Siemens Mobility ayuda a los operadores de ferrocarriles a evitar los tiempos de inactividad y los mantenimientos imprevistos

Gloeckner habla por experiencia. Siemens Mobility desplegó originalmente una solución local con capacidades de análisis similares a las de Railigent, pero encontró obstáculos relacionados con los datos en silos, con los procesos de integración y desarrollo de datos que requerían mucha mano de obra y con una comercialización lenta.

Según Gloeckner, una de las razones más atractivas para desarrollar e implementar Railigent en AWS fue la oportunidad de centralizar los datos. Como parte de la nueva arquitectura en la nube de Railigent, Siemens Mobility implementó un lago de datos que utiliza Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) para los catálogos de conjuntos de datos persistentes, AWS Glue para la transformación de datos y Amazon Athena para las consultas interactivas sin servidor. También se basa en AWS Lambda para las funciones de orquestación sin servidor y en Amazon Elastic MapReduce (Amazon EMR) para procesar y analizar cantidades ilimitadas de datos de forma rápida y rentable.

«Para nosotros, uno de los principales atractivos de AWS es el acceso a servicios como Amazon EMR, que nos permite ejecutar clústeres de Hadoop de cualquier tipo, a cualquier escala, bajo demanda y con precios de pago por uso», afirma Gloeckner. «Renunciar a este tipo de trabajo de operaciones era un requisito absoluto por nuestra parte, porque habíamos experimentado lo complicado que era ejecutar, actualizar y escalar soluciones complejas como Hadoop en nuestro propio centro de datos».

La ejecución en AWS también ayuda a optimizar el uso de los distintos datos de IoT que Railigent ingiere de cientos de miles de sensores y otros dispositivos de decenas de miles de activos ferroviarios de todo el mundo. «En nuestro lago de datos de AWS, podemos almacenar grandes conjuntos de datos no estructurados en Amazon S3 y utilizar la función de esquema en lectura de Amazon Athena a fin de crear tablas virtuales para nuevos casos de uso específicos, según sea necesario», afirma Gloeckner. «Los servicios en la nube como Amazon EMR, Amazon S3 y Amazon Athena nos brindan mucha más flexibilidad a la hora de tratar los datos de la que podríamos conseguir con las instalaciones o incluso con otros proveedores de nube pública».

Por supuesto que ninguna de estas capacidades hubiera tenido importancia si no hubiesen resultado de ayuda para que Siemens Mobility respondiera con mayor rapidez a las necesidades de los clientes y para que encontrara más valor en los datos incorporados. «Cuando el precursor de Railigent se ejecutaba de manera local, los datos de diferentes fuentes estaban aislados, por lo que la creación de aplicaciones que utilizaran esos datos requería tareas complejas y personalizadas de extracción, transformación y carga (ETL) y la ayuda de expertos en análisis», afirma Gloeckner. «Esto dificultaba el aprovechamiento máximo todos nuestros datos y no podíamos ofrecer cajas de herramientas y componentes de aplicaciones reutilizables con facilidad a nuestros desarrolladores».

Ahora, la empresa puede centralizar las tareas de preparación de datos y, al mismo tiempo, permitir que una amplia gama de equipos los utilicen. «En AWS, utilizamos un equipo pequeño y centralizado para el ETL, la estructuración y el enriquecimiento de los datos y, a continuación, hacemos que los datos estén disponibles para que incluso los empleados sin conocimientos técnicos experimenten con ellos y los aprovechen», afirma Gloeckner. «Nuestro lago de datos de AWS permite crear aplicaciones e informes personalizados que ayudan a maximizar el valor de los datos no solo a los científicos de datos y desarrolladores de software, sino también a unos 250 empleados no técnicos. Esta democratización de los datos es uno de los beneficios más importantes de nuestro lago de datos de AWS».

Esta democratización de los datos permite responder a las solicitudes de los clientes con mayor rapidez, por ejemplo, al reducir a la mitad el tiempo de generación de informes. «Antes de pasarnos a AWS, teníamos que replantearnos la autenticación, la autorización, la incorporación y el ETL para cada informe de BI personalizado y, aun así, solo podíamos ofrecer instantáneas, no resultados en tiempo real», afirma Gloeckner. «Estos problemas se han resuelto ahora en AWS y se han comparado con las normas globales de seguridad y gobierno de Siemens, por lo que los desarrolladores de informes pueden reutilizar estos componentes. Con nuestro lago de datos de AWS, solo necesitamos de dos a tres semanas para crear informes que se ejecuten con datos en tiempo real, en lugar del mes o más que necesitábamos antes para crear incluso un informe estático».

Según Gloeckner, los clientes de Railigent ya están viendo un promedio de reducciones del 10 al 15 por ciento en cuanto a costes de mantenimiento y consumo de energía, del 30 al 50 por ciento en el mantenimiento no planificado y una disminución de más del 30 por ciento en las transferencias innecesarias al mantenimiento. Y la empresa apenas está empezando a explorar lo que es posible en AWS. «Nos complace dejar que AWS se encargue de tareas pesadas indiferenciadas, como la infraestructura operativa y la creación de servicios, mientras nos centramos en lo que realmente importa para nuestro negocio. La magia de la ejecución en AWS reside en las numerosas posibilidades que ofrece. En realidad, solo nos encontramos al principio de lo que vamos a poder conseguir en la nube».