Obtention d'une disponibilité de données de 99,9 % pour fournir de l'électricité sans émission de carbone

Division de General Electric, GERE fournit des solutions de production d'énergie éolienne, solaire et hydroélectrique à des clients du monde entier. Chaque ressource contient des capteurs de l'Internet des objets (IoT) qui collectent en permanence des données sur l'état, les performances et les événements. À partir de ces données, l'équipe Digital Services de GERE a développé des solutions de gestion des ressources natives cloud et sur site utilisées par sa flotte de services contractuels et ses clients externes. « Chaque capteur émet des données critiques à partir de la ressource. Nous exploitons les données et fournissons des informations à nos clients partout dans le monde », explique Prahalad Tarigopula, chief architect of digital engineering chez GERE. « Nous utilisons notre système pour détecter les anomalies, prévoir les défaillances, déployer rapidement la maintenance et apporter de la valeur à nos clients. »

La gestion de milliers de ressources afin de maximiser la production d'électricité tout en contrôlant les coûts est une préoccupation pour toutes les entreprises du secteur des énergies renouvelables, et GERE ne fait pas exception. Bien qu'elle ait mis en place un système pour gérer ses ressources, l'expansion de sa flotte et la demande croissante de ses clients ont entraîné des problèmes de coûts d'exploitation, de capacité de mise à l'échelle et de fiabilité. Le cloisonnement des applications a entraîné des expériences utilisateur incohérentes et un chevauchement des informations au sein de l'entreprise GERE.

GERE a choisi de créer une nouvelle plateforme de services numériques entièrement gérée et centrée sur l'utilisateur qui collecte, consomme et analyse les données relatives aux ressources. Elle souhaitait également présenter les données aux clients sur une nouvelle interface axée sur les personnes. Pour atteindre ces objectifs, GERE s'est tournée vers AWS. « Il était évident qu'AWS disposait de tous les éléments nécessaires pour relever les défis auxquels nous étions confrontés », déclare M. Tarigopula. « Par exemple, nous pourrions rapidement mettre à l'échelle notre solution sur AWS pour servir un grand nombre d'utilisateurs sans avoir à allouer, gérer ou configurer une infrastructure. »

En 2020, GERE a construit sa plateforme Digital Services sur AWS. La solution utilise une architecture en conteneur sur Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS), un service de conteneurs géré qui permet l'exécution et la mise à l'échelle des applications Kubernetes dans le cloud ou sur site. « Comme nous disposons d'une architecture basée sur des conteneurs sur Amazon EKS, il est plus simple pour nous d'ajouter des applications et des fonctionnalités numériques pour soutenir notre solution », explique M. Tarigopula. GERE a fait appel à AWS Enterprise Support, qui fournit aux entreprises un service de type conciergerie pour les aider à atteindre leurs objectifs et à réussir dans le cloud, en vue de concevoir son architecture et de mieux comprendre les fonctionnalités des services AWS.

La solution de GERE utilise également Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK), un service Apache Kafka entièrement géré qui facilite l'ingestion et le traitement des journaux et d'autres formes de données en streaming quasiment en temps réel. Grâce à Amazon MSK, GERE traite des téraoctets de données provenant de plus de 40 000 ressources chaque jour, soit un volume supérieur de 500 % par rapport à la solution précédente. La disponibilité de la plateforme s'est également améliorée sur AWS, en passant d'entre 89 et 92 % à 99,9 %. « En migrant vers AWS, notre équipe a multiplié par plus de cinq la fréquence de ses déploiements », déclare Brian Case, chief digital officer of Digital Services chez GERE. « Nous pouvons déployer nos capacités à un rythme adapté à la croissance de notre secteur et aux besoins de nos clients. »

Dans le nouveau système de GERE, une fois les données traitées, elles sont envoyées à AWS Glue, un service d'intégration de données sans serveur qui facilite la découverte, la préparation et la combinaison de données pour l'analytique, le machine learning (ML) et le développement d'applications, où elles sont traitées via des tâches d'extraction, de transformation et de chargement. Les données sont ensuite envoyées à une solution d'analytique optimisée par Amazon EMR, qui est utilisée pour traiter, analyser et appliquer rapidement le ML au big data à l'aide de cadres open source. GERE utilise Amazon EMR pour analyser les données de ses éoliennes, ce qui lui permet de détecter et de résoudre avec précision les anomalies et de déployer une maintenance préventive avant que les performances d'une éolienne ne se dégradent.

Une fois analysées, les données peuvent être utilisées par plus de 300 microservices exécutés sur Amazon EKS, ce qui permet de fournir des informations utiles et exploitables aux clients de GERE. « L'utilisation d'Amazon EKS a fondamentalement changé la façon dont nous développons nos services et applications », déclare M. Tarigopula. « Auparavant, nous avions plusieurs applications de grande envergure qui s'exécutaient sur leur propre architecture monolithique. Maintenant que nous utilisons une architecture basée sur des conteneurs, nous disposons d'une solution unifiée unique qui nous permet de regrouper de nombreuses applications différentes de manière cohérente. » GERE a également amélioré ses cycles de mise à niveau et de déploiement d'applications sur AWS. Dans le cadre de sa solution précédente, les déploiements étaient limités à une ou deux fois en deux semaines. GERE effectue désormais plusieurs déploiements par jour et peut déployer de nouveaux changements à la demande.

GERE a également amélioré sa capacité de mise à l'échelle sur AWS. Auparavant, l'entreprise procédait à une mise à l'échelle manuelle lorsqu'elle avait besoin de plus de capacité, ce qui exigeait beaucoup de main-d'œuvre et de ressources. GERE réalise désormais des mises à l'échelle automatiques à la demande, éliminant ainsi le besoin d'allouer l'infrastructure. GERE a également migré d'une solution à locataire unique vers une solution à locataires multiples. Désormais, elle peut effectuer une mise à l'échelle rapide pour prendre en charge de nouveaux utilisateurs sans les frais d'infrastructure élevés ou les coûts initiaux précédemment nécessaires pour créer une location sur sa solution précédente. « En utilisant des services AWS natifs cloud entièrement gérés, GERE peut se concentrer sur le développement de fonctionnalités à grande échelle qui apportent une valeur directe aux clients tout en préservant agilité et rapidité », déclare Anwar Ahmed, chief technology officer - Digital Engineering chez GERE.

Sur AWS, GERE est bien placée pour étendre ses capacités numériques et relever de nouveaux défis. Une fois le développement initial de la solution terminé, GERE prévoit de faire évoluer sa solution à l'aide d'une intelligence artificielle avancée optimisée par Amazon EMR et Amazon Redshift, un service d'entrepôt des données entièrement géré à l'échelle du pétaoctet dans le cloud.

GERE prévoit également d'utiliser Amazon SageMaker, que les scientifiques de données et les développeurs peuvent utiliser pour préparer, créer, former et déployer rapidement des modèles de machine learning de haute qualité, afin de renforcer ses capacités de ML. « Nous avons une cadence naturelle lorsque nous travaillons avec l'équipe AWS », explique M. Tarigopula. « Grâce à AWS Enterprise Support, nous avons reçu l'aide dont nous avions besoin pour créer cette solution et relever certains des défis auxquels nous étions confrontés. L'utilisation des services AWS au cours de cette transition a été une expérience formidable. »