De ELK Stack para Elastic Cloud Enterprise: escalar capacidades en John Deere
Cuando se trata de la agricultura, la mayoría de personas tiene una percepción desactualizada. "Piensan en un tipo con un pantalón de peto que maneja un tractor", dijo Tim Arp, ingeniero de operaciones sénior en Intelligent Solutions Group (ISG) en John Deere. "Pero en realidad, hoy en día todo se trata de los datos". Y esos datos, ya sea información de GPS que alimenta equipos de automanejo, métricas sobre el rendimiento de la máquina o incluso datos sobre cómo se están sembrando los cultivos, representan una inmensa cantidad de información que ingresa a los sistemas de John Deere.
Si bien muchas personas asocian a la compañía con sus "máquinas verdes" ubicuas, las aplicaciones basadas en datos de John Deere son igualmente cruciales para los profesionales agrícolas. En la actualidad, John Deere respalda las operaciones agrícolas con máquinas y aplicaciones telemáticas agronómicas que ayudan a los agricultores a maximizar el rendimiento y administrar los costos.
En el Elastic{ON} Tour Chicago, Arp compartió cómo la compañía comenzó a trabajar con JDLink, su primera aplicación móvil. Originalmente desarrollado en 25 servidores, JDLink les brindó a los agricultores una forma fácil de recopilar datos, incluidas la ubicación geográfica y las métricas de estado de la máquina, en equipos agrícolas, como cosechadoras y segadoras. Pero a medida que la aplicación creció, lo que requirió la implementación de más y más servidores, el ISG comenzó a tener dificultades para escalar, lo que finalmente provocó interrupciones. Rápidamente se hizo evidente que para garantizar que la aplicación funcionara para los agricultores que confiaban en ella, ISG necesitaba una forma de agregar logs y consolidar los datos para poder visualizar el sistema de forma integral.
En 2013, ISG encontró una solución: el Elastic Stack. Arp y un colega comenzaron a experimentar con Elasticsearch, armando una demostración de trabajo con la versión 0.98. En poco tiempo, pudieron construir su primer cluster de producción en la versión 1.4, utilizando 4 nodos.
“Comenzamos a introducir todo tipo de logs: logs de servidor web, logs de aplicaciones, logs del sistema, logs de equilibrador de carga. Lo que pronto comprendimos fue todas las analíticas que pudimos obtener con esto. Ya no nos centramos en los servidores individualmente, nos centramos en el sistema". Tim Arp, ingeniero de operaciones sénior, Intelligent Solutions Group (ISG), John Deere
Arp y el equipo también utilizaron Kibana para crear dashboards útiles para monitorear errores y logs web de Apache, visualizar códigos de respuesta y visitas por servidor.
A lo largo de los años, la plataforma de aplicación de John Deere se ha expandido para ayudar a los agricultores en una variedad de áreas cruciales. Ya no se centra únicamente en la administración de datos, la empresa ofrece aplicaciones para admitir la administración remota, la guía, la aplicación de tasa variable y la administración del agua y del campo. A medida que sus ofertas crecieron, también lo hizo el uso de Elasticsearch por parte de la organización.
Su entorno actual, Logcentral@Deere, escaló de 4 a 25 nodos para proporcionar un marco de trabajo de logging para todos los equipos de desarrollo de aplicaciones de ISG. Al ejecutar el Elastic Stack 6.3, el sistema maneja 18 mil millones de documentos en 11 terabytes de almacenamiento. Aproximadamente 14 aplicaciones diferentes se registran a la vez, lo que equivale a 20,000 eventos que se transmiten cada segundo. John Deere también ha expandido Logcentral en la nube, con 8 clusters de Elasticsearch. El cluster más grande, que tiene más de 100 aplicaciones registradas, contiene 51 nodos.
En la actualidad, John Deere confía en Elastic Cloud Enterprise (ECE) para funciones tales como soporte, autenticación y autorización integradas, monitoreo y alertas a través de las funciones de alerta (Watcher) del Elastic Stack, búsqueda de cluster, actualizaciones sin problemas y machine learning. En el futuro, John Deere espera poder hacer uso de nuevas capacidades, tales como elementos consolidados y agregaciones de datos con el fin de maximizar los resultados para los agricultores que cuentan con ellos.
Mira la sesión completa de Tim Arp en Elastic{ON} Tour para obtener más información sobre cómo John Deere está usando Elasticsearch para poner datos críticos en manos de profesionales agrícolas de todo el mundo.
