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為什么戴姆勒將其大數(shù)據(jù)平臺遷移到云端

來源:蓋世汽車

發(fā)表于: 2019.02.25
   

與幾乎所有大型企業(yè)一樣,幾年前,德國汽車巨頭戴姆勒決定向自己的內(nèi)部數(shù)據(jù)中心進(jìn)行投資。該公司2月20日宣布,已成功將其內(nèi)部大數(shù)據(jù)平臺遷移到微軟的Azure云,當(dāng)然這些本地數(shù)據(jù)中心還不會馬上消失。這個新平臺,該公司稱之為eXtollo,是戴姆勒在其自己的數(shù)據(jù)中心之外運行的第一個主要服務(wù),它可能也不是最后一個。

戴姆勒卓越企業(yè)中心高級分析和大數(shù)據(jù)(corporate center of excellence for advanced analytics and big data)負(fù)責(zé)人圭多·維特(Guido Vetter)透露,該公司大約五年前開始對大數(shù)據(jù)產(chǎn)生興趣?!拔覀兺顿Y了技術(shù),以傳統(tǒng)的方式,在本地進(jìn)行了部署,并且有一部分人參與其中。我們正在研究如何利用數(shù)據(jù),因為數(shù)據(jù)正在改變我們的整個業(yè)務(wù)?!彼f。

到2016年,該中心的規(guī)模已經(jīng)擴展到一定程度,需要更正式的架構(gòu)以使公司能夠在全球范圍內(nèi)處理其數(shù)據(jù)。當(dāng)時,“數(shù)據(jù)湖”(data lakes)成為流行語,該公司開始建立自己的分析能力。

“遲早,我們會達(dá)到極限,因為這些大環(huán)境的運行不是我們的核心業(yè)務(wù)?!本S特(Vetter)說,“靈活性和可擴展性是人工智能和高級分析所需要的,我們的整個運營都沒有為此做好準(zhǔn)備。我們的后端操作是為了保持工廠運行并確保一切安全可靠?!钡谶@個企業(yè)IT的新世界中,公司需要能夠靈活地進(jìn)行試驗,并且如果有必要,可以快速舍棄失敗的試驗。

為什么戴姆勒將其大數(shù)據(jù)平臺遷移到云端
為什么戴姆勒將其大數(shù)據(jù)平臺遷移到云端

梅賽德斯-奔馳電動系列 ?圖片來自techcrunch

因此,大約一年半以前,維特的團(tuán)隊啟動了eXtollo項目,將公司所有圍繞高級分析、大數(shù)據(jù)和人工智能相關(guān)活動納入到Azure云。就在兩周前,在歐洲、美國和亞洲慢慢開啟微軟數(shù)據(jù)中心的解決方案后,該團(tuán)隊關(guān)閉了最后一批本地服務(wù)器。

總而言之,本地數(shù)據(jù)中心與Azure云之間的實際轉(zhuǎn)換大約花費了9個月時間。這看起來似乎并不快,但對于像這樣的企業(yè)項目來說,這算是最快的速度了(并且有一段時間,它將所有新數(shù)據(jù)同時輸入到其本地數(shù)據(jù)湖和Azure中)。

如果是創(chuàng)業(yè)公司,那么所有這些行為似乎都不是什么大不了的事,但對于像戴姆勒這樣的傳統(tǒng)企業(yè)來說,即使只是放棄對儲存數(shù)據(jù)的物理硬件的控制,也是一項重大的文化變革。這也需要相當(dāng)大的說服力。最后,解決方案是采用加密的方式。

“我們需要用自己的方法保護(hù)微軟數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù),確保只有我們才能訪問原始數(shù)據(jù)并處理數(shù)據(jù)?!本S特解釋說。最后,該公司決定使用Azure Key Vault來管理并輪換其加密密鑰。事實上,維特指出,知道公司可以完全控制自己的數(shù)據(jù)才讓該項目得以向前推進(jìn)。

他說,該公司顯然也關(guān)注到微軟的競爭對手,但他指出,在功能和所需的安全功能方面,其他供應(yīng)商的報價并沒有令人信服。

現(xiàn)在,戴姆勒的大數(shù)據(jù)部門使用HD Insights和Azure Databricks等工具,覆蓋了該公司目前使用案例的90%以上。在未來,維特還希望讓經(jīng)驗不足的用戶更輕松地使用自助服務(wù)工具來啟動AI和分析服務(wù)。

雖然成本往往是影響云的因素,因為租用服務(wù)器容量并不便宜,但維特認(rèn)為這一舉措實際上可以節(jié)省公司資金,特別是在云中的存儲成本在比在本地數(shù)據(jù)中心更便宜(作為客戶,鑒于其自身的規(guī)模和聲望,戴姆勒可能沒有像其他公司一樣按Azure服務(wù)的市價完全支付費用)。

與許多大數(shù)據(jù)AI項目一樣,預(yù)測是戴姆勒大部分工作的重點。比如說,查看汽車的數(shù)據(jù)和錯誤代碼,并幫助技術(shù)人員診斷問題,或?qū)ι逃密囕v進(jìn)行預(yù)測性維護(hù)。有趣的是,該公司目前尚未將其工廠的任何物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)引入云端。這些都在公司的本地數(shù)據(jù)中心進(jìn)行管理,如果因為工具無法與數(shù)據(jù)中心連接而不得不關(guān)閉工廠,該公司希望避免此類風(fēng)險。

 

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