Ce guide présente les options architecturales pour créer un hub de données opérationnelles de la chaîne d'approvisionnement. Le hub ingère des données provenant de milliers de sources disparates, y compris des sources internes sur la planification et l'exécution et des sources externes sur le suivi des expéditions. Le hub génère ensuite une vue unique et harmonisée des données. La visibilité des données provenant de divers systèmes d'entreprise et d'exécution peut être utilisée pour planifier en temps réel les prévisions de la demande, l'inventaire et les achats. Le hub de données aide les organisations de la chaîne d'approvisionnement à prendre des décisions basées sur les données qui permettent d'améliorer les délais de livraison et d'accroître la satisfaction des clients.
Diagramme d'architecture
Étape 1
Les données de la chaîne d'approvisionnement sont collectées à partir de multiples sources de données au sein de l'entreprise, notamment les applications de logiciel en tant que service (SaaS) de type planification des ressources d'entreprise (ERP) et gestion des relations client (CRM), les appareils périphériques des ateliers de fabrication, les journaux, la diffusion multimédia et les réseaux sociaux.
Étape 2
En fonction du type de source de données, AWS Database Migration Service (AWS DMS), AWS DataSync, Amazon Kinesis, Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK), AWS IoT Core et Amazon AppFlow ingèrent des données dans le lac de données de la chaîne d'approvisionnement hébergé sur AWS.
Étape 3
AWS Data Exchange intègre des données tierces qui peuvent être utiles pour estimer l'heure d'arrivée des expéditions (telles que les données météorologiques) dans le lac de données de la chaîne d'approvisionnement.
Étape 4
AWS Lake Formation aide à créer le lac de données évolutif de la chaîne d'approvisionnement.
Étape 5
Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) est le socle du stockage du lac de données de la chaîne d'approvisionnement.
Étape 6
AWS Glue extrait, transforme, catalogue et ingère des données dans plusieurs magasins de données tels que les systèmes ERP, de planification et de visibilité des expéditions.
Étape 7
Amazon Athena est un service de requête interactif sans serveur qui analyse les données dans Amazon S3 en utilisant le SQL standard.
Étape 8
Amazon QuickSight fournit des tableaux de bord qui aident les planificateurs à analyser les données relatives à la planification de la chaîne d'approvisionnement, à son exécution et au statut des expéditions en temps réel afin de prendre des décisions commerciales éclairées.
Étape 9
Amazon Redshift, un entrepôt de données dans le cloud, analyse les données structurées et semi-structurées.
Étape 10
Amazon EMR fournit la plateforme cloud de big data permettant de traiter de grandes quantités de données à l'aide d'outils open source.
Étape 11
Amazon SageMaker crée, entraîne et déploie des modèles de machine learning, et les services AWS AI ajoutent de l'intelligence aux applications de la chaîne d'approvisionnement.
Étape 12
La base de données orientée graphe Amazon Neptune optimise les requêtes réseau en termes de rapidité et de précision.
Étape 1
Les données de la chaîne d'approvisionnement sont collectées à partir de multiples sources de données au sein de l'entreprise, notamment les applications de logiciel en tant que service (SaaS) de type planification des ressources d'entreprise (ERP) et gestion des relations client (CRM), les appareils périphériques des ateliers de fabrication, les journaux, la diffusion multimédia et les réseaux sociaux.
Étape 2
En fonction du type de source de données, AWS Database Migration Service (AWS DMS), AWS DataSync, Amazon Kinesis, Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK), AWS IoT Core et Amazon AppFlow ingèrent des données dans le lac de données de la chaîne d'approvisionnement hébergé sur AWS.
Étape 3
AWS Data Exchange intègre des données tierces qui peuvent être utiles pour estimer l'heure d'arrivée des expéditions (telles que les données météorologiques) dans le lac de données de la chaîne d'approvisionnement.
Étape 4
AWS Lake Formation aide à créer le lac de données évolutif de la chaîne d'approvisionnement.
Étape 5
Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) est le socle du stockage du lac de données de la chaîne d'approvisionnement.
Étape 6
AWS Glue extrait, transforme, catalogue et ingère des données dans plusieurs magasins de données tels que les systèmes ERP, de planification et de visibilité des expéditions.
Étape 7
Amazon Athena est un service de requête interactif sans serveur qui analyse les données dans Amazon S3 en utilisant le SQL standard.
Étape 8
Amazon QuickSight fournit des tableaux de bord qui aident les planificateurs à analyser les données relatives à la planification de la chaîne d'approvisionnement, à son exécution et au statut des expéditions en temps réel afin de prendre des décisions commerciales éclairées.
Étape 9
Amazon Redshift, un entrepôt de données dans le cloud, analyse les données structurées et semi-structurées.
Étape 10
Amazon EMR fournit la plateforme cloud de big data permettant de traiter de grandes quantités de données à l'aide d'outils open source.
Étape 11
Amazon SageMaker crée, entraîne et déploie des modèles de machine learning, et les services AWS AI ajoutent de l'intelligence aux applications de la chaîne d'approvisionnement.
Étape 12
La base de données orientée graphe Amazon Neptune optimise les requêtes réseau en termes de rapidité et de précision.
Piliers AWS Well-Architected
Le cadre AWS Well-Architected vous permet de comprendre les avantages et les inconvénients des décisions que vous prenez lors de la création de systèmes dans le cloud. Les six piliers du cadre vous permettent d'apprendre les bonnes pratiques architecturales pour concevoir et exploiter des systèmes fiables, sécurisés, efficaces, rentables et durables. Grâce à l'outil AWS Well-Architected Tool, disponible gratuitement dans la console de gestion AWS, vous pouvez examiner vos charges de travail par rapport à ces bonnes pratiques en répondant à une série de questions pour chaque pilier.
Le diagramme d'architecture ci-dessus est un exemple de solution créée en tenant compte des bonnes pratiques Well-Architected. Pour être totalement conforme à Well-Architected, vous devez suivre autant de bonnes pratiques Well-Architected que possible.
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Excellence opérationnelleLire le livre blanc sur l'excellence opérationnelle
Ce guide est déployé avec l'infrastructure en tant que code (IaC), un principe DevOps qui vous aide à maintenir l'infrastructure grâce à des processus reproductibles et fiables. Les parties prenantes de la chaîne d'approvisionnement, y compris les équipes commerciales, de développement et d'exploitation, doivent s'aligner sur une stratégie IaC.
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SécuritéLire le livre blanc sur la sécurité
DataSync utilise l'accès intercompte pour déléguer l'accès aux données et aux ressources entre différents comptes AWS. QuickSight utilise un contrôle d'accès précis pour sécuriser l'accès aux tableaux de bord.
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FiabilitéLire le livre blanc sur la fiabilité
Des services tels qu'Amazon S3, AWS Glue, DataSync, Athena et QuickSight sont hautement disponibles, ce qui vous permet de mettre à l'échelle les charges de travail en fonction de la demande.
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Efficacité des performancesLire le livre blanc sur l'efficacité des performances
Les technologies sans serveur de cette architecture vous permettent de fournir les ressources exactes dont vous avez besoin à tout moment.
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Optimisation des coûtsLire le livre blanc sur l'optimisation des coûts
Les services de cette architecture peuvent automatiquement évoluer pour répondre à la demande, de sorte que vous ne payez que les ressources consommées, sans sous-approvisionnement ni surapprovisionnement.
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Développement durableLire le livre blanc sur le développement durable
Les services de cette architecture sont évolutifs et sans serveur, optimisant ainsi la consommation des ressources du backend afin de réduire l'impact environnemental.
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Les exemples de code, les bibliothèques de logiciels, les outils de ligne de commande, les preuves de concept, les modèles ou toute autre technologie connexe (y compris tout ce qui précède qui est fourni par notre personnel) vous sont fournis en tant que contenu AWS en vertu du contrat client AWS ou de l'accord écrit pertinent entre vous et AWS (selon le cas). Vous ne devez pas utiliser ce contenu AWS dans vos comptes de production, ni sur des données de production ou autres données critiques. Vous êtes responsable des tests, de la sécurisation et de l'optimisation du contenu AWS, tel que les exemples de code, comme il convient pour une utilisation en production, en fonction de vos pratiques et normes de contrôle de qualité spécifiques. Le déploiement de contenu AWS peut entraîner des frais AWS pour la création ou l'utilisation de ressources payantes AWS, telles que l'exécution d'instances Amazon EC2 ou l'utilisation du stockage Amazon S3.