99.9% のデータ可用性を実現し、カーボンフリー電力を供給

General Electric の一部門である GERE は、世界中の顧客に風力、太陽光、水力発電ソリューションを提供しています。各資産には、ステータス、パフォーマンス、イベントデータを継続的に収集するモノのインターネット (IoT) センサーが搭載されています。このデータを使用して、GERE の Digital Services チームは、契約サービスのフリートや外部顧客が使用するクラウドネイティブな資産管理ソリューションをオンプレミスで構築しました。「各センサーは資産から重要なデータを出力します。私たちはデータを活用し、世界中のお客様にインサイトを提供しています」と、GERE のデジタルエンジニアリングのチーフアーキテクトである Prahalad Tarigopula 氏は言います。「自社のシステムを使用して、異常の検出、障害の予測、迅速なメンテナンスの実施、お客様への価値の向上を実現しています」。

何千もの資産を管理して発電量を最大化しつつコストを抑えることは、すべての再生可能エネルギー企業にとって懸念事項であり、GERE も例外ではありません。資産を管理するシステムは整っていましたが、フリートが拡大し、顧客の需要が高まるため、運用コスト、スケーラビリティ、信頼性が課題となっていました。アプリケーションがサイロ化していたため、GERE の企業全体でユーザーエクスペリエンスに一貫性がなく、情報が重複していました。

GERE は、資産データを収集、利用、分析する、ユーザー中心型の新しいフルマネージドデジタルサービスプラットフォームを構築することにしました。また、ペルソナベースの新しいインターフェイスで顧客にデータを提供したいとも考えていました。これらの目標を達成するために、GERE は AWS に目を向けました。「AWS には、私たちが直面している課題を解決するのに必要なすべての構成要素があることは明らかでした」と Tarigopula 氏は言います。「例えば、インフラストラクチャをプロビジョニング、管理、セットアップしなくても、ソリューションを AWS ですばやくスケーリングして、多数のユーザーにサービスを提供できます」。

2020 年、GERE は AWS 上にデジタルサービスプラットフォームを構築しました。このソリューションでは、クラウドまたはオンプレミスで Kubernetes アプリケーションを実行およびスケーリングするためのマネージド型コンテナサービスである Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) のコンテナ化されたアーキテクチャを使用しています。「Amazon EKS にはコンテナベースのアーキテクチャがあるため、ソリューションをサポートするアプリケーションやデジタル機能を簡単に追加できます」と Tarigopula 氏は言います。GERE は AWS Enterprise Support を利用しました。AWS Enterprise Support は、企業がクラウドで成果を上げ、成功を収めるのを支援するコンシェルジュのようなサービスを企業に提供し、アーキテクチャの設計と AWS のサービス機能の理解を深める手助けをしました。

GERE のソリューションでは、Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK) も使用しています。これは、ログやその他の形式のストリーミングデータをほぼリアルタイムで簡単に取り込んで処理できるフルマネージド型の Apache Kafka サービスです。GERE は Amazon MSK を使用して、毎日 40,000 を超える資産からのテラバイト単位のデータを処理しています。これは、以前のソリューションと比較して 500% 多い量です。AWS ではプラットフォームの可用性も向上し、89～92% から 99.9% に増加しました。「AWS に移行したことで、私たちのチームはデプロイ頻度を 5 倍以上改善しました」と、GERE の Digital Services 部門最高デジタル責任者、Brian Case 氏は言います。「業界の成長とお客様のニーズに合ったペースで機能をデプロイできます」。

GERE の新しいシステムでは、データが処理された後、AWS Glue (分析、機械学習 (ML)、アプリケーション開発用のデータを簡単に発見、準備、組み合わせることができるサーバーレスのデータ統合サービス) で、抽出、変換、読み込みジョブを通じて処理されます。次に、データは Amazon EMR を搭載した分析ソリューションに送信されます。このソリューションを使用すると、オープンソースフレームワークを使用して ML を迅速に処理、分析して、ビッグデータに適用できます。GERE では、Amazon EMR を使用して風力タービンのデータを分析しています。これにより、タービンの性能が低下する前に、異常を正確に検出してトラブルシューティングを行い、予防メンテナンスを実施できます。

分析されたデータは、Amazon EKS で実行されている 300 種類以上のマイクロサービスによって利用され、GERE の顧客に価値ある実用的なインサイトを提供するのに役立ちます。「Amazon EKS を使用することで、サービスとアプリケーションの構築方法が根本的に変わりました」と Tarigopula 氏は言います。「以前は複数の大きなアプリケーションがあって、それぞれが独自のモノリシックアーキテクチャで実行されていました。現在は、コンテナベースのアーキテクチャを採用することで、異なるアプリケーションを一貫性のある方法で統合できる単一の統合ソリューションが得られています」。 GERE は AWS でアップグレードとアプリケーションのデプロイサイクルも改善しました。以前のソリューションでは、デプロイは 2 週間に 1 回か 2 回に制限されていました。現在、GERE では 1 日に複数回のデプロイがあり、新しい変更をオンデマンドでデプロイできます。

GERE は AWS でスケーリング機能も改善しました。以前は、より多くのキャパシティが必要になったときに手動でスケーリングを実施していましたが、これには労力とリソースを大量に消費していました。GERE はオンデマンドで自動的にスケーリングするようになり、インフラストラクチャをプロビジョニングする必要がなくなりました。また、GERE はシングルテナントからマルチテナントソリューションに移行しました。以前のソリューションでは、新しいテナントを作成するためにインフラストラクチャの高額なオーバーヘッドや初期費用が必要でしたが、それは不要になり、今では新しいユーザーをサポートするために迅速にスケーリングできます。GERE の Digital Engineering 部門最高技術責任者 (CTO) である Anwar Ahmed 氏は、「クラウドネイティブなフルマネージドの AWS のサービスを使用することで、GERE は俊敏性とスピードを維持しながら、お客様に直接的な価値をもたらす機能を大規模に構築することに集中できます」と述べています。

AWS を使用して、GERE はデジタル能力を拡大し、新たな課題に取り組むことができる確固たる立場にあります。ソリューションの初期開発を完了した GERE は、Amazon EMR とクラウド内のペタバイト規模のフルマネージド型データウェアハウスサービスである Amazon Redshift を搭載した高度な人工知能を使用してソリューションを進化させることを計画しています。

GERE では、データサイエンティストやデベロッパーが高品質な ML モデルを迅速に準備、構築、トレーニング、デプロイできる Amazon SageMaker を使用して機械学習機能を強化することも計画しています。Tarigopula 氏は「AWS チームと仕事をしていると、自然なペースで仕事ができます」と述べています。「AWS エンタープライズサポートを利用することで、このソリューションを構築し、直面していたいくつかの課題を解決するのに必要な支援を受けました。この取り組みの中で AWS のサービスを利用したことは素晴らしい経験となりました」。