Hvordan distribuerede databaser driver Mission-Critical Business Apps: A Case Study med Amey Banarse

Efterhånden som verden bliver mere og mere digital, skal virksomheder på tværs af brancher – fra detailhandel til finans og bilindustrien – håndtere enorme mængder data. Uanset om man administrerer produktkataloger, behandler telemetridata eller håndterer finansielle transaktioner, er evnen til at administrere og skalere realtidsdata på tværs af flere regioner afgørende for globale operationer.

En ekspert, der fører an i løsningen af disse datahåndteringsudfordringer, er Amey Banarse, en løsningsingeniør med over ti års erfaring i distribuerede databaseteknologier. Amey bruger sin ekspertise til at løse komplekse dataudfordringer, reducere omkostningerne og forbedre ydeevnen.

Hans arbejde har ført til succesfulde samarbejder med Fortune 500-virksomheder, herunder globale finansielle institutioner som Wells Fargo og Fiserv, store detailhandlere som Kroger og bilvirksomheder, herunder General Motors, hvilket gør ham til en fremtrædende figur på området.

Udfordringerne ved datahåndtering i den digitale tidsalder

Koordinering af store mængder information udgør en unik udfordring i den moderne verden. Teknologiske gennembrud som realtidsanalyse og maskinlæring har givet enorme fordele, men disse fremskridt introducerer også nye forhindringer, såsom behovet for adgang med lav latens og opretholdelse af ensartet datatilgængelighed på tværs af regioner.

Amey Banarse deler sin indsigt i at overvinde disse udfordringer og den rejse, der førte ham til at blive ekspert på området.

Q: Amey, hvad inspirerede dig til at forfølge en karriere inden for tekniske løsninger?

A : Min rejse begyndte med en kandidatgrad fra University of Pennsylvania i 2010. Jeg startede min karriere som Senior Data Analytics Consultant hos Gemini Systems, New York, hvor jeg fokuserede på dataanalyseplatforme i den finansielle sektor. At samarbejde med højprofilerede kunder som New York Stock Exchange (NYSE) for at udvikle løsninger og arbejde på projekter med stor effekt, udløste min passion for datahåndtering. Det var under mit samarbejde med Financial Industry Regulatory Authority (FINRA), at jeg virkelig erkendte den kritiske betydning af robust dataarkitektur. I dag, som en anerkendt tankeleder i dataindustrien, kombinerer jeg dyb ekspertise inden for distribuerede systemer og cloud-native transaktionsapplikationer med en forpligtelse til at fremme virksomhedens datainnovation. Jeg er beæret over at bidrage til, at førende fora som Forbes Technology Council deler indsigt gennem skrivning, præsentationer og tankeledelse. Mine taleengagementer ved førende konferencer som AWS ReInvent, VMWare Explore og SpringOne afspejler min dedikation til at forme industriens diskurs, fra moderne dataarkitekturer til virksomhedsdatastrategier, der hjælper organisationer med at frigøre deres dataaktivers fulde potentiale.

Spørgsmål: Hvilke udfordringer står de over for, når industrierne står over for den stigende efterspørgsel efter databehandling i realtid?

A : Nutidens virksomheder, især i sektorer og udviklingsindustrier som detailhandel, bilindustrien og finans, skal håndtere enorme mængder af realtidsdata og samtidig sikre sikkerhed og skalerbarhed. Udfordringer omfatter håndtering af trafikstigninger i spidsbelastningsperioder, opretholdelse af dataintegritet på tværs af geografisk distribuerede systemer og levering af ensartet ydeevne. Undladelse af at løse disse problemer kan føre til flaskehalse, datainkonsistens og operationel ineffektivitet, der har en væsentlig indvirkning på kundeoplevelsen og omsætningen.

Q: Kan du dele din tilgang til at løse disse udfordringer ved hjælp af distribuerede databaseteknologier?

A : Absolut. Jeg udnytter teknologier som YugabyteDB , som giver mulighed for at håndtere transaktioner med høj kapacitet, opretholde stærk konsistens og understøtte implementeringer i flere regioner. Mit fokus er på at designe dataarkitektur, der integrerer distribuerede databaser med cloud-native platforme, hvilket sikrer, at realtidsdata er tilgængelige og pålidelige på tværs af forskellige lokationer. I samarbejde med ingeniørteams implementerer jeg strenge tests under simulerede højtrafikforhold og finjusterer systemer for optimal ydeevne.

Q: Kunne du uddybe et specifikt projekt, hvor du implementerede disse løsninger?

A : Et bemærkelsesværdigt projekt var med en global forhandler, der administrerede over 300 millioner produkter. De havde brug for et skalerbart system for at sikre dataadgang i realtid under spidsbelastningsperioder og sikre, at der ikke var nedetid under tilbud og produktlanceringsdage. Jeg ledede teamet og implementerede en skalerbar arkitekturløsning ved hjælp af YugabyteDB, som ikke kun reducerede deres samlede ejeromkostninger med over $10 millioner, men også sikrede ensartede højtydende operationer i kritiske shoppingsæsoner. Denne løsning giver en problemfri slutkundeoplevelse i højsæsonen, hvilket øger kundeloyaliteten og forhandlerens mærkegenkendelse.

Q: Kunne du uddybe et specifikt projekt, hvor du implementerede disse løsninger?

A : Et bemærkelsesværdigt projekt var med en global forhandler, der administrerede over 300 millioner produkter. De havde brug for et skalerbart system for at sikre dataadgang i realtid under spidsbelastningsperioder og sikre, at der ikke var nedetid under tilbud og produktlanceringsdage. Jeg ledede teamet og implementerede en skalerbar arkitekturløsning ved hjælp af YugabyteDB, som ikke kun reducerede deres samlede ejeromkostninger med over $10 millioner, men også sikrede ensartede højtydende operationer i kritiske shoppingsæsoner. Denne løsning giver en problemfri slutkundeoplevelse i højsæsonen, hvilket øger kundeloyaliteten og forhandlerens mærkegenkendelse.

Q: Du arbejdede også med General Motors. Hvilke udfordringer stod de over for, og hvordan hjalp du dem?

A: General Motors' tilsluttede bilplatform spiller en afgørende rolle i at understøtte deres nye tjenester ved at indsamle og udnytte data fra over 20 millioner tilsluttede køretøjer . Platformen driver funktioner såsom sporing af køretøjets helbred, fjernstart og rapportering af vejtilstand gennem GM-mobilapps og OnStar. Imidlertid var den eksisterende database, der driver denne platform, Apache Cassandra, ved at blive en flaskehals. Det resulterede i høje driftsomkostninger, begrænset skalerbarhed og ydeevneproblemer, især under spidsbelastning. Jeg arbejdede tæt sammen med deres tekniske ledelse for at redesigne systemarkitekturen, som kan behandle enorme mængder telemetridata i realtid, opretholde konsistens og skalere effektivt. Jeg ledede også migreringen fra Apache Cassandra til YugabyteDB. Denne migrering resulterede i en tidoblet forbedring af skalerbarhed og ydeevne, hvilket gjorde det muligt for systemet at håndtere op til tre millioner skrivninger i sekundet, samtidig med at hardware-fodaftrykket og driftsomkostningerne blev væsentligt reduceret. Denne transformation gjorde det muligt for GM at forbedre sine forbundne køretøjstjenester og levere en overlegen kundeoplevelse.

Spørgsmål: Kan du give et eksempel på, hvordan du hjalp en kunde med finansielle tjenesteydelser med at modernisere deres datasystemer?

A : Et væsentligt tilfælde var, da jeg samarbejdede med senior teknisk ledelse i en stor finansiel virksomhed i migreringen fra en ældre IBM DB2-mainframe til et moderne, skalerbart system til at understøtte et detailporteføljedashboard. Ved at lede overgangen til YugabyteDB etablerede jeg en robust arkitektur, der ikke kun reducerede de samlede ejeromkostninger, men også forbedrede slutkundens oplevelse. Den vellykkede migrering muliggjorde live-bruger onboarding, hvilket skabte et fleksibelt og pålideligt system, der understøtter fremtidig vækst. Dette gjorde det muligt for virksomheden at nå sine primære mål om at migrere væk fra mainframen og udnytte cloud-native databaser, som kan implementeres på cloud- og hybride råvarearkitekturer. Det hjalp også med forbedret produktivitet – i stedet for at blive bremset ved at vente på klargøring og vedligeholdelse af DB2 på mainframen, kan applikationsteamet hurtigt implementere YugabyteDB hvor som helst, og det skaleres automatisk efter behov.

Q: Dine præstationer på dette felt er imponerende. Hvad får dig til at fortsætte med at rykke grænser?

A : Jeg er motiveret af den indvirkning, som skalerbare dataplatformsløsninger kan have på missionskritiske applikationer, der driver virksomheder og samfund. At lede højprofilerede projekter på vegne af YugabyteDB, som at designe en skalerbar platform til Super Bowl 2024-streaming-begivenheden, har været utrolig givende. Evnen til at levere en streamingoplevelse af høj kvalitet til over 125 millioner seere understreger vigtigheden af skalerbare, modstandsdygtige systemer i nutidens sammenkoblede verden.

Q: Hvad er din vision for fremtiden for datahåndtering?

A : Jeg tror, at opfindsomheden hos tekniske løsningsingeniører som mig selv er afgørende for en bedre forbundet verden. I takt med at industrier udvikler sig, og efterspørgslen efter realtidsdata fortsætter med at stige, er det afgørende at udvikle innovative løsninger, der gør det muligt for organisationer at skalere effektivt. Jeg sigter mod at lede denne opgave og sikre, at virksomheder kan klare deres dataudfordringer direkte og drive succes gennem intelligente datastyringsstrategier.

Amey Banarses evne til at opbygge skalerbare, modstandsdygtige systemer har gjort det muligt for disse virksomheder at modernisere og håndtere realtidsdata i hidtil uset omfang. Hans ekspertise inden for distribuerede databaseteknologier former fremtiden for datastyring og baner vejen for, at organisationer kan trives i et stadig mere datadrevet landskab.