99.9% 데이터 가용성으로 탄소 배출 없는 전기 실현

General Electric의 사업부 중 하나인 GERE는 전 세계 고객에게 풍력, 태양열 및 수력 발전 솔루션을 제공합니다. 각 자산에는 상태, 성능 및 이벤트 데이터를 지속적으로 수집하는 사물 인터넷(IoT) 센서가 포함되어 있습니다. GERE의 Digital Services 팀은 이 데이터를 사용하여 계약 서비스 플릿과 외부 고객이 사용하는 클라우드 네이티브 및 온프레미스 자산 관리 솔루션을 구축했습니다. GERE의 Digital Engineering 부문 Chief Architect인 Prahalad Tarigopula는 “각 센서는 자산에서 중요한 데이터를 전송합니다. 저희는 이 데이터를 활용하여 전 세계 고객에게 인사이트를 제공합니다. 이상 현상을 감지하고, 장애를 예측하고, 유지 보수 인력을 신속하게 투입하며, 고객에게 가치를 제공하는 데 이 시스템을 사용하고 있습니다”라고 말합니다.

수천 개의 자산을 관리하면서 비용을 억제하는 동시에 발전량을 극대화하는 것은 모든 재생 에너지 회사에게 중요한 문제이며, GERE도 예외는 아닙니다. GERE는 자산 관리 시스템을 갖추고 있었지만, 플릿이 확대되고 고객 수요가 증가하면서 운영 비용, 확장성 및 신뢰성 문제가 발생했습니다. 애플리케이션 사일로화로 인해 GERE 기업 전반에서 일관성 없는 사용자 경험과 중복된 정보라는 문제가 나타났습니다.

이에 GERE는 자산 데이터를 수집, 사용 및 분석하는 사용자 중심의 새로운 완전관리형 디지털 서비스 플랫폼을 구축하기로 결정했습니다. 또한 새로운 페르소나 기반 인터페이스를 통해 고객에게 데이터를 제공하고자 했습니다. 이 목표를 실현해줄 파트너로 GERE는 AWS를 선택했습니다. Tarigopula는 “확실히 AWS는 저희가 직면한 문제를 해결하는 데 필요한 모든 구성 요소를 갖추고 있었습니다. 일례로, AWS에서는 인프라를 프로비저닝하거나 관리하거나 설정하지 않고도 솔루션을 빠르게 확장하여 많은 사용자에게 서비스를 제공할 수 있습니다”라고 말합니다.

2020년에 GERE는 AWS에 Digital Services 플랫폼을 구축했습니다. 이 솔루션은 클라우드 또는 온프레미스에서 Kubernetes 애플리케이션을 실행하고 확장하기 위한 관리형 컨테이너 서비스인 Amazon Elastic Kubernetes Service(Amazon EKS)의 컨테이너화된 아키텍처를 사용합니다. Tarigopula는 “Amazon EKS의 컨테이너 기반 아키텍처를 사용하는 덕분에 저희 솔루션을 지원하는 애플리케이션과 디지털 기능을 쉽게 추가할 수 있습니다”라고 말합니다. GERE는 기업이 성과를 달성하고 클라우드에서 성공을 거둘 수 있도록 컨시어지 유형의 서비스를 제공하는 AWS Enterprise Support를 이용하여 아키텍처 설계를 지원하고 AWS 서비스 기능에 대한 이해도를 높였습니다.

GERE의 솔루션은 로그와 다른 형식의 스트리밍 데이터를 거의 실시간으로 간단하게 수집하고 처리할 수 있는 완전관리형 Apache Kafka 서비스인 Amazon Managed Streaming for Apache Kafka(Amazon MSK)도 사용합니다. GERE는 Amazon MSK를 사용하여 매일 4만 개 이상의 자산에서 수집되는 수테라바이트의 데이터를 처리합니다. 이는 이전 솔루션에 비해 500% 증가한 양입니다. AWS를 활용하면서 플랫폼 가용성도 89~92%에서 99.9%로 개선되었습니다. GERE의 Digital Services 팀 Chief Digital Officer인 Brian Case는 “AWS로 마이그레이션한 덕분에 저희 팀은 배포 빈도를 5배 이상 개선할 수 있었습니다. 업계의 성장과 고객의 요구에 맞추어 기능을 배포할 수 있게 된 것입니다”라고 말합니다.

GERE의 새 시스템에서는 처리된 데이터가 분석, 기계 학습(ML) 및 애플리케이션 개발에 사용할 데이터를 간단하게 검색, 준비 및 결합할 수 있는 서버리스 데이터 통합 서비스인 AWS Glue로 전송되며, 여기서 추출, 변환, 적재 작업을 통해 처리됩니다. 그런 다음 데이터는 오픈 소스 프레임워크를 사용하여 빅 데이터를 신속하게 처리 및 분석하고 ML을 적용하는 데 사용되는 Amazon EMR을 기반으로 한 분석 솔루션으로 전송됩니다. GERE는 Amazon EMR을 사용하여 풍력 터빈 데이터에 대한 분석을 실행합니다. 이를 통해 이상 현상을 정확하게 감지 및 해결하고 터빈 성능이 저하되기 전에 미리 예방 유지 보수를 실시할 수 있습니다.

분석된 데이터는 Amazon EKS에서 실행되는 300개 이상의 마이크로서비스에서 사용할 수 있어, GERE 고객에게 가치 있고 유용한 인사이트를 제공하는 데 도움이 됩니다. Tarigopula는 “Amazon EKS를 사용하면서 서비스와 애플리케이션을 구축하는 방식이 완전히 바뀌었습니다. 예전에는 자체 모놀리식 아키텍처에서 여러 개의 대규모 애플리케이션을 실행했습니다. 이제 컨테이너 기반 아키텍처를 사용하면서 다양한 애플리케이션을 일관된 방식으로 통합할 수 있는 단일 통합 솔루션을 갖게 되었습니다”라고 말합니다. GERE는 AWS를 기반으로 업그레이드 및 애플리케이션 배포 주기도 개선할 수 있었습니다. 이전 솔루션에서는 2주에 한두 번밖에 배포할 수 없었습니다. 이제 GERE는 하루에 여러 번 배포하고, 새로운 변경 사항을 온디맨드로 배포할 수 있게 되었습니다.

또한 GERE는 AWS를 기반으로 확장성도 개선했습니다. 이전에는 추가 용량이 필요할 경우 수동으로 규모를 조정했는데, 여기에는 노동력과 리소스가 많이 소요되었습니다. 온디맨드 방식으로 규모를 자동 조정할 수 있게 되면서 이제 인프라를 프로비저닝할 필요가 없어졌습니다. 아울러 GERE는 싱글 테넌트 솔루션에서 멀티 테넌트 솔루션으로 마이그레이션했습니다. 이제는 이전 솔루션에서 새 테넌시를 생성할 때 발생했던 높은 인프라 오버헤드나 초기 비용 없이, 빠르게 확장하여 신규 사용자를 지원할 수 있습니다. GERE의 Digital Engineering 팀 Chief Technology Officer인 Anwar Ahmed는 “클라우드 네이티브 완전관리형 AWS 서비스를 사용하면서 GERE는 민첩성과 속도를 유지하는 동시에 고객에게 직접적인 가치를 제공하는 대규모 기능을 구축하는 데 집중할 수 있게 되었습니다”라고 말합니다.

GERE는 AWS를 기반으로 디지털 역량을 확대하고 새로운 문제에 대응할 수 있는 탄탄한 입지를 다지고 있습니다. 솔루션의 초기 개발을 완료한 GERE는 클라우드 기반 완전관리형 페타바이트급 데이터 웨어하우스 서비스인 Amazon Redshift와 Amazon EMR로 구동되는 고급 인공 지능을 사용하여 솔루션을 발전시켜나갈 계획입니다.

또한 GERE는 데이터 사이언티스트와 개발자가 고품질 ML 모델을 신속하게 준비, 구축, 훈련 및 배포하는 데 사용할 수 있는 Amazon SageMaker를 활용하여 ML 역량을 강화할 계획입니다. Tarigopula는 “AWS 팀과는 일이 항상 순조롭게 진행됩니다. AWS Enterprise Support를 이용하여 솔루션을 구축하고 직면한 몇 가지 문제를 해결하는 데 필요한 지원을 받을 수 있었습니다. 이 여정에서 AWS 서비스를 사용한 것은 정말 멋진 경험이었습니다”라고 말합니다.