客戶案例/汽車

2020
BMW Group 標誌

BMW Group 使用 AWS 資料湖,釋放資料的強大力量

BMW Group 使用 AWS 每天處理 120 萬輛汽車的 10TB 資料,建立聲控個人車載助理,並從車輛和客戶遙測資料中獲得即時洞察。該公司總部位於德國,為高級汽車和摩托車的領先製造商。BMW Group 在 AWS 上執行其雲端資料中心,使用 Amazon SageMaker 訓練預測分析模型。 

大規模大眾化

資料用量

每天處理

來自數百萬輛汽車的 TB 遙測資料

在影響客戶之前

解決問題

加速

創新

概觀

總部位於德國慕尼黑的 BMW Group 是一家全球高檔汽車和摩托車製造商,旗下品牌包括 BMW、BMW Motorrad、MINI 和勞斯萊斯。它還提供優質的金融和行動性服務。

在過去的幾年中,BMW Group 持續透過使用資料和預測分析,維持其在汽車產業數位轉型中的領先地位。BMW Group 資料轉換、人工智慧、資料和 DevOps 平台副總裁 Kai Demtröder 表示:「為了保持創新,我們專注於創造新的數位化和互聯體驗,並推動價值鏈的變革,透過支援資料驅動型決策來提高效率和效益。」 為了產生這些創新,BMW Group 於 2015 年建立了一個集中式內部部署資料湖,可收集並組合來自車輛、操作系統和資料倉儲中感應器的匿名資料,以衍生歷史、即時和預測性洞察。

BMW 汽車
然而,該公司需要更輕鬆地擴展其資料湖,以支援內外部利害關係人不斷增長的需求。因資料分佈在各種單獨環境中,不易存取,且因其自身的 IT 基礎設施以及支援新計劃所需的前置時間過長,而減緩了 BMW Group 的創新速度。BMW Group 需要開發一種足夠靈活的解決方案,既能支援所有內部業務部門的資料需求,又能讓公司迅速採取行動,以解決客戶需求的一系列新興使用案例。

BMW Group 還設法為資料消費者提供即時存取權,例如車輛遙測資料,如速度、位置、溫度、電池和制動水平,以及發動機狀態等資訊。此外,該公司希望將分析和機器學習整合至資料湖,以加快開發全新創新服務的速度。作為基本先決條件,該解決方案必須提供治理規章,以確保遵守隱私權和安全性法規。

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「我們才剛開始使用 AWS,便期待可協助我們的業務實現將創新推向未來的策略。」

Kai Demtröder
資料轉換、人工智慧、資料及 DevOps 平台的 BMW Group 副總裁
BMW Group

機會 | 增強資料驅動型方法

為因應這些挑戰,BMW Group 決定重新架構並將其內部部署資料湖移至 Amazon Web Services (AWS) 雲端。該公司的 Cloud Data Hub (CDH) 可處理和結合整個企業車輛感測器和其他來源的匿名資料,以便內部團隊輕鬆存取,建立面向客戶和內部的應用。最終,該公司發現 AWS 提供了其所需的敏捷性和靈活性,以及支援全球使用者所需的足跡。

在遷移之前,BMW Group 僵化的內部部署資料湖無法滿足資料工程師和分析師日益增長的需求。執行相互依賴的工作流程時,舊的資料湖無法很好地處理多個租用戶,因此,BMW Group 的平台、擷取和使用案例團隊需要進行複雜的協調來處理專案並避免組織瓶頸,從而減緩其步伐。

BMW Group 轉向混合使用 AWS Managed Services,包括 Amazon AthenaAmazon Simple Storage Service (Amazon S3)、Amazon Kinesis Data FirehoseAWS Glue,透過區分元件來降低設定的複雜性,並建立能夠擴展以滿足資料工程師需求的環境。此外,團隊現在可以擁有自己的端對端 DevOps 流程,為其提供繼續創新所需的自主權和敏捷性。 而且,BMW Group 實作了一個現代化 Web 入口網站,可協助 CDH 的使用者藉助進階搜尋演算法探索可信任的資料集,並輕鬆查詢資料以產生新的洞察。

解決方案 | 大規模大眾化資料使用

BMW Group 每日運用 AWS 服務擷取大量資料。上百萬輛的 BMW 和 MINI 車款目前正透過 BMW Group 高度安全後端連接至 CDH,處理每日的 TB 匿名遙測資料。此公司使用資料來監控車輛健康指標,例如:檢查控制錯誤以辨識整個車輛生產線中的潛在問題。這讓 BMW Group 能夠充分利用從 CDH 擷取、收集和優化的車隊資料,甚至在問題影響客戶之前更好地解決問題。

為了更好地管理這些資料,BMW Group 引入了「資料提供者」和「資料取用者」的概念,以提高其軟體工程團隊的自主性和敏捷性。資料提供者使用 Amazon Kinesis Data FirehoseAWS Lambda、AWS Glue 和 Amazon EMR 等 AWS 服務來擷取和轉換資料。資料使用者可以使用像是 Amazon Athena、Amazon SageMaker、AWS Glue 以及 Amazon EMR 等服務,將資料運用在使用案例上。提供商和使用者均可在自己的帳戶中使用這些服務,並只能分享由中央 API 控制且定義良好的界面,進而有效防止瓶頸的出現。個別資料層存放在 Simple Storage Service (Amazon S3) 儲存貯體中,並且其架構已在 AWS Glue 資料型錄中註冊。

除了在 AWS Glue 資料型錄中收集技術中繼資料外,BMW Group 還發現,建置人類可讀的資料型錄對於在整個組織範圍內實現資料大眾化至關重要。這項工作可確保 CDH 收集資料資產以及收集方式的高度透明度。前端應用程式資料入口網站充當資料瀏覽器,透過清晰顯示資料資源,並為整個組織超過 500 個使用者提供以資料用量模式為基礎的「流行指數」,從而提高資料分析師、資料科學家和工程師的生產力。

此外,CDH 透過 AWS AppSync,充分利用 GraphQL 為資料提供者和取用者等建置可擴展的通用 API,從而提高開發靈活性。不同於傳統 REST API,建立在 GraphQL 之上的界面非常適合支援革新需求,例如:表示資料目錄的中繼資料或是提供從連接的車輛上收集到的異質資料。開發人員可以靈活定義承載結構和查詢參數,以擷取給定使用案例所需的資料。這有助於建置明顯比以前更快的應用程式,因為他們不再需要為每個具有不同資料需求的專案建立一個新的 API。

成果 | 加速創新

集中化的 AWS 資料湖構成了 BMW Group 的基礎,進行資料驅動型 IT 解決方案開發,並讓公司可以在無伺服器的架構上,自動獨立進行擴展。因此,相較於之前的內部部署解決方案需要針對每個新計畫進行基礎設施管理和容量規劃,它能夠更快地進行創新。

BMW Group 將對 CDH 周圍的關鍵元件採用開放原始碼,包括其 API、架構和資料入口網站。此外,BMW Group 是 Gaia-X 首日成員,這是歐洲建立主權資料空間的一項倡議。 

展望未來,BMW Group 將繼續橫向擴展 CDH 平台的功能,以進一步加速其數位轉型,並推動整個業務的附加價值,賦予創新的客戶體驗、新的移動服務和內部業務洞察。Demtröder 總結道︰「我們才剛開始使用 AWS,便期待可協助我們的業務實現將創新推向未來的策略。」

若想進一步了解相關資訊,請瀏覽 thinkwithwp.com/automotive

圖 1:CDH 架構概觀

圖 2:CDH 入口網站檢視

關於 BMW Group

BMW Group 為高級汽車和摩托車的領先製造商,旗下擁有四大品牌:BMW、MINI、Rolls-Royce 以及 BMW Motorrad。該公司同樣提供了卓越的金融服務及行動服務。

使用的 AWS 服務

Amazon Kinesis Data Firehose

Amazon Kinesis Data Firehose 是將串流資料載入資料湖、資料存放區和分析服務最簡單可靠的方式。它可以擷取、轉換及交付串流資料至 Simple Storage Service (Amazon S3)、Amazon Redshift、Amazon Elasticsearch Service、一般 HTTP 端點以及 Datadog、New Relic、MongoDB 和 Splunk 等服務供應商。

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Amazon SageMaker

Amazon SageMaker 是一項全受管服務,能讓所有開發人員和資料科學家快速輕鬆地建置、訓練及部署機器學習 (ML) 模型。SageMaker 可消除機器學習過程中每個步驟的繁重工作,讓開發高品質模型變得輕而易舉。

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AWS AppSync

AWS AppSync 是一種全受管服務,透過處理安全連線至 AWS DynamoDB、Lambda 等資料來源的繁重工作,來輕鬆開發 GraphQL API。部署後,AWS AppSync 可自動擴展和縮減 GraphQL API 執行引擎,以滿足 API 請求量。

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AWS Glue

AWS Glue 是全受管的擷取、轉換和載入 (ETL) 服務,可讓客戶輕鬆準備資料,以及載入資料用於分析。

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