Big Data boostet Technologie für gesunde Haustiere

Architekturbewertung, DevOps Pipeline und Operations Service

Das Serviceteam führte ein umfassendes Assessment der bestehenden Architektur von i4C durch und empfahl spezifische und umsetzbare Änderungen zur Verbesserung von Leistung und Sicherheit (siehe Abbildung 1). Zusätzlich identifizierte das Team die Komponenten innerhalb der Architektur, die AWS vollumfänglich nutzen könnten, wie z. B. AWS Auto Scaling, um die Größe der Serverflotte zu automatisieren, oder Amazon Elastic Load Balancing, um den Datenverkehr gleichmäßig auf die Server zu verteilen.

Mithilfe von Automatisierungstools wie AWS APIs und Cloud Formation-Vorlagen erstellte das Serviceteam parallele Umgebungen, um Entwicklungs-, Test-, Integrations- und Produktions-Workloads zu unterstützen. Darüber hinaus automatisierte das Team die Bereitstellung einer Lasttestumgebung und sparte Kosten ein, indem es die Umgebung nach Abschluss der Tests beendete.

Das Team trug außerdem zur Verbesserung der kontinuierlichen Integration von i4C bei, der Continuous Delivery-Pipeline, indem es Jenkins auf Amazon EC2 installierte und konfigurierte. Mit der neu erstellten DevOps-Pipeline sollte der Test- und Entwicklungslebenszyklusprozess von i4C verbessert und die Zeit vom Code bis zur Bereitstellung verkürzt werden, indem automatisierte Build- und Testskripte ausgeführt werden. Für den fortlaufenden Support fügte das Serviceteam Überwachungs-, Warn- und automatisierte Trouble-Ticketing-Lösungen hinzu. Diese ermöglichen dem Kunden eine zeitnahe Berichterstattung und Reaktion und eine unverzügliche Behebung von Infrastrukturstörungen und Anwendungsfehlern. Alle relevanten Ressourcen wurden so konfiguriert, dass Protokolle, einschließlich Amazon CloudWatch-Kennzahlen, an das zentrale Protokollierungssystem gesendet werden, das von Splunk Enterprise unterstützt wird. Das System sendet proaktive monatliche Berichte an i4C, sodass Kostenoptimierungen oder Empfehlungen zur Sicherheitsverbesserung und ggf. zur Behebung von Problemen geprüft werden können.

Big Data und Internet der Dinge bei i4C

Gemeinsam haben Hitachi Vantara und i4C eine Big-Data-Plattform erstellt, die Streamingdaten von Voyce-Sensoren erfasst und verarbeitet. Diese Big-Data-Plattform bietet Einblicke in wichtige Wohlfühlindikatoren, die eine frühzeitigen Erkennung von Heimtierkrankheiten und Kosteneinsparungen durch vorbeugende Pflege ermöglichen. Die Plattform nutzt Mulesoft auf Amazon EC2-Instanzen als Enterprise Service Bus. Dieser Ansatz vereinfacht die Orchestrierung der verschiedenen Services für Auftragsmanagement, Gerätekonnektivität, Datenaufnahme und Messaging, sodass Daten für das Wellness-Portal des Haustierbesitzers bereitgestellt werden können. Die physischen Bänder, d. h. die Geräte des Internets der Dinge (Internet of Things, IoT), liefern über HTTP Informationen von Tausenden von Haustieren und umfassen Milliarden von Datenpunkten. Diese Datenpunkte werden anschließend verarbeitet und über mehrere Layer gespeichert, darunter Amazon SQS und S3.

„Das Cloud-Team mit seiner AWS-Design-Expertise und der operativen Überwachung rund um die Uhr ist für i4C quasi eine nahtlose Erweiterung. Dank des Teams verfügen wir über eine kostengünstige Möglichkeit, mit der wir sicherstellen können, dass unsere Systeme skalierbar, einsatzbereit und sicher sind. Das Team hat sich schnell zu einem integralen und langfristigen Partner entwickelt“, so der Director of Program and Vendor Management bei i4C.