Описание
Группа BMW, ведущий мировой производитель автомобилей премиум-класса и мотоциклов, столкнулась с проблемами в управлении и масштабировании своей инфраструктуры данных для поддержки инициатив цифровой трансформации. Для преодоления этих трудностей они перестроили свое локальное озеро данных и мигрировали на Amazon Web Services (AWS). Этот шаг привел к созданию их Cloud Data Hub (CDH) — централизованной платформы, предназначенной для обработки и объединения анонимизированных данных с датчиков автомобилей и других корпоративных источников, делая их легкодоступными для внутренних команд.
Читать далее
До миграции существующее озеро данных группы BMW с трудом справлялось с растущими потребностями инженеров данных и аналитиков. Его жесткая, локальная природа приводила к разрозненности данных, сложной координации между командами и длительным срокам реализации новых проектов, тем самым замедляя инновации. Компания искала решение, которое обеспечивало бы гибкость, масштабируемость и доступ к данным в режиме реального времени для телеметрии автомобилей, а также интегрировало возможности аналитики и машинного обучения. Крайне важно, чтобы решение обеспечивало надежное управление для соблюдения конфиденциальности и безопасности.
Используя управляемые сервисы AWS, включая Amazon Athena, Amazon S3, Amazon Kinesis Data Firehose и AWS Glue, группа BMW значительно сократила сложность настройки. Это позволило их командам, занимающимся платформой, приемом данных и вариантами использования, работать с большей автономией и гибкостью посредством сквозных процессов DevOps. Был реализован современный веб-портал, позволяющий пользователям находить доверенные наборы данных с помощью передового алгоритма поиска и запрашивать данные для получения новых аналитических сведений. CDH теперь ежедневно обрабатывает терабайты анонимных телеметрических данных от миллионов подключенных автомобилей BMW и MINI, обеспечивая проактивный мониторинг индикаторов состояния автомобиля и более быстрое решение проблем.
Архитектура разделяет поставщиков и потребителей данных: поставщики используют такие сервисы, как Amazon Kinesis Data Firehose, AWS Lambda, AWS Glue и Amazon EMR для приема и преобразования данных, в то время как потребители используют такие сервисы, как Amazon Athena, Amazon SageMaker, AWS Glue и Amazon EMR для использования данных. Данные хранятся в бакетах Amazon S3, а схемы каталогизируются в AWS Glue. Разработка удобочитаемого каталога данных и портала данных повышает прозрачность и производительность для более чем 500 пользователей. GraphQL через AWS AppSync используется для масштабируемых, универсальных API, значительно ускоряя разработку приложений, позволяя разработчикам определять конкретные структуры полезной нагрузки данных и параметры запросов.
Озеро данных на базе AWS служит основой для ИТ-решений группы BMW, основанных на данных, позволяя автоматически и независимо масштабироваться на бессерверной архитектуре. Это ускоряет инновации по сравнению с их предыдущим локальным решением, которое требовало обширного управления инфраструктурой и планирования мощностей. Группа BMW планирует открыть исходный код ключевых компонентов CDH, включая его API, архитектуру и портал данных, в соответствии с их ролью учредителя Gaia-X. Этот стратегический шаг будет и дальше стимулировать их цифровую трансформацию, принося пользу всему бизнесу за счет улучшения клиентского опыта, новых сервисов мобильности и внутренних бизнес-аналитических данных.
- КатегорияДругие ИИ-инструменты
Главные выводы
Обрабатывает терабайты ежедневных телеметрических данных автомобилей
Обеспечивает получение аналитических данных в режиме реального времени из данных автомобиля и клиента
Поддерживает предиктивный анализ с использованием моделей машинного обучения
Предоставляет централизованный Cloud Data Hub (CDH) на AWS
Использует бессерверную архитектуру для масштабируемости
Облегчает поиск данных с помощью передового алгоритма поиска
Предлагает автономные и гибкие процессы DevOps для команд, работающих с данными
Интегрирует поставщиков и потребителей данных для эффективного потока данных
Использует GraphQL через AWS AppSync для гибкой разработки API
Включает удобочитаемый каталог данных для прозрачности
Мониторит индикаторы состояния автомобиля для проактивного выявления проблем
Поддерживает разработку новых цифровых и подключенных сервисов
Что показывает этот кейс
- Аналитика автомобилей в реальном времени
- Предиктивное техническое обслуживание
- Сервисы подключенных автомобилей
- Принятие решений на основе данных
- Аналитика управления автопарком
- Анализ телеметрии клиентов
- Ускоренная разработка приложений











