Alcance de 99,9% de disponibilidade dos dados para fornecer eletricidade livre de carbono

Uma divisão da General Electric, a GERE fornece soluções de geração de energia eólica, solar e hidrelétrica para clientes em todo o mundo. Cada ativo contém sensores da Internet das Coisas (IoT) que coletam continuamente os dados sobre o status, a performance e os eventos. Com esses dados, a equipe de Serviços Digitais da GERE criou soluções de gerenciamento de ativos on-premises e nativas de nuvem usadas por sua frota de serviços contratuais e clientes externos. “Cada sensor emite dados críticos do ativo. Aproveitamos os dados e entregamos insights aos nossos clientes em todo o mundo”, diz Prahalad Tarigopula, arquiteto-chefe de engenharia digital da GERE. “Usamos nosso sistema para detectar anomalias, prever falhas, implantar rapidamente a manutenção e promover valor para nossos clientes.”

Gerenciar milhares de ativos para maximizar a geração de energia e, ao mesmo tempo, controlar os custos é uma preocupação de todas as empresas de energia renovável, e a GERE não é exceção. Embora tivesse um sistema para gerenciar ativos, a frota em expansão e a crescente demanda dos clientes geraram desafios de custo operacional, escalabilidade e confiabilidade. Aplicações isoladas resultaram em experiências de usuário inconsistentes e informações sobrepostas em toda a GERE.

A GERE optou por criar uma nova plataforma de serviços digitais, totalmente gerenciada e centrada no usuário, que coleta, consome e analisa dados de ativos. Ela também queria apresentar dados aos clientes em uma nova interface orientada às pessoas. Para atingir essas metas, a GERE recorreu à AWS. “Ficou muito claro que a AWS tinha todos os elementos básicos de que precisávamos para resolver os desafios que estávamos enfrentando”, diz Tarigopula. “Por exemplo, poderíamos escalar nossa solução rapidamente na AWS para atender a um grande número de usuários sem precisar provisionar, gerenciar ou configurar a infraestrutura.”

Em 2020, a GERE criou sua plataforma de Serviços Digitais na AWS. A solução usa uma arquitetura em contêiner no Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS), um serviço de contêiner gerenciado para executar e escalar aplicações do Kubernetes na nuvem ou on-premises. “Como temos uma arquitetura baseada em contêineres no Amazon EKS, é mais simples adicionar aplicações e capacidades digitais para dar suporte à nossa solução”, diz Tarigopula. A GERE usou o AWS Enterprise Support, que fornece às empresas um serviço semelhante ao de concierge para ajudá-las a alcançar resultados e obter sucesso na nuvem, ajudando a projetar a arquitetura e a entender melhor as capacidades de serviços da AWS.

A solução da GERE também usa o Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK), um serviço do Apache Kafka totalmente gerenciado que simplifica a ingestão e o processamento de logs e outras formas de transmissão de dados quase em tempo real. Com o Amazon MSK, a GERE processa terabytes de dados de mais de 40 mil ativos por dia, um volume 500% maior em comparação com a solução anterior. A disponibilidade da plataforma também melhorou na AWS, aumentando de 89 a 92% para 99,9%. “Ao migrar para a AWS, a equipe melhorou nossa frequência de implantação em mais de cinco vezes”, relata Brian Case, diretor digital de Serviços Digitais da GERE. “Podemos implantar recursos em um ritmo que corresponde ao crescimento do setor e às necessidades de nossos clientes.”

No novo sistema da GERE, depois que os dados são processados, eles são enviados para o AWS Glue, um serviço de integração de dados sem servidor que simplifica a descoberta, a preparação e a combinação de dados para análise, machine learning (ML) e desenvolvimento de aplicações, em que são processados por meio de trabalhos de extração, transformação e carregamento. Em seguida, os dados são enviados para uma solução de análise baseada no Amazon EMR, que é usada para processar, analisar e aplicar rapidamente ML ao big data usando estruturas de código aberto. A GERE usa o Amazon EMR para executar análises em dados de turbinas eólicas, o que ajuda a detectar e a solucionar anomalias com precisão e a implantar manutenção preventiva antes que haja redução na performance da turbina.

Depois de analisados, os dados podem ser consumidos por mais de 300 microsserviços executados no Amazon EKS, ajudando a fornecer informações valiosas e acionáveis aos clientes da GERE. “O uso do Amazon EKS mudou fundamentalmente a forma como criamos serviços e aplicações”, diz Tarigopula. “Costumávamos ter várias aplicações grandes, que eram executadas em sua própria arquitetura monolítica. Agora que usamos uma arquitetura baseada em contêineres, temos uma única solução unificada, na qual podemos reunir várias aplicações diferentes de forma coesa.” A GERE também aprimorou os ciclos de atualização e implantação de aplicações na AWS. Na solução anterior, as implantações eram limitadas a uma ou duas vezes a cada duas semanas. Agora, a GERE tem várias implantações por dia e pode implantar novas mudanças sob demanda.

A GERE também aprimorou a capacidade de escalar na AWS. Antes, a empresa escalava manualmente quando precisava de mais capacidade, o que exigia mão de obra e recursos. Agora, a GERE faz a escala automaticamente sob demanda, eliminando a necessidade de provisionar infraestrutura. A GERE também migrou de uma solução de locatário único para uma solução multilocatária. Agora, ela pode escalar rapidamente para oferecer suporte a novos usuários sem a alta sobrecarga de infraestrutura ou o custo inicial que a solução anterior exigia para criar uma nova locação. “Ao usar serviços da AWS totalmente gerenciados e nativos da nuvem, a GERE pode se concentrar na criação de recursos em escala que ofereçam valor direto aos clientes e, ao mesmo tempo, mantenham a agilidade e a velocidade”, diz Anwar Ahmed, diretor de tecnologia de Engenharia Digital da GERE.

Na AWS, a GERE está em uma posição sólida para expandir suas capacidades digitais e enfrentar novos desafios. Depois de concluir o desenvolvimento inicial da solução, a GERE planeja aprimorá-la com inteligência artificial avançada fornecida pelo Amazon EMR e pelo Amazon Redshift, um serviço de data warehouse na nuvem totalmente gerenciado em escala de petabytes.

A GERE também planeja usar o Amazon SageMaker para fortalecer seus recursos de ML, uma vez que ele pode ser usado por cientistas e desenvolvedores de dados para preparar, criar, treinar e implantar rapidamente os modelos de ML. “Temos uma cadência natural ao trabalhar com a equipe da AWS”, diz Tarigopula. “Usando o AWS Enterprise Support, recebemos a ajuda necessária para criar essa solução e superar alguns dos desafios que enfrentamos. Foi uma ótima experiência usar os serviços da AWS durante essa jornada.”