Obchodní potřeba
Zoomcar potřeboval škálovatelnou a nákladově efektivní datovou platformu
Zoomcar zaznamenával rychlý růst počtu uživatelů i objemu dat, jak se jeho peer-to-peer platforma sdílení aut rozšiřovala po celé Indii. Stávající cloudové prostředí vyžadovalo časté aktualizace, bylo spojeno s vysokými náklady na prémiovou podporu a postrádalo cenovou stabilitu. Škálování výpočetního výkonu a úložiště vyžadovalo složité rozšiřování clusterů, což zpomalovalo výkon a zpožďovalo poskytování přehledů potřebných pro rozhodování v reálném čase. S tisíci tabulek a více databázovými enginy způsobovala fragmentace dat stále více komplikací při analytice a vývoji aplikací.
Pro udržení růstu a zajištění plynulého uživatelského zážitku potřeboval Zoomcar moderní infrastrukturu schopnou zvládat velké a různorodé datové sady bez manuálních zásahů. Společnost hledala jednotný datový základ, který by umožnil rychlejší a spolehlivější zpracování rezervací, telemetrie vozidel, cenové inteligence a chování zákazníků. Vznikla jasná technologická vize: konsolidace dat, automatizace škálování a využití spravovaných služeb ke snížení provozní zátěže a podpoře rychlých inovací. Migrace na plně spravovanou platformu Google Cloud byla s touto vizí v souladu. Nová platforma zjednodušila provoz, poskytla elasticitu, konzistentní výkon a pevný základ pro budoucí funkce založené na AI a mobilitní služby.
Hluboké zkušenosti NTT DATA s rozsáhlými migracemi nám umožnily modernizovat bez problémů, aniž bychom narušili náš provoz. Jejich tým vedl náš přechod na Google Cloud, zjednodušil datové toky a vybudoval platformu navrženou pro škálování podle našich rostoucích potřeb. Díky NTT DATA dnes máme výkon i flexibilitu potřebné k tomu, abychom mohli s jistotou podpořit další fázi našeho růstu.
Řešení
Modernizace datového základu Zoomcar na Google Cloud
Zaměřili jsme se na transformaci fragmentovaného a na zdroje náročného prostředí Zoomcar na škálovatelnou cloud-native architekturu. Náš tým úzce spolupracoval s vedením a inženýrskými týmy Zoomcar, aby porozuměl aktuálním pracovním zátěžím, provozním problémům a budoucím produktovým cílům spojeným s růstem mobility.
Doporučili jsme postupný postup k migraci, který zajistí kontinuitu provozu a zároveň řeší složitost přesunu více úložných systémů a analytických pipeline.
Sjednocením různorodých datových zdrojů do BigQuery, jednotné analytické platformy, jsou nyní přehledy generovány rychleji a obchodní týmy mají mnohem snazší přístup k důležitým datům. Produkční zátěže byly přepracovány a plně spravované služby byly navrženy tak, aby podporovaly různé požadavky na výkon a dostupnost. Zpracování dat bylo přesunuto do prostředí s automatickým škálováním, čímž se eliminovaly manuální zásahy a snížila provozní složitost.
Tento přístup byl založen na opakovatelných migračních rámcích, silné správě a kontinuální optimalizaci, aby byla zajištěna hladká transformace a dlouhodobá udržitelnost. Úzce jsme spolupracovali se stakeholdery Zoomcar na sladění nákladových struktur, požadavků na compliance a plánů budoucí škálovatelnosti.
Díky modernímu cloudovému základu nyní Zoomcar těží z vyšší spolehlivosti, rychlejší analytiky a flexibilního provozního modelu podporujícího rychlou expanzi podnikání. Společnost nyní může urychlit inovace v oblasti sdílené mobility a zlepšit zákaznickou zkušenost, aniž by ji zatěžovala správa zastaralé infrastruktury.
Náš rychlý růst vyžadoval jednotnou a škálovatelnou datovou platformu, která umožní rychlejší rozhodování a podpoří nové iniciativy v oblasti mobility. Potřebovali jsme prostředí, které se bude vyvíjet spolu s námi a zároveň bude podporovat inovace napříč týmy. Dnes nám tento moderní základ poskytuje flexibilitu pro spouštění nových služeb, zlepšování zákaznické zkušenosti a získávání větší hodnoty z našich dat.“
Výsledky
Škálovatelná datová platforma umožňuje rychlejší inovace a růst
Škálovatelný výkon
- Více než 5 000 tabulek konsolidováno do jednoho analytického enginu
- Více než 20 databází modernizováno a optimalizováno pomocí spravovaných služeb
- Řešení podporuje provoz ve více než 90 zemích
Úspory a efektivita
- 60–70TB dat přesunuto do nákladově efektivního úložiště
- Automatické škálování eliminovalo manuální správu clusterů
Rychlejší inovace
- Sjednocené datové sady zkracují dobu dodání nových funkcí mobility
- Cloud-native prostředí podporuje budoucí AI a analýzu v reálném čase