Temps moyen de résolution réduit à hauteur de 30 %
PepsiCo a réduit le temps moyen de résolution de 30 %, ce qui lui permet désormais de résoudre les problèmes en quelques minutes ou quelques heures, plutôt qu'en plusieurs jours.
Réduit le nombre d'outils de surveillance de 55 à moins de 20
Cette consolidation et cette simplification des outils ont contribué à atteindre un temps de disponibilité de 99,9 % et à améliorer la fiabilité des services dans l'ensemble de nos opérations numériques.
Coûts liés au matériel réduits à hauteur de 25 % par an
Avec Elastic Observability sur Elastic Cloud, PepsiCo a réduit ses dépenses en matériel de plusieurs centaines de milliers de dollars.
PepsiCo standardise Elastic pour bénéficier d’une observabilité full-stack, réduisant de 30 % le temps de résolution des incidents et de 25 % les coûts liés au matériel chaque année.
Les produits PepsiCo sont consommés plus d'un milliard de fois par jour par les consommateurs dans plus de 200 pays et territoires à travers le monde. Avec un chiffre d'affaires net de près de 92 milliards de dollars en 2024, son portefeuille de produits comprend une large gamme d'aliments et de boissons tels que Doritos, Cheetos, Gatorade, Pepsi-Cola, Quaker et SodaStream.
Tout au long de ses 130 ans d'existence, l'organisation a fait de l'informatique et de l'innovation les piliers de ses activités et de sa stratégie de croissance. Aujourd’hui, l’entreprise place Elastic au cœur de ses efforts de transformation numérique en tirant parti des dernières avancées en matière de Machine Learning et d'IA générative.
Observabilité full-stack avec Elastic
Au fil des années, PepsiCo a investi dans un ensemble diversifié d'outils d'observabilité conçus pour prendre en charge des applications individuelles. Bien que cette approche ait permis une surveillance ciblée, l’absence d’une plateforme unifiée a limité la capacité à optimiser les performances et la fiabilité de manière globale sur l’ensemble des infrastructures et applications critiques.
En réponse, l'entreprise a déployé Elastic Observability comme base de sa plateforme d'observabilité full-stack (FSO), consolidant les données MELT (métriques, événements, logs et traces) provenant de plus de 38 applications critiques dans des tableaux de bord Grafana standardisés. Des centaines d'utilisateurs au sein de l'organisation s'appuient sur la plateforme, notamment ceux qui travaillent dans le centre opérationnel One PepsiCo, des centres de commande équipés de tableaux de bord pour l'observabilité full-stack et la surveillance de la chaîne de valeur.
Lorsqu’il décrit les avantages d’Elastic, Vinod Chilakalapudi, directeur de l’observabilité au centre d’opérations One PepsiCo, souligne les commentaires positifs des utilisateurs finaux, y compris des centres d’opérations. « Elastic est la colonne vertébrale de l'intelligence opérationnelle de PepsiCo, permettant une détection proactive des anomalies, une isolation rapide des causes profondes et une disponibilité quasi continue. Cela s’est traduit par une réduction significative des temps d’indisponibilité et une fiabilité accrue de nos services numériques », explique-t-il.
Depuis le déploiement de sa plateforme FSO, PepsiCo a rationalisé ses outils de surveillance avec une réduction de 55 à moins de 20. Cette approche facilite l’identification et la résolution proactives des problèmes, ce qui permet de réduire de 30 % le temps moyen de résolution (MTTR).
La nouvelle plateforme a également permis à PepsiCo de consolider son investissement dans Elastic, ce qui lui a permis d'augmenter les volumes de données tout en réduisant les coûts nets grâce à des accords de licence avantageux. « Nous avons standardisé Elastic comme moteur central pour l’ingestion et l’analyse des données MELT au sein de PepsiCo, avec un objectif de couverture de 99 %. Cette fondation accélère l'automatisation basée sur la télémétrie, permet d'obtenir des informations contextuelles et favorise des opérations intelligentes à l'échelle de l'entreprise », explique M. Chilakalapudi.
« Notre migration vers Elastic Cloud a éliminé les frais généraux liés à l'infrastructure existante, ce qui nous a permis de réaliser des économies annuelles. Plus important encore, cela a permis une scalabilité dynamique et une observabilité en temps réel, accélérant ainsi notre transition vers des opérations natives du cloud. »
Atteindre une disponibilité de 99,9 %
La solution d'observabilité full stack d'Elastic a transformé nos centres d'opérations en tours de contrôle prédictives, interceptant les problèmes avant qu'ils ne s'aggravent et renforçant la résilience des systèmes mondiaux de PepsiCo. L'identification et la résolution rapides des problèmes garantissent une disponibilité des applications de 99,9 %. De plus, PepsiCo a atteint un taux d'automatisation de 23 % dans la gestion des incidents, ce qui permet aux équipes informatiques de se concentrer sur des initiatives stratégiques plutôt que sur le dépannage réactif.
La consolidation de plusieurs outils au sein d'une seule plateforme améliore également l'efficacité de la plateforme d'observabilité de PepsiCo. Grâce à une visibilité claire sur les habitudes de consommation, les équipes peuvent mieux comprendre leurs besoins en matière de données, y compris les périodes de conservation des données facilement accessibles. L'approche hiérarchisée d'Elastic, avec des niveaux « hot », « cold » et « frozen », offre de nombreuses possibilités d'optimisation des coûts de stockage.
Elastic Observability joue également un rôle stratégique, en informant la prise de décision commerciale à plus grande échelle dans plusieurs fonctions de PepsiCo. Avec 13,7 téraoctets de données ingérées chaque mois, dont 1 téraoctet dédié à la FSO, les équipes de l'entreprise exploitent au maximum les informations basées sur les données pour informer les décisions stratégiques et renforcer la résilience opérationnelle globale.
Services de consulting axés sur les résultats
Le partenariat stratégique avec Elastic Consulting a accéléré l'optimisation architecturale, grâce à une innovation conjointe dans les pipelines de données, les stratégies d'ingestion et les cas d'utilisation du ML, afin d'améliorer à la fois la rentabilité et la vitesse d'obtention d'informations. Cela inclut l'envoi direct de données vers Elastic à l'aide de pipelines, ce qui peut permettre une économie de 20 % supplémentaires.
En outre, le support technique Elastic a également joué un rôle essentiel. « Au lieu de faire appel à des spécialistes issus de plusieurs fournisseurs, l'équipe s'est principalement appuyée sur notre ingénieur de support technique désigné chez Elastic, ce qui a considérablement simplifié la gestion des ressources et la maintenance », explique V. Chilakalapudi. L'ingénieur de support technique désigné (DSE) a joué un rôle crucial lors des étapes importantes, notamment lors de la migration sur site vers le cloud.
L'état futur avec l'IA
À l’avenir, V. Chilakalapudi et son équipe prévoient d’intégrer des données MELT supplémentaires, en tirant parti des fonctionnalités d’IA d’Elastic, notamment sa base de données vectorisée et sa capacité à s’intégrer en toute sécurité à de grands modèles de langage (LLM) à l’aide de la Retrieval-Augmented Generation (RAG). Cela permettra de générer des alertes proactives, d'augmenter la disponibilité des applications et de réduire à la fois le temps moyen de résolution (MTTR) et le temps moyen de détection (MTTD).
« Notre vision est de créer un écosystème d'observabilité de nouvelle génération basé sur l'IA agentique et la télémétrie intégrée aux grands modèles de langage », déclare Chilakalapudi. « Les avancées d'Elastic en matière de recherche vectorielle et de RAG s'alignent parfaitement avec notre roadmap pour des opérations autonomes et axées sur les informations. »
Chilakalapudi envisage d'étendre l'utilisation d'Elastic Observability à d'autres fonctions commerciales essentielles. Dans le cadre de ses efforts pour améliorer l'efficacité, il identifie des opportunités d'optimisation des coûts liés au cloud en analysant les modèles d'utilisation afin de déterminer les mesures d'économie possibles.
