Einführung
Big data analytics ist ein beliebtes buzzphrase für die vergangenen Jahre. Mit der explosion der verfügbaren Daten aus Kunden-Interaktionen, Transaktionen, support-Anrufe und social media – um nur einige zu nennen-Quellen – Firmen zu kämpfen haben, tapfer zu speichern riesige Mengen von Informationen und, am wichtigsten, wie Sie davon profitieren.
Das Internet der Dinge (IoT) hat sich verstärkt der Herausforderung durch das hinzufügen von Daten-feeds von angeschlossenen sensoren und Geräten. Diese feeds enthalten eine Fundgrube für umsetzbare Erkenntnisse, wenn Unternehmen kann zu durchforsten, die Sie in der realen Zeit und zu erreichen, die Beweglichkeit zu handeln, auf Sie schnell.
Cloud computing hat dazu beigetragen, lösen die Speicherung und Verarbeitung Herausforderungen, die in big data und IoT-Analysen, mit seiner nahezu unendlichen Skala und pay-as-you-go-Preismodell haben. Marktuntersuchungen in den letzten Monaten bestätigt diesen trend.
Im Oktober 2016, IDC (International Data Corporation) prognostiziert, dass der weltweite Umsatz für big data und analytics wachsen von $130.1 Milliarden im Jahr 2016 um mehr als $203 Milliarden im Jahr 2020. IDC fand auch, dass die Ausgaben für cloud-basierte big-data – und analytics-Lösungen wird wachsen, 4,5 mal schneller als die Ausgaben für on-premise-Lösungen. Der Grund, laut IDC im Jahr 2016 Futurescape-Bericht: “die Komplexität der Verwaltung von on – und off-premise-Daten und-Technologie wird zunehmen, und die Zahl der internen und externen Datenquellen und-Typen wird weiter steigen.”
Diese Prognose hat sicherlich bewiesen, genau bei Ecolab, einem globalen Marktführer in den Bereichen Wasser, hygiene und Energietechnologien und Dienstleistungen. Mit seiner North American operations mit Sitz in St. Paul, MN, Ecolab bedient Unternehmen auf der ganzen Welt, spezialisiert auf food-Service, Gastfreundschaft, Gesundheitswesen, Industrie, öl-und gas-Unternehmen. Ecolab bietet eine Breite Palette von Technologien, automatisierte monitoring-Systeme basieren auf sensoren, Daten-Analyse, chemischen Lösungen und know-how, das hilft, Kunden zu minimieren Süßwasser verwenden, maximieren die Leistung und optimieren die total cost of operation, während auch halten Sie die Umwelt sauber und sicher.
In diesem Bericht werden wir hören, von den IT-Experten bei der Firma Ecolab, in Ihren eigenen Worten über Ihre Erfahrungen mit dem verschieben von Ecolab ist der analytics-Infrastruktur in die cloud.
Ein Globales Netzwerk von Sensoren
Ecolab ‘ s riesigen pool von Daten gehören die Informationen aus vielen verschiedenen Quellen, aber seine primäre sensor-Netzwerk, ist Teil der 3D-TRASARTM Technologien für Kühlwasser, Kessel -, Druckentspannungsflotation und Membranen.
“Die 3D TRASAR ist eine Technologie, die eigentlich entwickelt wurde, im Jahr 1988,” erklärt Kevin Doyle, vice president of Global Digital Solutions bei Ecolab ist Nalco Water-Geschäft. “Zu der Zeit, es war etwa tagging Chemikalien in das Wasser, so dass wir Messungen in Echtzeit und optimieren die performance der Operationen unserer Kunden in Ihrer Kühltürme, Kesselanlagen und anderen Systemen.”
Die hardware umfasst die angeschlossenen sensoren, Steuerungseinheiten und gateways, senden Informationen zurück an Ecolab, fügt er hinzu. “Es sind Sonden im Wasser stream, die Daten sammeln, in der Größenordnung von etwa 28 Milliarden Datenpunkte pro Jahr, die wir sammeln, über 36,000 Systeme, die wir bereitgestellt haben beim Kunden vor Ort.”
3D TRASAR-Monitore Chemikalien in großen Wasser-Systeme.
Je nach den Lesungen, automatisierte Systeme Regeln die ‘Dosis’ von Chemikalien erforderlich, um das Wasser sauber und fließt effizient. “Die 3D TRASAR misst die Chemie im Wasser und machen Anpassungen in Echtzeit,” Doyle sagt. Ziele sind die Verringerung der Menge an Wasser verwendet, um zu verhindern, dass Mikroben aus dem Aufbau in das Wasser, und zu verringern oder zu beseitigen, Kesselstein und Korrosion, die Auswirkungen auf die teure Ausrüstung.
“Noch bevor das gesamte IoT wurde groß, wir hatten unsere 3D TRASAR regler und tanks reporting zu uns”, erinnert sich Bhavik Shah, application development manager bei Ecolab. “Wir bekommen rund 1,2 Millionen Dateien pro Tag. Das ist eine Menge von Daten.”
Craig Senese, Leiter der Analytik und Entwicklung, weist darauf hin, dass Ecolab hatte die Weitsicht, um die Aufnahme zu beginnen, diese Daten in digitaler form, beginnend in den frühen 2000er Jahren, auch vor dem Internet of things, IoT und big data analytics genommen hatte, zu halten.
“Was ist interessant daran ist, dass vor 15 Jahren gab es die Weitsicht, um zu wissen, dass wir wollen, um zu erfassen, dass die Daten auf dem web,” Senese sagt. “Die 3D TRASAR-Einheiten sind nicht nur die Steuerung Kühltürme, Sie sind auch das senden von Daten auf dem Kessel, dass wir service.. Also nicht nur tun Sie die vor-Ort-Kontrolle der Chemie im Wasser-Systeme, Sie sind die Bereitstellung Rücken alle Daten, die Sie in Echtzeit sehen. Wir haben diese lange Geschichte der Daten, die wir gerade betreten und extrahieren Wert aus, unseren Kunden zu helfen. 3D TRASAR war ein großer Wechsel für uns in der digitalen Welt, noch bevor wir wussten, wo wir waren, geleitet.”
Analytics Ohne Cloud
Ecolab ‘ s Projekt-teams verteilt, die USA und Indien. Eine kleine Armee von 120 Chemie-Ingenieure, mit Sitz in Pune, Indien, Monitore, sensor-feeds in Echtzeit. Dann gibt es einige 60 Entwicklung-Profis unterteilt in Projekt-teams. Die teams setzen Agile development-Techniken und Scrum-frameworks zu halten, Projekte zu bewegen.
“Die meisten von unserem Team sind Architekten, Entwickler, Tester und Scrum master,” Shah sagt. “Bevor wir in die cloud verschoben, alle unsere Entwicklung erfolgte in-house. Alle unsere Server wurden in Naperville.”
“Wir pflegen unseren eigenen Rechenzentren. Es war ziemlich fragmentiert”, erinnert sich Senese. “Wir haben über 60 Entwicklungs-Profis, die weltweit ansässig sind und, ganz ehrlich, es war schwierig für Sie zu arbeiten zusammen in einer kollaborativen Umgebung.”
Shah beschreibt die Umgebung so: “Wir verwenden Microsoft-Technologien, so hatten wir Windows Server, SQL Server, und für unsere Anwendungen, die wir verwendet, um zu verwenden ASP.NET MVC, SharePoint, Silverlight, und für die Speicherung der Daten, die wir verwendet, um SQL Server 2008 verwenden.”
Chemie-Ingenieure bei der Firma Ecolab überwachen Sie Websites rund um die Welt.
Wenn die Daten kamen von 3D TRASAR-Einheiten, fügt er hinzu, das team verwendet BizTalk Server analysiert die Dateien und fügt Sie zur Datenbank hinzu. “Eines der Probleme, dass war, dass wir speichern wurden Sie alle in eine riesige SQL-Tabelle”, sagt er. Das single-Tisch erwies sich als ein bedeutender Engpass.
“Wir hatten eine Menge von Anwendungen, die in Sie gehen und versuchen, es zu Lesen. Es wurden verschiedene Anwendungsfälle für verschiedene Anwendungen. Zum Beispiel wollten wir zeigen ein Diagramm widerspiegelt Jahr-über-Jahr. Das war wirklich langsam, denn wir hatten uns und Lesen Sie alle Daten, die für mehrere Jahre aus einer SQL-Tabelle. Auf top von, dass, es war wirklich hart für unsere storage-system. Wir verwendet, um zu erweitern unser Lager so schnell, dass wir nie in der Lage sein, um vorherzusagen [Anforderungen] in der Zukunft.”
Senese stimmt zu, dass die müssen für die Skala erwies sich als herausfordernd, wenn diese analytics-workloads wurden gehosteten Website. “Wenn wir wollen, zu skalieren, es gibt eine Menge von Kosten-es gibt eine Menge Zeitleiste, die mit ihm verbunden”, sagt er.
Schließlich die Notwendigkeit für die Skala und für die Geschwindigkeit angespornt Ecolab zu verabschieden Microsoft Cloud-Services. Die Ergebnisse haben die Erwartungen übertroffen.
Advanced Analytics in Azure
“Mit der Microsoft Cloud können wir die Skala nahezu unbegrenzt, sowohl im Raum und in der compute-power,” Senese sagt. “Wir haben einen globalen footprint, also, wenn wir entwickeln Prototypen und entwickeln wir proofs-of-concept, kurz nach, dass wir die Waage sehr schnell auf viele Kunden und eine Menge von verschiedenen Regionen der Welt. Was Microsoft Azure bringt, ist die Fähigkeit zur Skalierung sehr schnell, und es bringt auch etwas, was wir noch nicht hatten in der Vergangenheit-den PS zu tun, die berechnet werden sollen.”
“Mit unbegrenzter Kapazität und die erweiterten analytics-Funktionen, sind wir in der Lage, viel mehr zu tun in Echtzeit mit den Daten, die wir erfassen,” Doyle erklärt. “Es ermöglicht uns auch, sammeln noch mehr Daten, als wir waren in der Lage, vor, die Kombination unserer Daten mit externen Daten, den Informationsaustausch mit unseren Kunden, oder neue IOT-Geräte.”
“Auch vor dem verschieben in die cloud, wir wurden mit Microsoft-Technologien,” Shah sagt, so bewegt, Azure war wirklich eine gute Passform für uns.”
Ein Ecolab-Experte Diagramme der Fluss der Daten von den sensoren in die cloud zu Power BI-dashboards.
Ein gutes Gefühl für die vorhandene Arbeitsauslastung und die gewünschten Ergebnisse auch geholfen mit dem übergang. “Wir wussten, was uns unsere Schwachstellen waren. Wir setzen unsere Ziele, bestimmen, was wir wollen von Azure. Dann berieten wir mit Microsoft zunächst zu tun, ein proof-of-concept. Wir sahen, dass proof-of-concept und sorgte dafür, dass unsere Ziele erreicht werden, die mit Azure. Von dort aus starteten wir die Entwicklung von Lösungen auf.”
In der Anfangsphase, Shah fügt hinzu, Ecolab-built out-Funktionen in Azure neben seiner on-premises-Lösung, die Replikation der SQL-Datenbank so nicht, den Dienst zu unterbrechen. “Wir hatten alle unsere Daten-Speicher in Azure als auch als auf dem Gelände. Das gab uns die Flexibilität, uns zu bewegen, unsere aktuelle Anwendungen auf Azure, sowie bauen mit neuen Lösungen in Azure.
“Wir wollten den aktuellen Anwendungen noch die Daten aus [on-premise-Systeme], aber dann stellen Sie sicher, dass wir einen Pfad, um zu Azure. Also alle Daten, die auf unser data center über ein Jahr, wir umgeleitet — nach der Verarbeitung in unserem Rechenzentrum-zu-Azure”. Mit Anwendungen, die parallel laufen, Shah und seinem team allmählich gerichtet analytics-workloads zu konsumieren gespeicherten Daten in Azure, insbesondere im Hinblick auf neue Anfragen kamen von business-Nutzern und Kunden.
“Es war doppelte Daten gibt,” Shah gibt zu, “aber das half uns bei der Herstellung sicher, dass die aktuellen Anwendungen kann immer noch funktionieren, während der Umzug zu Azure.”
Als übergang weiter, Shah und sein team entdeckten, dass die ‘alten Weg”, Dinge zu tun, nicht aufstehen, Sie in der cloud. “Aus dem storage-Sicht, es wurde komplett auf SQL-Gelände. In Azure, die wir begonnen haben, mit der table-Speicher, DocumentDB, Daten, Seen, Blob-Speicher, um sicherzustellen, dass die Nutzung passt, wie wir sind, es zu speichern.”
Die Fähigkeit zu integrieren vielfältiger Datenströme auch stellte eine Herausforderung für Ecolab, aber eine, mit der Sie bereits vertraut waren. “Wir hatten eine Menge von Daten-Formaten, wie unsere 3D TRASAR regler hatte sich eine Menge-wir hatten drei Versionen es bereits,” Shah sagt. “Jedes mal, wenn eine neue version kam, hatten wir mit dem schreiben eines neuen BizTalk-Prozess. Eines der Dinge, wir haben in der Azure wurde, haben wir WebJobs, die wir als ‘Herde.’ [Der Herd] bekommt die Rohdaten für uns und steckt es dann in ein format, dass ist das gleiche auf allen Plattformen. Das gab uns die Möglichkeit, Analysen auf der Oberseite. Auch wir verwenden das Azure-Dienste wie Internet of things, IoT Hub -, Ereignis-Hub-und Service-Bus, um das eindringen der Daten.”
Mit dem Herd im Ort, Shah und sein team waren in der Lage, die Verbindung sensor-feeds direkt in Azure Daten speichert. “Die sensoren, die über ein gateway senden die Daten direkt von Azure und die IoT-Hub. Von dort aus gingen wir auf die gleichen Daten Durchfluss [Prozess] wir hatten für unsere bisherigen controller, und schließlich ging es um den gleichen Speicher.”
Next-Level-Dienste für Visualisierung und Vorhersage
Nachdem die Daten in Microsoft Azure ermöglicht Ecolab zum erstellen interaktiver dashboards und Berichte mit Leichtigkeit und teilen diese Konsolen über mobile Geräte. “Für die Visualisierung, die wir embedded Power BI in unserer Anwendung” Shah sagt. “Wir haben [auch] erstellt ein paar von Xamarin apps für iOS, Android und UWP. Sie sind völlig fertig Azure. Wir haben also eine API-Hosting auf Azure, apps reden zu denen von APIs und die Lagerung ist in DocumentDB.”
Die Berichte ermöglichen dem Kunden und der Firma Ecolab Experten, um Wasser zu suchen Verwendung auf eine pflanze, die Ebene, auf der ein Kunde-Ebene oder auf Unternehmensebene. Drill-down in die Daten, Shah sagt, hilft Ecolab legt Bereiche fest, in denen der Wasserverbrauch kann herabgesetzt werden, zum Beispiel.
Dashboards eingebaute Power-BI-Kunden helfen, die Visualisierung und drill-down in die Daten.
Können aggregierte historische Daten zusammen mit Echtzeit-feeds, und dann zu korrelieren mit externen Daten-Quellen wie Wetterberichte, zum Beispiel, führt Ecolab auf dem Weg zum ultimativen analytics-Ziel: die Fähigkeit zur Vorhersage von Problemen, bevor Sie geschehen.
“Historisch, haben wir uns vor allem auf reaktive-Szenarien,” Senese sagt. “Wir wollen viel mehr vorausschauende, und die Art und Weise zu tun, ist die Verwendung der Daten und zum erstellen der prädiktiven Modellen herum. Wir haben die Daten, die das jetzt machen. Wir brauchen nur zu gehen, bauen die Modelle, die Daten verwenden, die wir haben, und das know-how, dass wir intern.”
Doyle stimmt zu. “Ein Projekt, insbesondere, die wir jetzt arbeiten, ist predictive analytics, um Krankheitserreger im Wasser stream, um wirklich Sicheres Wasser für die Menschen auf der ganzen Welt. Mit [3D TRASAR] Daten und Informationen wie Luftfeuchtigkeit oder Temperatur und anderen externen Datenquellen, kombiniert mit Kunden-Programme rund um die Behandlung Ihrer Anlagen, können wir bestimmen, ob etwas wie ein pathogen geht, ein problem zu schaffen. Dann können wir sicherstellen, dass Sie das Recht haben Programme in Ort, Sie zu behandeln, Sie sind also konform mit dem Wasser-Sicherheits-Programme, die wir haben in Ort, und [Ihre Systeme] sind optimal arbeiten.”
Obwohl prädiktive algorithmen wie diese erfordern viel training und Mühe, Doyle sagt, cloud-services stellen sicher, dass Sie verändert werden können und schnell analysiert. “Sicherlich, wenn du redest über etwas, wie Krankheitserreger im Wasser und den Schutz des Menschen von krank, werden Sie wollen, stellen Sie sicher, dass Sie so genau wie möglich”, sagt er. “Das ist das schöne an der cloud; wir können schließen, dass mehr Daten und herauszufinden, was helfen kann, mit der Steigerung der Genauigkeit.”
“Ich fühle, dass, wo es eine Menge von Wachstum,” Shah sagt, der Blick in die Zukunft. “Wir sollten in der Lage sein, um alle diese Daten analysieren, zurück zum Geschäft, und sagen, was können wir tun mit all diesen Daten.”
Er zitiert Ecolab-system Alarme, Benachrichtigung der Kunden, um Chemische Ungleichgewichte oder verschwendet Wasser. “Sobald der alarm ausgelöst wird, wird der Chemie-Ingenieure, die das system analysieren und versuchen, herauszufinden, was könnte schief gehen. Was wir wollen, zu tun ist, wenn wir sehen, einige trends nach oben oder unten mit anderen Daten-sets, wir wollen alarm Sie sogar noch früher.
“Diese Dinge sind wirklich entscheidend für unser Geschäft; denn wenn wir Vorhersagen können, Sie up-front, die uns hilft, gibt gutes feedback an den Kunden, und ich denke, dann werden wir beide gewinnen.”
Fazit
Basierend auf den Erkenntnissen von Ecolab ist ES das Personal, es ist klar, dass cloud computing bietet die optimale Plattform für das Internet der Dinge und big data analytics. Unternehmen nutzen möchten, diese wichtige Technologie würde gut daran tun, beherzigen Doyle ‘ s Rat: “Seien Sie aggressiv mit der Technologie. Seien Sie aggressiv mit dem Umzug in die cloud. Holen Sie sich die Waage und die Agilität und das erweiterte analytische Fähigkeiten, die kommen zusammen mit ihm.”
Erfahren Sie mehr über Microsoft Azure Cloud Services und hören direkt von den Profis von Ecolab, besuchen Sie bitte www.zdnet.com/feature/microsoft-advanced-analytics.