Estudo de caso da GE Power

Nos últimos anos, a GE Power vem transferindo mais aplicações para a nuvem a fim de apoiar a transformação digital em toda a empresa. Para apoiar essa iniciativa, a GE Power procurou migrar o Predix para a nuvem. “Hospedamos a aplicação em nosso datacenter local, que não era escalável o suficiente para atender ao crescimento de dados”, conta Pool. “Os dados que chegavam ao sistema haviam aumentado de 8 gigabytes para 200 terabytes, e essa era uma escala difícil de gerenciar. Também era preciso diminuir a latência da aplicação para fins de monitoramento, porque nossos clientes esperam que os alertemos rapidamente se algo estiver errado com o equipamento, para que possam tomar medidas rápidas para corrigi-lo.”

Depois de considerar várias soluções na nuvem, a GE Power selecionou a Amazon Web Services (AWS) como seu provedor de nuvem. “A maturidade da AWS fez com que essa fosse a escolha certa para nossa solução de análise de dados”, afirma Pool.

A nova versão do Predix na nuvem coleta dados da IoT de sensores baseados em equipamentos presentes em 900 locais de clientes da GE Power em todo o mundo. Os dados são ingeridos pelo Amazon Kinesis Data Streams e, em seguida, são consumidos pelos analistas da GE Power ou pelos clientes que acessam o Predix nas centrais elétricas. A solução transmite 500.000 registros de dados para o Predix a cada segundo.

A GE Power usa o Amazon Elastic MapReduce (Amazon EMR) como sua infraestrutura básica de processamento de dados. O Amazon EMR gerencia o processo de ingestão de dados no banco de dados de produção do Predix. A empresa também armazena dados analíticos de arquivamento nos buckets do Amazon Simple Storage Service (Amazon S3). No geral, Predix comanda mais de 1 milhão de execuções de dados todos os dias. Além disso, a GE Power executa uma aplicação de gerenciamento de performance sobre o Predix a qual envia alertas automáticos aos clientes quando são encontrados problemas no equipamento.

Ao executar o Predix na Nuvem AWS, a GE Power tem escalabilidade mais que suficiente para atender ao seu volume de dados de clientes que cresce rapidamente. “Usando o Amazon Kinesis Data Streams e o Amazon EMR, podemos ingerir cerca de 20 bilhões de registros de dados de máquinas por dia originados de sensores em centrais elétricas, um número que continua a crescer”, afirma Pool. “Seria muito difícil e oneroso escalar nossa infraestrutura existente no local para atender a esse tipo de crescimento.”

A GE Power também está ajudando seus clientes a acelerar a resolução de problemas usando a AWS para hospedar sua aplicação de gerenciamento de performance. “Recentemente, há um ano, costumava demorar horas ou até dias para coletar dados, executar análises, gerar resultados e implementar uma solicitação de mudança para um cliente”, conta Pool. “Agora, assim que o aplicativo nos notifica sobre um problema no equipamento, podemos resolvê-lo em alguns dias.”