Croissance des volumes de données et exigences accrues
Les appareils de Belimo fournissent continuellement de nouvelles données, augmentant rapidement le volume de données dans le cloud. L'infrastructure précédente était basée sur une base de données de séries temporelles, dont la limite de performance avait été atteinte. Les données devaient être stockées sur des SSD rapides mais coûteux. De plus, l'architecture existante rendait l'analyse difficile et engendrait des coûts d'exploitation élevés. Belimo recherchait donc une solution qui resterait économique et performante même en cas de croissance future, tout en offrant des fonctionnalités d'analytique modernes.
Architecture évolutive avec un modèle de données réfléchi
Ergon a mis en œuvre une plateforme basée sur la séparation du calcul et du stockage. Les données sont stockées dans un Blob Storage et traitées par Databricks. Pour la gestion efficace des données d'appareils variés, Ergon a développé un modèle de données générique. Tout d'abord, toutes les données des appareils sont stockées sous forme de JSON dans une colonne commune, sans que Databricks ait besoin de connaître la structure exacte. Des métadonnées complémentaires permettent un schéma simple et flexible. Les points de données souvent utilisés sont extraits dans des colonnes séparées. Ainsi, les utilisateurs peuvent accéder rapidement aux informations pertinentes tout en restant flexibles face à de nouvelles exigences. L'architecture est facile à entretenir, économiquement avantageuse et extensible à tout moment.
Configuration intelligente des ressources pour des coûts réduits
Un facteur de coût majeur dans Databricks est les entrepôts SQL utilisés pour les requêtes. Belimo opère trois environnements de staging ainsi qu'une instance de production. Pour réduire les coûts, Ergon a développé une configuration avec seulement deux espaces de travail. Tandis que l'environnement de production utilise ses propres ressources, les trois instances de staging partagent une infrastructure commune. Pendant le développement, Ergon a déjà reproduit le trafic des requêtes du système en direct. Cela a permis d'estimer de manière réaliste les ressources nécessaires, d'optimiser les requêtes et de détecter les goulets d'étranglement de manière précoce.
Base pérenne pour des services axés sur les données
La nouvelle plateforme permet à Belimo d'analyser efficacement de grands volumes de données et de réagir avec flexibilité à de nouvelles exigences. Elle crée simultanément la base pour des applications basées sur les données telles que la maintenance prédictive ou de nouveaux services IoT.
« Grâce à la nouvelle plateforme de données, nous pouvons réaliser des analyses qui étaient autrefois compliquées en un rien de temps et, à moyen terme, avec des coûts considérablement réduits », déclare Philipp Stäheli, responsable de la plateforme de stockage de logiciels de domaine chez Belimo.
Ergon a apporté au projet son expertise étendue dans les domaines de l'ingénierie des données, de l'architecture cloud et des DataOps. L'équipe a pris en charge la conception de l'architecture globale et des modèles de données, a défini une gestion flexible des autorisations et a établi une gouvernance robuste. Le résultat est une solution performante qui répond aux exigences actuelles et est bien préparée pour les innovations futures.