描述
全球领先的高级汽车和摩托车制造商宝马集团在管理和扩展其数据基础设施以支持数字化转型计划方面面临挑战。为了克服这些障碍，他们重新设计了本地数据湖并迁移到亚马逊网络服务 (AWS)。此举促成了其云数据中心 (CDH) 的创建，这是一个集中式平台，旨在处理和整合来自车辆传感器和其他企业来源的匿名数据，使其易于内部团队访问。
在迁移之前，宝马集团现有的数据湖难以满足数据工程师和分析师日益增长的需求。其僵化的本地性质导致数据孤岛、团队之间复杂的协调以及新项目的漫长交付周期，从而减缓了创新速度。该公司寻求一种能够为车辆遥测提供敏捷性、可扩展性和实时数据访问的解决方案，同时整合分析和机器学习功能。至关重要的是，该解决方案需要确保强大的治理以符合隐私和安全规定。
通过采用 AWS 托管服务，包括 Amazon Athena、Amazon S3、Amazon Kinesis Data Firehose 和 AWS Glue，宝马集团显著降低了设置的复杂性。这使得他们的平台、摄取和用例团队能够通过端到端的 DevOps 流程以更大的自主性和敏捷性进行操作。实施了一个现代化的 Web 门户，允许用户通过高级搜索算法发现可信数据集并查询数据以获得新见解。CDH 现在每天处理来自数百万辆互联的 BMW 和 MINI 汽车的数 TB 匿名遥测数据，从而能够主动监控车辆健康状况指标并更快地解决问题。
该架构分离了数据提供者和数据使用者，提供者使用 Amazon Kinesis Data Firehose、AWS Lambda、AWS Glue 和 Amazon EMR 等服务进行摄取和转换，而使用者则利用 Amazon Athena、Amazon SageMaker、AWS Glue 和 Amazon EMR 等服务来利用数据。数据存储在 Amazon S3 存储桶中，模式在 AWS Glue 中编目。可读数据目录和数据门户的开发提高了 500 多名用户的透明度和生产力。通过 AWS AppSync 使用 GraphQL 实现可扩展的通用 API，通过允许开发人员定义特定的数据负载结构和查询参数，显著加速了应用程序开发。
基于 AWS 的数据湖是宝马集团数据驱动 IT 解决方案的基础，允许在无服务器架构上自动独立扩展。与需要大量基础设施管理和容量规划的先前本地解决方案相比，这加速了创新。宝马集团计划开源 CDH 的关键组件，包括其 API、架构和数据门户，这与其作为 Gaia-X 的创始成员的角色相符。这一战略举措将进一步推动其数字化转型，通过增强的客户体验、新的移动服务和内部业务洞察为整个业务创造价值。
核心要点
处理每日数 TB 的车辆遥测数据
实现车辆和客户数据的实时洞察
支持使用机器学习模型的预测性分析
在 AWS 上提供集中的云数据中心 (CDH)
利用无服务器架构实现可扩展性
通过高级搜索算法促进数据发现
为数据团队提供自主敏捷的 DevOps 流程
整合数据提供者和数据使用者以实现高效的数据流
通过 AWS AppSync 使用 GraphQL 进行灵活的 API 开发
包含可读数据目录以提高透明度
监控车辆健康状况指标以主动识别问题
支持开发新的数字和互联体验
本案例展示了什么
- 实时车辆洞察
- 预测性维护
- 互联汽车服务
- 数据驱动的决策
- 车队管理分析
- 客户遥测分析
- 加速应用程序开发
