Proces odvajanja Daimler Truck Holding AG od Mercedes-Benz Group AG
Kada je Daimler Truck Holding AG započeo dug i složen proces odvajanja od Mercedes-Benz Group AG 2021. godine, kompanija se suočila s izazovnošću koja nije bila nimalo jednostavna. Tijekom desetljeća suradnje, sustavi informacijske tehnologije postali su duboko isprepleteni, a zajednička infrastruktura i nedokumentirane ovisnosti činili su odvajanje iznimno zahtjevnim.
Problem s IT sustavima
Unutar kompanije nalazilo se više od 1500 IT sustava i aplikacija koje je bilo potrebno odvojiti, redizajnirati ili zamijeniti. Ovaj proces trebao je obuhvatiti 100.000 zaposlenika diljem svijeta, 55.000 trgovaca i 6.000 poslovnih partnera. Jednostavno “presijecanje veza” između dviju tvrtki predstavljalo bi veliki rizik. Mnoštvo nepredviđenih ovisnosti moglo bi srušiti kritične aplikacije sa svakog kraja, a dijagnosticiranje ili oporavak od takvih kvarova bio bi gotovo nemoguć zadatak.
Conor O’Shea, AI arhitekt u Daimler Trucku, ističe: “Ako samo prekinemo tu vezu, obje će tvrtke propasti.” Ovaj izazov potaknuo je Daimler Truck da se okrene inovativnom rješenju – tehnologiji grafičke baze podataka.
Kretanje prema tehnologiji grafičkih baza podataka
Daimler Truck je pronašao rješenje koristeći Neo4j, tehnologiju grafičke baze podataka koja je omogućila modeliranje IT okruženja kao ontologije – strukturiranog prikaza entiteta i njihovih odnosa. Ovaj pristup omogućio je vizualizaciju i razumijevanje kako su različite aplikacije međusobno povezane.
Tvrtka ExtraHop Networks Inc. pružila je potrebnu telemetriju koja bilježi tokove prometa u realnom vremenu, identificirajući komunikaciju između klijenata i poslužitelja, što je dodatno pomoglo u izgradnji jasne slike o zaposlenim sustavima. Deloitte je razvio cjevovod za ekstrakciju, transformaciju i učitavanje podataka, koristeći jezik Go, što je omogućilo analize milijuna tokova kako bi se utvrdili odnosi između aplikacija.
Razdvojeći nevidljive ovisnosti
Jedan od ključnih zadataka bio je zatvoriti razliku između IT imovine do koje se pristupalo kroz zajedničke sustave. Iako je postojeći CMDB (baza podataka konfiguracije) pružala informacije o IT imovini, nedostajao joj je kontekst. Ovisnosti iz stvarnog svijeta, kao što su DNS unosi, proxyji i drugi ključni elementi, često su bile nedovoljno dokumentirane.
“Ono što smo vidjeli bili su naslijeđeni dani i godine isprepletenih sustava”, rekao je O’Shea. Ova situacija prirodno je dovela do potreba za jasnijim dokučivim modelom kako bi se odvojila dva poslovna entiteta.
Implementacija i ostvarenje preklapanja
S razvojem grafičkog modela, Daimler Truck bio je u mogućnosti identificirati koje aplikacije pripadaju poslovanju s kamionima, a koje Mercedes-Benzu, kao i određene točke preklapanja. Dok su se zajedničke usluge, poput ServiceNow i Salesforce, relativno jednostavno razdvojile, unutarnje aplikacije zahtijevale su složenije analize.
Korištenjem grafičkog modela, mümkünosti su se značajno povećale. Ovaj pristup omogućio je timovima za migraciju da razvijaju planove razdvajanja za svaki slučaj, što je smanjilo nepoznanice i rizike tijekom migracije.
Modernizacija i poboljšana vidljivost
Provedeno razdvajanje trajalo je 3,5 godine, a rezultati su bili impresivni. Osim uspješnog razdvajanja aplikacija, migrirano je 130.000 mobilnih uređaja i 15.000 servera, uz smanjenje ukupnog broja aplikacija za 40%. U procesu, mnogi naslijeđeni sustavi, uključujući one starije od 30 godina, modernizirani su.
Daimler Truck također je stekao novu razinu vidljivosti. Produžujući grafikon kako bi uključio dodatne izvore podataka, poput vatrozida i sustava za analizu strojnih podataka, tvrtka je mogla pratiti mrežno ponašanje i sigurnosne rizike bolje nego ikada prije.
Dugoročne prednosti i prilike
O’Shea naglašava da ontologija ima vrijednost daleko izvan razdvajanja dviju kompanija. “To je nadzorna ploča za promatranje na razini aplikacije”, rekao je. Korištenjem velikog jezičnog modela, korisnici mogu jednostavno postavljati pitanja poput “Zašto ova aplikacija danas ne radi?” bez potrebe za dubokim tehničkim znanjem.
Grafički model omogućio je i identifikaciju problema koji bi inače prošli nezapaženo, poput istrošenih certifikata ili neiskorištenih poslužitelja, pružajući čistu sliku o aktivnostima unutar sklopova.
Svi ovi faktori pretvorili su što je započelo kao alat za upravljanje rizikom u stratešku prednost, nudeći Daimler Trucku trajnu vidljivost u njegovoj IT infrastrukturi.
