Siemens Mobility aiuta gli operatori ferroviari a evitare i tempi di inattività e la manutenzione non pianificata

Gloeckner parla per esperienza. Inizialmente Siemens Mobility aveva implementato una soluzione on-premise con funzionalità di analisi simili a quelle di Railigent. Tuttavia, ha incontrato ostacoli in relazione ai silo di dati, ai processi di integrazione e sviluppo dei dati ad alta intensità di manodopera e al rallentamento del time-to-market.

Secondo Gloeckner, uno dei motivi più interessanti che hanno portato allo sviluppo e all'implementazione di Railigent su AWS è stata l'opportunità di centralizzare i dati. Nell'ambito della nuova architettura cloud di Railigent, Siemens Mobility ha implementato un data lake che utilizza Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) per i cataloghi di set di dati persistenti, AWS Glue per la trasformazione dei dati e Amazon Athena per le query interattive e serverless. Si affida inoltre ad AWS Lambda per le funzioni di orchestrazione serverless e ad Amazon Elastic MapReduce (Amazon EMR) per l'elaborazione e l'analisi rapide ed economiche di quantità illimitate di dati.

"Per noi, uno dei principali punti di forza di AWS è l'accesso a servizi come Amazon EMR, che ci dà la possibilità di eseguire cluster Hadoop di qualsiasi tipo, su qualsiasi scala, su richiesta, con pagamento in base al consumo", afferma Gloeckner. "Abbandonare questo tipo di operazioni era per noi un'esigenza assoluta, perché avevamo sperimentato quanto fosse complicato eseguire, aggiornare e dimensionare soluzioni complesse come Hadoop nel nostro data center."

L'esecuzione su AWS aiuta anche a ottimizzare l'uso dei diversi dati IoT che Railigent acquisisce da centinaia di migliaia di sensori e altri dispositivi su decine di migliaia di asset ferroviari in tutto il mondo. "Nel nostro data lake AWS, possiamo archiviare in Amazon S3 set di dati non strutturati di grandi dimensioni e utilizzare la funzionalità schema-on-read di Amazon Athena per creare tabelle virtuali per nuovi casi d'uso specifici a seconda delle necessità", afferma Gloeckner. "I servizi cloud come Amazon EMR, Amazon S3 e Amazon Athena ci offrono molta più flessibilità nella gestione dei dati rispetto a quanto sarebbe possibile on-premise o anche con altri provider di cloud pubblico.”

Nessuna di queste funzionalità avrebbe avuto importanza, naturalmente, se non fossero state utili a Siemens Mobility per rispondere più rapidamente alle esigenze dei clienti e trovare più valore nei dati importati. "Quando il precursore di Railigent era in esecuzione on-premise, i dati provenienti da diverse fonti erano isolati, quindi la creazione di app per utilizzare tali dati richiedeva complesse operazioni personalizzate di estrazione, trasformazione e caricamento [ETL] e l'assistenza di esperti in materia di analisi", afferma Gloeckner. "Tutto questo ha reso difficile sfruttare appieno tutti i nostri dati e non siamo riusciti a offrire facilmente ai nostri sviluppatori toolbox e componenti di app riutilizzabili."

Ora l'azienda può centralizzare le attività di preparazione dei dati, consentendo al contempo ai vari team di utilizzare i dati. "In AWS ci avvaliamo di un piccolo team centralizzato per l'ETL, la strutturazione e l'arricchimento dei dati, e li rendiamo quindi disponibili anche ai dipendenti senza un background tecnico, per dar loro la possibilità di sperimentare e sviluppare", afferma Gloeckner. "Il nostro data lake AWS consente non soltanto ai data scientist e agli sviluppatori di software, ma anche ai circa 250 dipendenti che non possiedono un background tecnico di creare applicazioni e report personalizzati che contribuiscono a massimizzare il valore dei dati. Questa democratizzazione dei dati è uno dei vantaggi più importanti del nostro data lake AWS."

Questa democratizzazione dei dati consente risposte più rapide alle richieste dei clienti, ad esempio dimezzando i tempi di generazione dei report. "Prima di passare ad AWS, dovevamo ripensare all'autenticazione, all'autorizzazione, all'importazione e all'ETL per ogni report di BI personalizzato e, anche in questo caso, potevamo offrire solo snapshot, e non risultati in tempo reale", afferma Gloeckner. "Ora su AWS questi problemi sono stati risolti una volta per tutte e verificati in base alle regole universali di sicurezza e governance di Siemens, quindi questi componenti possono essere riutilizzati dagli sviluppatori di report. Con il nostro data lake AWS, abbiamo bisogno di sole due o tre settimane per creare report eseguiti su dati in tempo reale, anziché uno o più mesi prima necessari per creare un report tra l'altro statico."

Secondo Gloeckner, in media gli utenti di Railigent stanno già registrando una riduzione del 10-15% dei costi di manutenzione e di consumo energetico, una riduzione del 30-50% della manutenzione non pianificata e una riduzione di oltre il 30% dei trasferimenti non necessari alla manutenzione. E l'azienda ha appena iniziato a esplorare le possibilità offerte da AWS. "Siamo lieti di consentire ad AWS di gestire lavori generici onerosi come la gestione dell'infrastruttura e la creazione di servizi, mentre ci concentriamo su ciò che conta davvero per il nostro business. Il bello dell'esecuzione su AWS risiede nell'ampia gamma di possibilità che offre. In realtà, questo è solo un assaggio di ciò che saremo in grado di raggiungere nel cloud."