Lograr una disponibilidad de datos del 99,9 % para la provisión de electricidad libre de carbono

Una división de General Electric, GERE, ofrece soluciones de generación de energía eólica, solar e hidroeléctrica a clientes de todo el mundo. Cada activo contiene sensores de internet de las cosas (IoT) que recopilan datos de estado, rendimiento y eventos de manera continua. Con estos datos, el Equipo de Servicios Digitales de GERE creó soluciones de gestión de activos locales y nativas en la nube que utilizan su flota de servicios contractuales y sus clientes externos. «Cada sensor emite datos críticos del activo. Aprovechamos los datos y ofrecemos información a nuestros clientes de todo el mundo», afirma Prahalad Tarigopula, arquitecto jefe de ingeniería digital de GERE. «Usamos nuestro sistema para detectar anomalías, predecir fallos, desplegar el mantenimiento a gran velocidad e impulsar el valor para nuestros clientes».

La gestión de miles de activos para maximizar la generación de energía y, al mismo tiempo, controlar los costes es una preocupación para todas las empresas de energía renovable, y GERE no es la excepción. Si bien contaba con un sistema para administrar los activos, su flota en expansión y la creciente demanda de los clientes plantearon desafíos en cuanto a costes operativos, escalabilidad y fiabilidad. Las aplicaciones aisladas generaron experiencias de usuario inconsistentes e información superpuesta en toda la empresa de GERE.

GERE decidió crear una nueva plataforma de servicios digitales totalmente gestionada y centrada en el usuario que recopile, consuma y analice los datos de los activos. También quería presentar los datos a los clientes en una nueva interfaz dirigida por personas. GERE recurrió a AWS para lograr estos objetivos. «Estaba muy claro que AWS tenía todos los componentes básicos que necesitábamos para resolver los desafíos a los que nos enfrentábamos», afirma Tarigopula. «Por ejemplo, podríamos escalar nuestra solución de forma rápida en AWS a fin de atender a una gran cantidad de usuarios sin tener que aprovisionar, administrar o configurar la infraestructura».

En 2020, GERE creó su plataforma de servicios digitales en AWS. La solución utiliza una arquitectura en contenedores en Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS), un servicio de contenedores administrado para ejecutar y escalar aplicaciones Kubernetes en la nube o de manera local. «Como tenemos una arquitectura basada en contenedores en Amazon EKS, nos resulta más sencillo añadir más aplicaciones y capacidades digitales para respaldar nuestra solución», afirma Tarigopula. GERE utilizó AWS Enterprise Support, que proporciona a las empresas un servicio similar al de un conserje para que logren sus resultados y alcancen el éxito en la nube, y así diseñar su arquitectura y comprender mejor las capacidades de los servicios de AWS.

La solución de GERE también utiliza Amazon Managed Streaming para Apache Kafka (Amazon MSK), un servicio Apache Kafka totalmente gestionado que facilita la incorporación y el procesamiento de registros y otras formas de transmisión de datos casi en tiempo real. GERE procesa terabytes de datos de más de 40 000 activos a diario por medio de Amazon MSK, un volumen un 500 por ciento más alto en comparación con la solución anterior. La disponibilidad de la plataforma también mejoró en AWS, la cual pasó de un 89-92 por ciento a un 99,9 por ciento. «Al migrar a AWS, nuestro equipo mejoró por más del quíntuple nuestra frecuencia de despliegue», afirma Brian Case, director digital de Servicios Digitales de GERE. «Podemos desplegar capacidades a un ritmo que coincida con el crecimiento de nuestra industria y las necesidades de nuestros clientes».

En el nuevo sistema de GERE, una vez procesados los datos, se envían a AWS Glue, un servicio de integración de datos sin servidor que facilita la detección, la preparación y la combinación de datos para el análisis, el machine learning (ML) y el desarrollo de aplicaciones, donde se procesan mediante trabajos de extracción, transformación y carga. A continuación, los datos se envían a una solución de análisis con tecnología de Amazon EMR, que se utiliza para procesar, analizar y aplicar el ML a macrodatos con rapidez mediante marcos de código abierto. GERE utiliza Amazon EMR para analizar los datos de sus turbinas eólicas, lo que le ayuda a detectar y solucionar con precisión las anomalías y a desplegar el mantenimiento preventivo antes de que el rendimiento de la turbina se deteriore.

Más de 300 microservicios que se ejecutan en Amazon EKS pueden consumir los datos, una vez analizados, lo que ayuda a proporcionar información valiosa y procesable a los clientes de GERE. «El uso de Amazon EKS ha cambiado radicalmente la forma en que creamos nuestros servicios y aplicaciones», afirma Tarigopula. «Solíamos tener varias aplicaciones grandes que se ejecutaban en su propia arquitectura monolítica. Ahora que utilizamos una arquitectura basada en contenedores, tenemos una única solución unificada en la que podemos juntar muchas aplicaciones diferentes de forma coherente». GERE también mejoró sus ciclos de actualización y despliegue de aplicaciones en AWS. Con su solución anterior, los despliegues se limitaban a una o dos veces en dos semanas. Ahora, GERE realiza varios despliegues a diario y puede implementar nuevos cambios bajo demanda.

GERE también mejoró su capacidad de escalar en AWS. Antes, la empresa escalaba manualmente cuando necesitaba más capacidad, lo que requería mano de obra y recursos. Ahora, GERE escala de manera automática según la demanda, lo que elimina la necesidad de aprovisionar la infraestructura. GERE también migró de una solución de un solo inquilino a una solución de múltiples inquilinos. Ahora, puede escalar a gran velocidad con el fin de dar soporte a nuevos usuarios sin los altos gastos generales de infraestructura o los costes iniciales que antes se requerían para crear una nueva tenencia de su solución anterior. «Al utilizar servicios de AWS totalmente gestionados y nativos en la nube, GERE puede centrarse en desarrollar capacidades a escala que ofrezcan valor directo a los clientes y, al mismo tiempo, mantener la agilidad y la velocidad», afirma Anwar Ahmed, director de tecnología de Ingeniería Digital de GERE.

En AWS, GERE se encuentra en una posición sólida para ampliar sus capacidades digitales y afrontar nuevos desafíos. Tras completar el desarrollo inicial de la solución, GERE planea avanzar en su solución gracias a la utilización de inteligencia artificial avanzada impulsada por Amazon EMR y Amazon Redshift, un servicio de almacenamiento de datos en la nube totalmente gestionado a escala de petabytes.

GERE también planea usar Amazon SageMaker, que los científicos de datos y los desarrolladores pueden usar para preparar, crear, entrenar y desplegar modelos de ML de alta calidad con rapidez, a fin de fortalecer sus capacidades de machine learning. «Tenemos una cadencia natural cuando trabajamos con el equipo de AWS», afirma Tarigopula. «Con AWS Enterprise Support, recibimos la ayuda que necesitábamos para crear esta solución y superar algunos de los desafíos a los que nos enfrentamos. El uso de los servicios de AWS nos ha brindado una gran experiencia durante esta trayectoria».