A Siemens Mobility ajuda operadores ferroviários a evitar tempo de inatividade e manutenção não planejada

Gloeckner fala por experiência própria. A Siemens Mobility implantou originalmente uma solução on-premises com recursos de análise semelhantes aos do Railigent, mas encontrou obstáculos relacionados a dados em silos, processos de desenvolvimento e integração de dados que exigiam muita mão-de-obra e tempo lento de colocação no mercado.

De acordo com Gloeckner, um dos motivos mais atraentes para desenvolver e implementar o Railigent na AWS foi a oportunidade de centralizar os dados. Como parte da nova arquitetura de nuvem do Railigent, a Siemens Mobility implementou um data lake que usa o Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) para catálogos de conjuntos de dados persistentes, o AWS Glue para transformação de dados e o Amazon Athena para consultas interativas e sem servidor. Ele também conta com o AWS Lambda para funções de orquestração sem servidor e com o Amazon Elastic MapReduce (Amazon EMR) para processamento e análise rápidos e econômicos de quantidades ilimitadas de dados.

“Para nós, um grande apelo da AWS é o acesso a serviços como o Amazon EMR, que nos permite executar clusters do Hadoop de qualquer tipo, em qualquer escala, sob demanda, com preços pré-pagos”, relata Gloeckner. “Transferir esse tipo de trabalho operacional era um requisito fundamental da nossa parte, porque tínhamos a experiência de como era complicado executar, atualizar e escalar soluções complexas como o Hadoop em nosso próprio datacenter.”

A execução na AWS também ajuda a otimizar o uso dos diferentes dados de IoT que o Railigent ingere de centenas de milhares de sensores e outros dispositivos em dezenas de milhares de ativos ferroviários em todo o mundo. “No data lake da AWS, podemos armazenar grandes conjuntos de dados não estruturados no Amazon S3 e usar o recurso de esquema na leitura do Amazon Athena para criar tabelas virtuais para novos casos de uso específicos, conforme necessário”, diz Gloeckner. “Serviços na nuvem como Amazon EMR, Amazon S3 e Amazon Athena nos oferecem muito mais flexibilidade para lidar com dados do que seria possível on-premises ou mesmo com outros provedores de nuvem pública.”

Nenhuma dessas capacidades teria importância, é claro, se também não estivessem ajudando a Siemens Mobility a responder mais rapidamente às necessidades do cliente e a encontrar mais valor nos dados ingeridos. “Quando o precursor do Railigent estava sendo executado on-premises, os dados de diferentes fontes eram isolados, portanto, a criação de aplicações para usar esses dados exigia trabalhos complexos de extração, transformação e carregamento [ETL] personalizados e a assistência de especialistas em análise”, diz Gloeckner. “Isso dificultava o aproveitamento total de todos os nossos dados, e não podíamos oferecer facilmente caixas de ferramentas e componentes de aplicações reutilizáveis aos desenvolvedores.”

Agora, a empresa pode centralizar as tarefas de preparação de dados e, ao mesmo tempo, permitir que uma ampla variedade de equipes use os dados. “Na AWS, usamos uma equipe pequena e centralizada para ETL, estruturação e enriquecimento de dados. Em seguida, disponibilizamos os dados para que até mesmo funcionários não técnicos possam experimentar e construir com eles”, diz Gloeckner. “Nosso data lake da AWS permite que, além dos cientistas de dados e desenvolvedores de software, cerca de 250 funcionários não técnicos criem aplicações e relatórios personalizados, que ajudam a maximizar o valor dos dados. Essa democratização dos dados é um dos benefícios mais importantes do nosso data lake da AWS.”

Essa democratização de dados permite respostas mais rápidas às solicitações dos clientes, por exemplo, reduzindo o tempo de geração de relatórios pela metade. “Antes de migrar para a AWS, tínhamos de repensar a autenticação, a autorização, a ingestão e a ETL para cada relatório de BI personalizado. Mesmo assim, podíamos oferecer apenas snapshots, não resultados em tempo real”, diz Gloeckner. “Agora, na AWS, esses problemas foram resolvidos e verificados em relação às regras globais de segurança e governança da Siemens, para que esses componentes possam ser reutilizados pelos desenvolvedores de relatórios. Com nosso data lake da AWS, precisamos apenas de duas a três semanas para criar relatórios em execução com dados ativos, ao contrário do período de um mês ou mais de que precisávamos para criar até mesmo um relatório estático.”

De acordo com Gloeckner, os clientes do Railigent já estão vendo reduções de, em média, 10 a 15% nos custos de manutenção e no consumo de energia, reduções de 30 a 50% na manutenção não planejada e uma queda de mais de 30% nas transferências desnecessárias para a manutenção. E a empresa está apenas começando a explorar o que é possível na AWS. “Estamos felizes em deixar a AWS lidar com trabalhos pesados indiferenciados, como infraestrutura operacional e serviços de construção, enquanto nos concentramos no que realmente importa para nosso negócio. A vantagem de executar na AWS é que ela oferece inúmeras possibilidades. Na verdade, estamos apenas começando a descobrir o que podemos alcançar na nuvem.”