ใช้ Splunk ตอบโจทย์ผสานข้อมูล Internet of Things จากอุปกรณ์และระบบหลากหลาย ปรับปรุงกระบวนการการทำงานได้ทุกธุรกิจ

 

stelligence_logo[1]

 

ด้วยการเติบโตของเทคโนโลยีทางด้าน Sensor และการนำไปประยุกต์ใช้อย่างแพร่หลายในวงการธุรกิจต่างๆ ไม่ว่าจะเป็นธุรกิจพลังงาน, โรงงาน, การคมนาคมขนส่ง และอื่นๆ อีกมากมาย ความสำคัญของการรวมข้อมูลแบบศูนย์กลางและการวิเคราะห์ประมวลผลข้อมูลเหล่านั้นจึงได้เพิ่มขึ้นเป็นเงาตามตัว และการนำข้อมูลเหล่านั้นมาแสดงผลเพื่อให้สามารถตัดสินใจทางธุรกิจก็เป็นหัวใจหลักในการขับเคลื่อนธุรกิจให้มีผลกำไรมากขึ้น รวมถึงการรองรับการเติบโตของปริมาณ Sensor ที่จะเพิ่มขึ้นในอนาคต ก็เป็นอีกประเด็นสำคัญที่ต้องคำนึงถึงอยู่เสมอ ซึ่ง Splunk เป็นผู้ผลิตระบบรวมรวมและวิเคราะห์ข้อมูล Big Data ที่สามารถตอบโจทย์เหล่านี้ทั้งหมดได้อย่างครบวงจรภายในระบบเดียว ภายใต้แนวคิดของ Operational Intelligence นั่นเอง

 

data_analytics

 

 

Internet of Things ผลักดันอนาคตของธุรกิจ

Internet of Things เป็นแนวคิดของการติดตามสิ่งต่างๆ ที่เกิดขึ้นบนโลกนี้ด้วย Sensor จำนวนมาก ที่จะรับข้อมูลจากสิ่งแวดล้อมรอบๆ และส่งข้อมูลไปยัง Server หรือ Cloud เพื่อทำการรวบรวมข้อมูลสำหรับประมวลผลเพื่อทำประโยชน์ทางธุรกิจ หรือสั่งคำสั่งไปยังอุปกรณ์อื่นๆ ให้ตอบสนองต่อสิ่งที่เกิดขึ้นได้โดยอัตโนมัติ ซึ่งในภาคธุรกิจต่างๆ ก็เริ่มมีการติดตั้ง Sensor ตามอุปกรณ์ต่างๆ เพื่อติดตามการทำงาน และเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นทั้งหมด เพื่อนำข้อมูลมาวิเคราะห์หลากหลายกรณี เช่น

  • ตรวจสอบประสิทธิภาพการทำงานของเครื่องจักรแบบ Real-time
  • ตรวจสอบเหตุการณ์ผิดปกติที่เกิดขึ้นเพื่อทำการแก้ไขได้ทันท่วงที
  • ตรวจสอบภาพรวมการทำงาน เพื่อสร้างรายงานธุรกิจแบบรายวัน
  • จัดเก็บข้อมูลเพื่อทำการตรวจสอบเหตุการณ์ต่างๆ ย้อนหลัง

ทั้งนี้แต่ละธุรกิจก็จะมีการใช้งาน Sensor เพื่อติดตามเหตุการณ์ต่างๆ ที่แตกต่างกัน รวมถึงยังมีความต้องการในวิเคราะห์และประมวลผลข้อมูลที่แตกต่างกันไปตามความต้องการของธุรกิจและการบริหาร Internet of Things จึงถูกนำไปใช้อย่างแตกต่างกันในแต่ละองค์กร และต้องมีผู้ที่ทำหน้าที่ในการ Customize ระบบวิเคราะห์ข้อมูลสำหรับงานแต่ละรูปแบบแยกย่อยกันไปนั่นเอง

 

Splunk กับระบบ Operational Intelligence สำหรับ Internet of Things

DGRM-Splunk-6-Index-Data-102

Splunk เป็น Software ที่ทำหน้าที่ในการรวบรวมข้อมูลจากระบบใดๆ ก็ตามที่มีการรับส่งข้อมูลได้ผ่านทาง Internet และ IP Address เพื่อรวบรวมข้อมูลเหล่านั้นเอาไว้ และเปิดช่องให้ Developer สามารถพัฒนาระบบเพื่อนำข้อมูลเหล่านั้นออกมาแสดงผลได้ตามต้องการอย่างอิสระ ทำให้สามารถวิเคราะห์และประมวลผลข้อมูลเพื่อตอบโจทย์ทางธุรกิจได้หลากหลายรูปแบบ และสามารถต่อยอดในอนาคตเพื่อรองรับการเติบโตของธุรกิจ และความต้องการใหม่ๆ ได้อย่างไม่รู้จบ

Splunk สามารถรับข้อมูลได้จาก Protocol ต่างๆ มากมาย รวมถึงยังเปิดให้ผู้ใช้งานสามารถทำการ Custom หรือสร้าง Plugins เพิ่มสำหรับรับข้อมูลแบบ Proprietary เพิ่มเติมได้ โดย Splunk เองได้มี Plugins หลักๆ ที่เป็นที่นิยมในการรรับข้อมูลจากอุปกรณ์ Sensor ในระบบ Internet of Things ดังต่อไปนี้

  • SNMP Modular Input สำหรับเชื่อมต่อกับอุปกรณ์ต่างๆ ที่รองรับโปรโตคอล SNMP เพื่อนำข้อมูลมาวิเคราะห์ได้
  • REST API Modular Input สำหรับรวบรวมข้อมูลผ่าน REST API โดยการเรียกข้อมูลและนำผลลัพธ์ที่ตอบสนองมาจัดเก็บไว้ใน Splunk
  • JMS Modular Input สำหรับรวบรวมข้อมูลจาก Messaging Queue เช่น MQTT, TibcoEMS, Weblogic JMS และ ActiveMQ
  • Splunk App for Stream สำหรับการรับข้อมูลของระบบ Network ในลักษณะ Real-time Stream
  • Amazon Kinesis Modular Input เป็นบริการรับและประมวลผลข้อมูลจาก Amazon แบบ Real-time (http://aws.amazon.com/kinesis/) ซึ่งสามารถนำข้อมูลมา Integrate ร่วมกับ Splunk ได้เช่นกัน

 

stelligence_splunk_industrial_data_retrieval

 

 

หลังจาก Splunk ทำการรวบรวมข้อมูลเหล่านั้นและจัดเก็บเอาไว้แล้ว แต่ละองค์กรก็สามารถที่จะทำการค้นหา, วิเคราะห์ หรือแสดงผลข้อมูลเหล่านั้นเป็นกราฟได้ตามต้องการ รวมถึงยังสามารถสร้าง Dashboard เพื่อทำการติดตามข้อมูลแบบ Real-time ได้ และออกรายงานเพื่อนำไปใช้ตัดสินใจทางธุรกิจได้อย่างครอบคลุมอีกด้วย โดยมีตัวอย่างของการนำไปประยุกต์ใช้งานได้แก่

  • การตรวจสอบความถูกต้องของระบบงาน, สายการผลิต และการทำงานของเครื่องจักร
  • ทำ Capacity Planning โดยติดตามความเปลี่ยนแปลงและการใช้งานของอุปกรณ์ต่างๆ
  • ทำ Root Cause Analysis และการแก้ปัญหาจากทางไกล โดยการวิเคราะห์ข้อมูลและ Correlate ความเกี่ยวพันที่เกิดขึ้นของเหตุการณ์ต่างๆ
  • ค้นหาความผิดปกติ หรือสิ่งทีอาจจะนำมาซึ่งความเสียหายได้ก่อนที่จะเกิดความเสียหายขึ้น
  • ตรวจสอบระบบรักษาความปลอดภัย และการทำ Compliance
  • ตรวจสอบการโจมตีแบบ Cybersecurity Threats

ทั้งนี้ Splunk ยังสามารถนำไปประยุกต์ใช้งานได้หลากหลายกรณีนอกเหนือจากตัวอย่าง โดยสามารถปรับเปลี่ยนไปตามความต้องการของธุรกิจได้ทันที จากการเปิดให้ผู้ใช้งานสามารถสร้างหน้าแสดงผลรูปแบบต่างๆ ด้วยตนได้อย่างอิสระนั่นเอง

 

กรณีศึกษา: การเพิ่มประสิทธิภาพของธุรกิจ Logistic ด้วย Internet of Things ร่วมกับ Splunk

บริษัท New York Air Brake เป็นธุรกิจเกี่ยวกับระบบเบรค, ระบบควบคุมรถไฟ และระบบ Simulate สำหรับการขับรถไฟ ได้ทำการติดตั้ง Sensor ต่างๆ บนรถไฟขนสินค้า เพื่อทำการติดตามข้อมูลการวิ่งและการเบรคของรถไฟ เพื่อทำการ Optimize ให้ประหยัดน้ำมันสูงที่สุด โดยธุรกิจขนส่งทางรถไฟที่สหรัฐอเมริกานั้นมีการใช้น้ำมันต่อปีถึง 3,600 ล้านแกลลอนต่อปี ตีเป็นมูลค่า 11,500 ล้านเหรียญดอลลาร์สหรัฐ หรือราวๆ 345,000 ล้านบาทไทย การลดปริมาณการใช้น้ำมันได้แม้เพียง 1-2% ก็ถือว่ามีมูลค่ามหาศาลมากแล้ว

Splunk ได้มีบทบาทในการนำข้อมูลจาก Sensor ทั้งหมดที่ติดตั้งเอาไว้ มาประมวลผลและแสดงผลแบบ Real-time หรือย้อนหลัง เพื่อให้ทีมวิศวกรสามารถทำการ Optimize วิธีการขับรถไฟที่ประหยัดน้ำมันที่สุด เพื่อลดค่าใช้จ่ายและเพิ่มผลกำไรได้อย่างต่อเนื่อง โดย Splunk สามารถทำการสร้างและปรับแต่งรายงานได้อย่างอิสระเพื่อตอบคำถามในเชิงธุรกิจต่างๆ ได้อย่างทันท่วงที ด้วยการนำข้อมูลของระบบควบคุมรถไฟ มาประมวลผลร่วมกับข้อมูลที่ได้รับจาก Sensor และปรับแต่งการแสดงผลได้อย่างยืดหยุ่นบน Splunk

ปัจจุบันนี้ New York Air Brake ได้มีการติดตั้ง Sensor เอาไว้บนหัวรถจักรของรถไฟจำนวนทั้งสิ้น 4,000 ขบวน และทำการส่งข้อมูลมาจัดเก็บและประมวลผลแบบ Real-time อยู่ทุกวัน

 

สำหรับผู้ที่สนใจ Splunk และอยากพูดคุยเพื่อรับคำปรึกษาเพิ่มเติมหรือทดสอบระบบ สามารถติดต่อบริษัท STelligence ได้ทันทีที่ info@stelligence.com หรือติดต่อคุณธเนศ ฝ่ายขาย ที่โทร 089-444-2443 หรือโทร 02-938-7475 ได้ทันที

 

ข้อมูลเพิ่มเติม