Komputasi Awan: Merevolusi Lanskap Kendaraan Listrik
Tampaknya komputasi awan dan jaringan telah menjadi prioritas utama untuk organisasi di berbagai industri. Organisasi menyadari bahwa awan, sambil terus berkembang dan memperluas dengan cepat, tidak hanya memberikan organisasi kemampuan baru yang canggih tetapi juga menciptakan kompleksitas, yang jaringan tradisional tidak sesuai untuk mengelola.
Karma Automotive, produsen mobil listrik mewah, misalnya, memikirkan ulang arsitektur jaringannya untuk menjaga lingkungan yang semakin beragam tetap terhubung sambil menyampaikan mobil kelas dunia. Meskipun transisi jaringan Karma terjadi jauh sebelum pandemi melanda, COVID-19 telah mendorong lebih banyak perusahaan untuk memindahkan beban kerja ke awan. Saat perusahaan menyesuaikan jaringan mereka untuk mengelola tenaga kerja terdistribusi dan infrastruktur terdistribusi yang mendukung tenaga kerja tersebut, mereka dapat mendapatkan wawasan berharga dari pengalaman Karma dalam mengoptimalkan jaringannya.
Untuk Karma Automotive, menginovasi mobil listrik mewah dengan dinamika tanpa kompromi adalah tantangan, tetapi memastikan sistem IT "di bawah hood" dioptimalkan untuk menggabungkan desain dan manufaktur adalah tantangan lain.
Mengubah Jaringan Tradisional
Basis data produksi dan beban kerja steady-state Karma Automotive didasarkan di fasilitas co-location, sementara studi aerodinamika dan desain manufaktur dihosting pada instance AWS EC2 untuk komputasi high-performance. Singkatnya, Karma Automotive memerlukan lingkungan desain dan produksi untuk berbagi data real-time untuk merakit mobil secara efisien sambil mempertahankan reputasinya sebagai inovator di bidangnya.
Jaringan tradisional tidak cukup untuk membuat hal ini mungkin dengan cara yang hemat biaya dan dapat diskalakan. Pengadaan sirkuit yang menghubungkan AWS dan infrastruktur on-premise Karma dapat memakan waktu 30 hingga 90 hari. Selama periode lonjakan yang umum dalam komputasi high-performance, Karma akan harus menyediakan lebih banyak sirkuit untuk lebih banyak bandwidth. Namun, selama periode ketika mereka tidak membutuhkan bandwidth sebanyak itu, mereka akan macet membayar untuk sirkuit tersebut.
Strategi Hybrid Cloud Mendorong Keberhasilan
Jaringan SDN (Software Defined Network) yang fleksibel, dapat diskalakan, dan khusus memungkinkan Karma Automotive untuk menyederhanakan cara memindahkan data antara beban kerja produksi on-premise dan lingkungan desain perusahaan di awan. Sekarang, tidak hanya Karma Automotive dapat menjalani simulasi kompleks dan menyampaikan wawasan real-time kepada timnya, ia juga dapat menggabungkan lingkungan kerja yang beragam dengan menggunakan konektivitas pribadi, on-demand untuk memastikan komunikasi low-latency antara beban kerja cloud publik dan basis data lama di data center. Selama periode lonjakan, ia dapat menyediakan dengan klik mouse. Selama periode non-lonjakan, ia dapat menurunkan kebutuhan bandwidth segera.
Strategi hybrid cloud Karma Automotive memodernisasi jaringannya, menciptakan kelincahan operasional yang lebih besar dan konektivitas yang andal antara beban kerja on-premise dan cloud. Ini memungkinkan lebih banyak visualisasi, simulasi dan prototip, memungkinkan Karma Automotive untuk mewujudkan ide-ide mereka dan menyampaikan mobil mewah kelas dunia mereka lebih cepat dari sebelumnya.
Mengadopsi Awan
Semakin banyak organisasi mulai memindahkan beban kerja ke awan untuk berinovasi dan tumbuh, mereka harus memastikan mereka memiliki infrastruktur jaringan yang tepat untuk melakukannya. Namun, lingkungan multi-cloud yang melayani tenaga kerja terdistribusi dan infrastruktur terdistribusi yang mendukung tenaga kerja tersebut hanya fleksibel seperti jaringan yang mengikat semuanya bersama. Seperti yang ditemukan Karma, jaringan software-defined memberikan mereka kelincahan operasional untuk menghubungkan infrastruktur terdistribusi dengan cara yang hemat biaya dan dapat diskalakan.
Perusahaan seperti Karma Automotive semakin menyadari bahwa fleksibilitas awan sangat penting untuk memaksimalkan produktivitas dan inovasi.
