Caso de uso: Processamento de dados do medidor inteligente

Caso de uso: Processamento de dados do medidor inteligente

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Liberte o poder do seu rede de aplicativos e Computação sem servidor para transformar, inovar e ficar à frente da concorrência.

Na postagem anterior, abordamos como um mantra de primeiro servidor sem servidor oferece uma mentalidade focada em “não levantar e mudar – transformar” e como o servidor sem servidor e o SaaS estão crescendo no padrão de fato para o fornecimento de software comercial. Além disso, enfatizo por que devemos nos concentrar no baixo custo total de evolução (TCE), em vez de apenas no baixo custo total de propriedade (TCO) de nossas soluções. É aqui que encontramos valor comercial combinando sem servidor (AWS Lambda e similares) e a plataforma Anypoint da MuleSoft.

Que tal um exemplo do mundo real?

Na Austrália, o fornecimento de eletricidade é regulado e entregue por participantes do mercado licenciado com várias funções que incluem varejistas (dos quais os cidadãos compram eletricidade), provedores de serviços de rede (que mantêm os pólos e fios), geradores (usinas de energia física e, eventualmente, “virtuais”) outros), provedores de dados de medidores (serviços de medição) e várias outras funções de mercado.

Desde a introdução da infraestrutura avançada de medidores (AMI ou medidores inteligentes), o compartilhamento e o processamento de dados inteligentes de medidores de intervalo se tornaram uma parte essencial do mercado e dos sistemas participantes. Os dados do medidor de intervalo são coletados, validados, substituídos, agregados e finalmente transformados de / para o formato aseXML australiano para compartilhar entre o mercado e os participantes por meio do B2B e-Hub.

Vamos ver como lidamos com esse processamento de dados do medidor de intervalo há 10 anos com a plataforma de integração de última geração disponível e as tecnologias baseadas em servidor, além de como isso pode ser resolvido hoje com a última geração de iPaaS e tecnologia sem servidor . O exemplo centra-se em dados de medição de produção de processo para 1 milhão de medidores inteligentes, com quatro registros cada e dados de intervalo de 15 minutos, em um exercício de benchmarking como prova de conceito de tecnologia.

Comparação de exemplo de processamento de dados do medidor (MDP):

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10 anos atrás: Hoje:
MDP para 1 milhão de medidores inteligentes 1 milhão de medidores inteligentes
Tecnologia Baseado em servidor e SOA Sem servidor e iPaaS
Reutilização futura Baixo (design focado em atender ao desempenho exigido com alguma despesa para reutilização e flexibilidade) Alto (design focado no desempenho e reutilização via abordagem liderada por API)
Hardware Servidor Sun Enterprise M9000 com SAN corporativa Não requerido
Programas Sun JCAPS Integration Platform Oracle Database utilisingOracle External Table, Oracle Table Function, Oracle Merge, Particionation e Oracle Stored Procedures Plataforma MuleSoft AnypointAWS Lambda e DynamoDB WCU
Hora de entregar 9 semanas (sem incluir a configuração da infraestrutura) 5 semanas (sem infraestrutura para configuração)
Tamanho da equipe 6 (+ gerente de entrega em tempo parcial) 2 (+ gerente de entrega em tempo parcial)
atuação Processado em 60 minutos Processado em 10 minutos
Custos $$$$$ (altos custos iniciais de licenciamento de software e infraestrutura inicial e custos de manutenção contínuos para ambos) $ (Assinatura contínua e custos de uso, custo e duração de implementação muito mais baixos)

Um dos motivos pelos quais este é um bom caso de uso para uma solução AWS Lambda liderada por API é que os dados do medidor tendem a ser processados ​​diariamente à mesma hora todos os dias com o pico correspondente de processamento e, em seguida, usados ​​em toda a organização para muitos casos de uso, incluindo o compartilhamento dos detalhes do consumo de dados do medidor com os consumidores. De fato, existe uma obrigação de mercado de que as leituras do medidor no dia anterior sejam enviadas e recebidas às 6 horas da manhã entre os participantes do mercado. Isso tende a levar a um pico de processamento por volta das 6 horas da manhã, o que é adequado para a AWS-Lambda / sem servidor, pois os usuários pagam pelo que consomem e evitam qualquer tempo de computação ocioso comum em tecnologias baseadas em servidor. Além disso, o Anypoint API Community Manager (ACM) pode ser utilizado para compartilhar os dados do medidor por meio de APIs com vários desenvolvedores e consumidores internos e externos, para promover, dar suporte e desenvolver uma comunidade ao seu redor, alinhada aos seus resultados de negócios.

Ambos os designs de benchmark são de alto desempenho e foram inovadores para o seu tempo, especialmente à luz do sistema legado de comparação original, que só era capaz de lidar com o processamento de 15.000 metros em uma hora e a restrição de dimensionar para um máximo de cerca de 50.000 metros. O custo diário da AWS é de cerca de US $ 25 para o AWS Lambda e o DynamoDB WCU para o processamento de dados do medidor por uma execução por 1 milhão de metros, e os custos de armazenamento dependem de quanto tempo os dados são retidos no Dynamo. Para 1 milhão de metros, o custo é de cerca de US $ 1,5 mil por mês para um ano de dados. Se compararmos para 15.000 metros, isso equivaleria a cerca de US $ 1 para processamento de dados de um dia e menos de US $ 25 por mês para armazenamento no DynamoDB por um ano de dados!

Embora ambas as soluções forneçam o processamento de dados do medidor necessário, o custo total de propriedade total (TCO) e o custo total de evolução (TCE) são muito mais baixos e o desempenho, a facilidade de mudança, o suporte à inovação e a reutilização contínuas são muito mais altos com o abordagem sem servidor e iPaaS. Existem outros bons casos de uso para a combinação do MuleSoft Anypoint Platform e do AWS Lambda que teriam diferentes sabores e, se você tiver algum cenário que gostaria de destacar, compartilhe nos comentários abaixo.

Para obter mais informações sobre a MuleSoft Anypoint Platform, Cloudhub, API Community Manager e conectividade liderada por API, faça o download do nosso white paper.


*As fotos exibidas neste post pertencem ao post blogs.mulesoft.com


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Luiz Presso
Luiz Presso