Skip to main content
Alauda Container Platform is included as an Honorable Mention in the 2024 Gartner® Magic Quadrant™ for DevOps Platforms

Case Study: Global Oil Leader Transforms IT with Alauda Container Platform

Мировой нефтегазовый гигант, входящий в тройку лидеров отрасли, осознал необходимость модернизации своей ИТ-инфраструктуры, чтобы оставаться конкурентоспособным в быстро развивающемся энергетическом секторе. Имея разнообразный портфель дочерних предприятий и уделяя большое внимание инновациям, компания стремилась использовать облачные нативные технологии, упростить разработку и развертывание приложений, обеспечить возможности пограничных вычислений для своей экосистемы IoT и изучить потенциал больших языковых моделей (LLM) для расширенной аналитики и автоматизации.

case-study-oil

Вызовы

Наследные приложения
Зависимость компании от монолитных архитектур и унаследованных приложений препятствовала гибкости, масштабируемости и инновациям.
Фрагментированный ИТ-ландшафт
Приобретенные дочерние компании работали на разных ИТ-платформах, что приводило к разрозненности разработок и проблемам в сотрудничестве и совместном использовании ресурсов.
Производительность разработчиков
Отсутствие инфраструктуры самообслуживания и ручные процессы инициализации влияли на производительность разработчиков и замедляли доставку приложений.
Сложность граничных вычислений
Управление и развертывание приложений на периферии было сопряжено с трудностями из-за отсутствия единой платформы и централизованной плоскости управления.
Принятие LLMOps
Компания хотела использовать возможности LLM для расширенной аналитики и автоматизации, но не имела необходимых инструментов и инфраструктуры для эффективного обучения, развертывания и управления приложениями на базе LLM.

Решения и результаты

Внедрив контейнерную платформу Alauda Container Platform, мировой нефтяной лидер преобразовал свой ИТ-ландшафт, обеспечив модернизацию приложений, единый PaaS для всех дочерних компаний, платформенный инжиниринг с инфраструктурой самообслуживания, возможности пограничных вычислений и поддержку LLMOps. Компания получила гибкость, масштабируемость и экономическую эффективность, что позволило ускорить внедрение инноваций и повысить операционную производительность. Благодаря ACP компания расширила возможности своих разработчиков, оптимизировала ИТ-операции, использовала мощь граничных вычислений и раскрыла потенциал LLMs для цифровой трансформации и сохранения лидирующих позиций в высококонкурентной энергетической отрасли.

Модернизация приложений
  • Alauda Container Platform (ACP) предоставила комплексное решение для модернизации приложений, позволившее компании контейнеризировать устаревшие приложения и внедрить архитектуру микросервисов.
  • Готовые шаблоны и инструменты автоматизации ACP ускорили процесс модернизации, сократив время и усилия, необходимые для рефакторинга приложений, на 60 %.
С помощью ACP компания успешно модернизировала свои критически важные приложения, повысив их масштабируемость, отказоустойчивость и гибкость. Модернизированные приложения на 50 % увеличили производительность и на 30 % сократили расходы на обслуживание, что позволило ускорить внедрение инноваций и лучше реагировать на требования рынка.
Унифицированная PaaS для групповых компаний
  • ACP предложила единую платформу как услугу (PaaS), позволяющую дочерним предприятиям компании эффективно сотрудничать и совместно использовать ресурсы.
  • Платформа обеспечила единообразный опыт разработки и развертывания в различных дочерних компаниях, способствуя стандартизации и внедрению лучших практик.

Единый подход PaaS способствовал сотрудничеству и обмену знаниями между дочерними компаниями, ускорению инноваций и снижению затрат на разработку на 40 %. Он также упростил ИТ-операции, обеспечив централизованное управление и контроль приложений и инфраструктуры в масштабах всей организации.

Разработка платформы с инфраструктурой самообслуживания
  • Возможности ACP по проектированию платформ и интеграция открытых инструментов позволили командам разработчиков компании получить возможность самообслуживания инфраструктуры.
  • Разработчики могли легко создавать собственные среды и управлять ими, включая вычислительные ресурсы, ресурсы хранения и сетевые ресурсы, с помощью удобного интерфейса и API.
  • Поддержка мультиоблачности в ACP позволила без проблем предоставлять ресурсы и управлять ими в различных облачных средах, включая AWS, Azure и Google Cloud.

Самостоятельное предоставление инфраструктуры и поддержка нескольких облаков значительно повысили производительность труда разработчиков, сократив время создания среды на 80 %. Разработчики могли сосредоточиться на написании кода и создании новых продуктов, а не на управлении инфраструктурой.

Пограничные вычисления с управлением кластером Edge Kubernetes
  • ACP расширила свои возможности по управлению и оркестровке пограничных кластеров Kubernetes, что позволило компании развертывать и управлять приложениями на границе.
  • Платформа предоставляет централизованную плоскость управления для управления пограничными кластерами, упрощая инициализацию, настройку и мониторинг пограничной инфраструктуры.
  • Функции пограничных вычислений ACP, такие как автоматическая регистрация узлов и безопасное включение устройств, упростили развертывание и управление IoT-приложениями.
Благодаря возможностям пограничных вычислений ACP компания добилась сокращения времени, необходимого для развертывания и управления пограничными приложениями, на 70 %. Централизованное управление и автоматизация повысили масштабируемость и надежность пограничной инфраструктуры, обеспечив обработку и анализ данных IoT в режиме реального времени для оптимизации процесса принятия решений.
Поддержка LLMOps
  • ACP интегрировала возможности LLMOps, обеспечив единую платформу для обучения, развертывания и управления приложениями на основе LLM.
  • Платформа предлагает готовые шаблоны и рабочие процессы для общих задач LLM, таких как тонкая настройка, вывод и обслуживание моделей.
  • Функции ACP LLMOps, включая версионирование моделей, мониторинг и автомасштабирование, обеспечивали надежность и производительность приложений на базе LLM.

Благодаря поддержке LLMOps со стороны ACP компания ускорила внедрение LLM для расширенной аналитики и автоматизации. Время развертывания приложений на базе LLM сократилось на 75 %, а точность и эффективность моделей предиктивного обслуживания и обнаружения аномалий повысилась на 60 %.