Fallstudie

Cloud-Optimierungsdienste für die Erstellung von Automobilkarten

Wir reduzierten die Gesamtbetriebskosten für die Cloud-Infrastruktur durch den klugen Einsatz von AWS-Cloud-Diensten um 98,5 %

Hauptmerkmale

  • Infrastruktur-Migration zur AWS

    Infrastruktur-Migration zur AWS

  • Kontinuierlicher Verbesserung

    Kontinuierlicher Verbesserung

  • Kostensenkungen bei der Cloud-Infrastruktur

    Kostensenkungen bei der Cloud-Infrastruktur

Branche:
Automobil
Markt:
Global
Teamgröße:
90 Softwareentwickler
Zusammenarbeit:
seit 2015
Technologien

Ansible / Apache Hadoop / AWS / AWS Cloud / Bitbucket / Gerrit / Git / Java / Linux / Oracle Database / PL/SQL / Python / SQLite / Terraform

Geschäftsherausforderung

Seit 2015 ist Intellias ein Technologiepartner des weltweit führenden Anbieters von Kartierungsdaten und standortbasierten Diensten, der Softwareentwicklung, Beratung, DevOps, Cloud-Optimierungsdienste und vieles mehr anbietet. Als integraler Bestandteil eines Projekts für diesen Kunden passte das Intellias-Team die Architektur einer Navigationslösung in Automobilqualität an, um dem Navigationsdatenstandard (NDS) zu entsprechen. Das Hauptziel von NDS ist die Standardisierung von Kartenformaten, um Kompatibilität und Interoperabilität zwischen einer wachsenden Vielfalt von NDS-konformen Anwendungen und Geräten zu ermöglichen.

Das NDS-Kartenformat beruht auf der SQLite-Technologie. So besteht die Datenbank für die Navigationslösung aus mehreren Produktdatenbanken, die weiter in Update-Regionen unterteilt sind. Dies unterstützt eine flexible und konsistente Versionierung für NDS-Datenbanken und ermöglicht es, Daten verschiedener Anbieter in eine Karte zu integrieren.

Die ursprüngliche Datenbank unseres Kunden wurde auf Oracle Exadata bereitgestellt, aber unser Team entdeckte im Laufe der Wartung einige Nachteile, die mit unseren Cloud-Optimierungsdiensten beseitigt werden konnten.

  • Eingeschränkte Skalierbarkeit
    Exadata verlangte von unserem Kunden, für jeweils drei bis vier Projekte neue virtuelle Maschinen zu kaufen und die Lieferzeiten für neue Projekte waren beträchtlich (bis zu einem halben Jahr).
  • Geringe Leistung
    Oracle Exadata konnte innerhalb von 24 Stunden drei Update-Regionen zusammenstellen. Darüber hinaus beeinflusste die Zusammenstellung einer Region die Leistung anderer Produktdatenbanken.
  • Hohe Kosten
    Die teure Speicherung von Exadata erwies sich für das Projekt als ineffizient, da die Daten nach der Zusammenstellung nicht verwendet wurden.
    Die Entwicklungs- und Produktionsumgebungen wurden dupliziert.

Cloud-Optimierungsdienste für die Erstellung von Automobilkarten

Bereitstellung von Cloud-Optimierungsdiensten

Nachdem wir die Hauptgeschäftsfaktoren für die Migration identifiziert hatten, bestand der nächste Meilenstein unserer Cloud-Optimierungsdienste darin, eine Cloud-Umgebung auszuwählen, die den größten Nutzen in Bezug auf Effizienz, Skalierbarkeit, Bedienbarkeit und Kosteneinsparungen bietet. Wir bewerteten Amazon Relational Data Service (RDS) und Amazon Elastic Cloud Compute (EC2) und entschieden uns für EC2, um mehr Flexibilität und Kontrolle über die Datenbank zu erhalten.

Unser Team präsentierte unserem Kunden außerdem eine effektive Cloud-Automobilstrategie zur kontinuierlichen Cloud-Optimierung nach einem Drei-Stufen-Plan. Alle Verbesserungen der Produktion werden durch eine gründliche Analyse durch das DevOps-Team und einen Probelauf in der Entwicklungsumgebung mit den Cloud-Optimierungsdiensten vorangetrieben. Diese Cloud-Optimierungsstrategie gewährleistet eine schnelle, nahtlose und pünktliche kontinuierliche Verbesserung ohne Datenverlust oder andere Probleme in der Produktion.

Cloud-Optimierung und Migration von Oracle Exadata zu Amazon EC2

Während der aktiven Entwicklungsphase und der Cloud-Optimierung des Projekts fand Intellias eine Gelegenheit, die Gesamtleistung und Skalierbarkeit des Projekts dramatisch zu verbessern und die Kosten für die Cloud-Automobilinfrastruktur zu senken, indem die bestehende Infrastruktur zu Amazon Web Services migriert wurde. Die Migration der Pipeline zur Kartenerstellung, der Clipping-Umgebungen und des Test-Frameworks nach Amazon EC2 führte zu

  • Halbierung der gesamten Build-Erzeugungszeit, was eine Cloud-Optimierung des Zeitrahmens für die Kartenerstellung mit nächtlichen Builds ermöglichte;
  • Durchführung einer unbegrenzten Anzahl von Projekten parallel in vollständig isolierten Cloud-Automobilumgebungen;
  • Start neuer Projekte in zwei Wochen statt in sechs Monaten;
  • Senkung der Kompilierungskosten um 55% mit Cloud-Software für das Automobilmanagement.

Kontinuierliche Verbesserung von Cloud-Software und -Infrastruktur für das Automobilmanagement

Unser DevOps-Entwicklerteam ist ständig auf der Suche nach Möglichkeiten, unseren Kunden einen Mehrwert zu bieten, indem wir uns auf die kontinuierliche Verbesserung und operative Effizienz der Cloud-Software für das Automobilmanagement konzentrieren. Zur Optimierung von Infrastrukturkosten und Projektprozessen haben wir Cloud-Optimierungsdienste, tägliche Überwachung von Instanzen, systemweite Leistung, Ressourcenauslastung, Betriebszustand und Cloud-Ausgaben eingeführt. Jeden Morgen analysieren wir gründlich Protokolle, Metriken, Ereignisse und automatisierte Benachrichtigungen, um umsetzbare Erkenntnisse aus Amazon in greifbare Leistungsverbesserungen und Kostensenkungen zu verwandeln.

S3-Speichereffizienz

Einer unserer Ansätze zur Optimierung der Kosten der Cloud-Automobilinfrastruktur ist die Durchführung eines regelmäßigen S3-Speicher-Audits, was zu Änderungen im Speicher-Lebenszyklusmanagement führt. Um Kosteneffizienz und Cloud-Optimierung zu erreichen und unnötige Ausgaben zu vermeiden, befolgen wir Best Practices für den Lebenszyklus der S3-Buckets, indem wir AWS so konfigurieren, dass die Objektklasse herabgestuft und nicht verwendete Daten archiviert oder gelöscht werden. Im Rahmen der Sicherheitsverbesserungen und der Speicher-Rationalisierung haben wir auch den Zugang zu S3-Buckets für Teammitglieder, die nicht zur Projektentwicklung beitragen, eingeschränkt.

Wöchentliche Releases

Bei der Planung für den Übergang von der Projektentwicklung zur Wartung im Rahmen unserer Cloud-Optimierungsdienste bestand die Herausforderung darin, die goldene Formel zu finden, die es uns ermöglicht, mit hoher Qualität und reduzierten Kosten effektiv und dauerhaft Wert zu schaffen. Um sicherzustellen, dass die Kunden rechtzeitig aktualisierte Karten erhalten und um Kosten für die Infrastruktur zu sparen, haben wir uns für einen kontinuierlichen Integrationsansatz entschieden, bei dem das Problem der Produktions-Builds wegfällt und wir auf wöchentliche Veröffentlichungen umstellen, bei denen die Kartenerstellung für alle aktualisierten Regionen mit der Durchführung von Autotests für Cloud Automotive Services kombiniert wird.

Deterministische Builds

Um die Anzahl der fehlgeschlagenen Builds zu minimieren, die Kompilierungszeit zu verkürzen und die Größe des Update-Pakets zu verringern, haben wir einen deterministischen Compiler für die Cloud-Optimierung eingeführt, mit dem wir nur Teile der Karte verifizieren können, die von den letzten Commits betroffen sind. Mit dieser Funktion konnten wir den Umfang der Kartenprüfungen und den Aufwand pro nächtlichem Build um mehr als ein Drittel reduzieren.

Überwachung der Kompilierungszeit

Die Reduzierung der Kompilierungszeit ist ein wesentlicher Bestandteil der Optimierung von Cloud-Automobilinfrastrukturressourcen und eine der Möglichkeiten, erhebliche Kosteneinsparungen zu erzielen. Wir bauten einen Dienst auf, der für die Abschaltung von Ressourcen zuständig ist, wenn die Kompilierungszeit 12 Stunden überschreitet oder die Ressourcen nicht benötigt werden. Durch die Implementierung dieser Funktion konnten wir die Ressourcenverfügbarkeit ausbalancieren, um Kosten zu senken und unseren DevOps-Entwicklern ein automatisiertes Tool zur Erkennung von Build-Problemen zur Verfügung stellen, das zur weiteren Analyse und Lösung an das Entwicklungsteam eskaliert werden kann.

Optimieren von Instanzen

Um zusätzliche Kapazität nur bei Bedarf bereitzustellen und die Kosten für die Cloud-Automobilinfrastruktur zu senken, haben wir Amazon EC2-Instanzen der nächsten Generation verwendet, darunter Reserved Instances, On-Demand Instances und Spot-Instances. Diese Cloud-Optimierung sparte 200 Dollar pro genutzter Instanz ein, was 82 Prozent der ursprünglichen Kosten entspricht.

Geschäftsergebnisse mit Cloud-Optimierungsdiensten

Wir haben unsere Ziele übertroffen und die Projektinfrastruktur optimiert, um alle möglichen Vorteile der Cloud-Optimierungstechnologie zu nutzen. Die gesamte Projektmigration von Oracle Exadata zu Amazon EC2 dauerte über ein Jahr und wurde von kontinuierlichen Verbesserungen der Cloud-Infrastruktur und der Cloud-Software für das Automobilmanagement begleitet. Durch die Nutzung der AWS-Cloud und die Einführung eines kontinuierlichen Verbesserungsprozesses konnten wir die Datenbankleistung und Skalierbarkeit erheblich verbessern und gleichzeitig die Gesamtkosten für den Besitz der Cloud-Infrastruktur um 98,5 % senken.

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