Заказчики: Boeing (Боинг) Машиностроение и приборостроение Подрядчики: Microsoft Продукт: Microsoft AzureДата проекта: 2016/05
|
Технология: IaaS - Инфраструктура как услуга
Технология: PaaS - Platform As A Service - Бизнес-платформа как сервис
|
2 августа 2016 года The Wall Street Journal сообщила о планах Boeing, совместно с подразделениями AerData и Jeppesen, перевести программные продукты в области авиационной аналитики на платформу Azure.
Задачи проекта
Согласно выводам компании, загрузка своих сервисов на несколько облачных платформ снижает эффективность бизнеса. Решение обусловлено снижением эффективности соответствующих сервисов Boeing при использовании сразу нескольких облачных платформ[1].
Переход на облачные вычисления - часть долгосрочной стратегии Boeing, направленной на увеличение годового дохода компании в коммерческом и военном секторах с $15 млрд до $50 млрд к 2025 году. Использование облачных технологий поможет более эффективно использовать возможности самих коммерческих самолетов, в функционировании которых все большую значимость получает Интернет. В частности, доступ к всемирной сети открывает пилотам и авиационному персоналу доступ к информационным ресурсам в режиме реального времени.
В долгосрочной перспективе Boeing намерена запустить пакет приложений, ориентированных на повышение эффективности эксплуатации ВС. Ожидается, что за счет обработки информации в режиме реального времени расход топлива удастся снизить почти на 10%.
Microsoft намерена обеспечивать техническую поддержку Boeing и способствовать продажам программных продуктов авиастроителя.Обзор российского рынка банковской цифровизации: импортозамещение, искусственный интеллект и собственные экосистемы
Необходимость использования облачных вычислений обусловлена особенностью авиационной отрасли генерировать огромные массивы разнообразных данных. В частности, самолеты Boeing 787 формируют более 500 ГБ данных за один полет. Эта информация собирается с тысяч датчиков, установленных на воздушном судне. Авиакомпании используют эти данные для прогнозирования технического состояния самолета и оптимизации расхода топлива.