대의 커넥티드 BMW 및 MINI 차량에서 매일 수 테라바이트의 익명 텔레메트리 데이터를 처리하여 차량 건강 지표의 사전 모니터링 및 신속한 문제 해결을 가능하게 합니다.
아키텍처는 데이터 제공업체와 데이터 소비자를 분리하며, 제공업체는 수집 및 변환을 위해 Amazon Kinesis Data Firehose, AWS Lambda, AWS Glue, Amazon EMR과 같은 서비스를 사용하고, 소비자는 Amazon Athena, Amazon SageMaker, AWS Glue, Amazon EMR과 같은 서비스를 활용하여 데이터를 활용합니다. 데이터는 Amazon S3 버킷에 저장되며, 스키마는 AWS Glue에 카탈로그화됩니다. 사람이 읽을 수 있는 데이터 카탈로그 및 데이터 포털 개발은 500명 이상의 사용자에게 투명성과 생산성을 향상시킵니다. AWS AppSync를 통한 GraphQL은 확장 가능하고 보편적인 API에 사용되어 개발자가 특정 데이터 페이로드 구조와 쿼리 매개변수를 정의할 수 있도록 함으로써 애플리케이션 개발을 크게 가속화합니다.
AWS 기반 데이터 레이크는 BMW 그룹의 데이터 기반 IT 솔루션의 기반 역할을 하며, 서버리스 아키텍처에서 자동적이고 독립적인 확장을 가능하게 합니다. 이는 광범위한 인프라 관리 및 용량 계획이 필요했던 이전 온프레미스 솔루션에 비해 혁신을 가속화합니다. BMW 그룹은 Gaia-X의 창립 회원으로서의 역할을 수행하며 CDH의 핵심 구성 요소(API, 아키텍처, 데이터 포털 포함)를 오픈 소스화할 계획입니다. 이러한 전략적 움직임은 향상된 고객 경험, 새로운 모빌리티 서비스 및 내부 비즈니스 인사이트를 통해 비즈니스 전반에 가치를 창출함으로써 디지털 전환을 더욱 가속화할 것입니다.
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핵심 요점
매일 수 테라바이트의 차량 텔레메트리 데이터 처리
차량 및 고객 데이터에서 실시간 인사이트 제공
머신러닝 모델을 사용한 예측 분석 지원
AWS 기반 중앙 집중식 Cloud Data Hub(CDH) 제공
확장성을 위한 서버리스 아키텍처 활용
고급 검색 알고리즘을 통한 데이터 검색 촉진
데이터 팀을 위한 자율적이고 민첩한 DevOps 프로세스 제공
효율적인 데이터 흐름을 위한 데이터 제공업체 및 소비자 통합
유연한 API 개발을 위한 AWS AppSync를 통한 GraphQL 사용
투명성을 위한 사람이 읽을 수 있는 데이터 카탈로그 포함
사전 문제 식별을 위한 차량 건강 지표 모니터링
새로운 디지털 및 커넥티드 경험 개발 지원
이 사례가 보여주는 것
- 실시간 차량 인사이트
- 예측 유지보수
- 커넥티드 카 서비스
- 데이터 기반 의사 결정
- 플릿 관리 분석
- 고객 텔레메트리 분석
- 가속화된 애플리케이션 개발
