Budowa niezawodnej i skalowalnej infrastruktury geoprzestrzennej w chmurze
Wiodący na niemieckim rynku dostawca oprogramowania geoprzestrzennego potrzebował solidnej infrastruktury, która umożliwiłaby zarządzanie ogromnymi wolumenami danych przestrzennych, zapewnienie dostępności 24/7 oraz sprawną koordynację pracy wielu zespołów deweloperskich i operacyjnych. Choć platforma opierała się na mikrousługach wdrażanych w klastrach Kubernetes, brakowało jej scentralizowanego zarządzania i automatyzacji, co utrudniało efektywne skalowanie i utrzymanie systemu.
Zarządzanie obiektami infrastruktury z wykorzystaniem GIS
Główne cele projektu obejmowały:
- Przyspieszenie tworzenia nowych środowisk dla aplikacji i usług.
- Zwiększenie efektywności wykorzystania zasobów w infrastrukturze chmurowej.
- Usprawnienie współpracy między zespołami deweloperskimi i operacyjnymi.
- Automatyzację procesów wdrażania i utrzymania systemu.
- Poprawę ogólnej efektywności i jakości działania infrastruktury.
Wyzwanie polegało na zapewnieniu wysokiej dostępności, stabilności i skalowalności systemu przy jednoczesnym umożliwieniu zespołom efektywnego zarządzania zasobami oraz ograniczeniu ręcznej pracy w złożonym środowisku wielousługowym i wieloklastrowym.
Multi-Cloud, GitOps i automatyzacja DevOps
Dedykowany zespół wdrożył kompleksowe rozwiązanie obejmujące:
Zarządzanie infrastrukturą i chmurą
• Wdrożenie multi-cloud w Azure z wykorzystaniem AKS, Application Gateway i WAF
• Infrastruktura jako kod (IaC) oparta na Terraform dla ujednoliconych przepływów i zarządzania zależnościami
• Scentralizowane zarządzanie klastrami Kubernetes przy pomocy ArgoCD
• RBAC (Role-Based Access Control) dla operacji wieloklastrowych
DevOps i automatyzacja
• Zastosowanie zasad GitOps do synchronizacji stanu aplikacji z konfiguracją w repozytorium
• Automatyczne wdrażanie aplikacji i wykrywanie/naprawa odchyleń konfiguracyjnych
• Potoki CI/CD w GitLab zapewniające płynną dostawę i aktualizacje
• Orkiestracja mikrousług z wykorzystaniem Kubernetes, Helm i Docker
Efektywność operacyjna
• Skalowalna, modułowa architektura wspierająca iteracyjne ulepszenia
• Zautomatyzowane monitorowanie, alertowanie i zarządzanie zasobami
• Lepsza współpraca między zespołami deweloperskimi, testowymi i operacyjnymi
Niezawodna, skalowalna i gotowa na przyszłość infrastruktura
Projekt przyniósł wymierne korzyści biznesowe, znacząco poprawiając wydajność infrastruktury i operacji. Niezawodność wdrożeń i odporność systemów GIS wzrosły o ponad 90%, co przełożyło się na stabilniejsze środowiska i minimalizację ryzyka przestojów. Czas udostępniania nowych środowisk oraz skalowania procesów CI/CD skrócił się o 70%, przyspieszając cykle rozwoju i wprowadzanie nowych funkcjonalności. Efektywność operacyjna oraz współpraca między zespołami zwiększyły się o 60%, usprawniając koordynację projektów i przyspieszając realizację zadań.
Dzięki uproszczonej orkiestracji, monitorowaniu i zarządzaniu infrastrukturą firma może szybciej reagować na zmiany, lepiej wykorzystać zasoby i skuteczniej skalować systemy GIS. W efekcie organizacja zyskała wyższą produktywność oraz zdolność szybszego dostarczania wartości klientom.
Rewolucja w przetwarzaniu GIS w chmurze
Dlaczego warto wdrożyć architekturę multi-cloud dla platform GIS?
Podejście multi-cloud zapewnia znaczące korzyści biznesowe, zwiększając odporność na awarie, skalowalność i elastyczność. Dzięki rozproszeniu obciążeń między wielu dostawców chmurowych organizacje minimalizują przestoje i zapewniają wysoką dostępność usług geoprzestrzennych – kluczowych dla aplikacji krytycznych i przetwarzania danych w czasie rzeczywistym. Pozwala to także optymalizować koszty i zarządzać ryzykiem w różnych środowiskach chmurowych.
Jak GitOps z ArgoCD usprawnia zarządzanie klastrami GIS?
GitOps z ArgoCD umożliwia scentralizowane zarządzanie klastrami Kubernetes używanymi do przetwarzania danych GIS z jednego miejsca. Automatyzuje wdrażanie usług i aplikacji geoprzestrzennych oraz utrzymuje wszystkie klastry w zgodności z deklaratywnymi konfiguracjami. Dzięki temu zmniejsza obciążenie operacyjne, eliminuje dryf konfiguracji i pozwala szybko wykrywać oraz naprawiać problemy z wdrożeniami, zapewniając spójną wydajność środowisk GIS oraz niezawodną obsługę danych przestrzennych.
Czy platforma GIS umożliwia skalowanie i obsługę wielu usług?
Tak. Dzięki połączeniu Azure Kubernetes Service (AKS), modularnej architektury mikrousług oraz potoków CI/CD, platforma GIS pozwala na płynne skalowanie i obsługę rosnących obciążeń, a także szybkie wdrażanie nowych funkcjonalności i usług geoprzestrzennych. Organizacje mogą w ten sposób dynamicznie reagować na zwiększone zapotrzebowanie, zachowując wysoką wydajność i niezawodność całego systemu.
Jak automatyzacja wpłynęła na jakość działania i stabilność infrastruktury GIS?
Automatyzacja znacząco poprawiła jakość i stabilność infrastruktury GIS. Dzięki zautomatyzowanym procesom wdrażania, monitorowania i utrzymania, zmniejszyła się liczba błędów wdrożeniowych oraz odchyleń konfiguracji między środowiskami. Systemy GIS stały się bardziej przewidywalne i odporne na awarie, a średni czas naprawy (MTTR) uległ skróceniu. Zautomatyzowane procesy pozwoliły też na utrzymanie spójnej wydajności w wielu klastrach i środowiskach, co zapewniło stabilność działania aplikacji i usług geoprzestrzennych.
Jakie mechanizmy automatycznego skalowania są zaimplementowane (HPA/VPA, autoscaling w chmurze)?
Platforma GIS wykorzystuje automatyczne skalowanie zarówno na poziomie Kubernetes, jak i chmury: Horizontal Pod Autoscaler (HPA) dopasowuje liczbę replik podów do obciążenia, Vertical Pod Autoscaler (VPA) optymalizuje przydział zasobów CPU i pamięci dla podów, a Autoscaler klastra AKS w Azure dynamicznie dodaje lub usuwa węzły w zależności od zapotrzebowania, co zapewnia wysoką dostępność, stabilność i elastyczne reagowanie na rosnące obciążenia.
