Proje Öyküsü

2012 yılından beri enerji piyasasında faaliyet gösteren YEPAŞ, Samsun, Ordu, Çorum, Amasya ve Sinop (Yeşilırmak Dağıtım Bölgesi) illerini kapsayan geniş bir coğrafyada 2,2 milyona yakin abonelik sözleşmesi kapsamında yaklaşık olarak 5 milyon kişinin elektrik tedarikçisi konumundadır.

YEPAŞ, mesken tüketimi yapan bireysel müşterilerinden, yüksek tüketimli sanayi kuruluşlarından, büyük ölçekli ticarethane abonelerine kadar geniş bir müşteri yelpazesine elektrik tedarik hizmeti vermektedir.

Mevcut Yapı Zafiyetleri ve Proje İhtiyaçları

Proje başlangıcında Çalık Holding’in enerji piyasasındaki iştiraki olan YEPAŞ, 2.2 milyon abonesi için düzenli ölçüm ve faturalandırma süreçlerini yönetmekteydi. Firma rutin iş akışlarında elektrik dağıtım santrallerinden elektrik üretim verilerini toplayarak merkezi bir veri gölüne aktarıyor, ayrıca bu verilere mevcut tüketim istatistiklerini de ekleyerek gelecekteki elektrik tüketim alışkanlıklarını tahmin edip üretim kapasitesini bu istatistiksel tahminlemeye göre planlamaya çalışıyordu.

Bu süreçte verilerin toplanması, platform bakımı – yönetimi, izleme ve yedekleme gibi zorlayıcı süreçleri dağıtık yapılar üzerinden yönetiyor, veri koleksiyonlarını birden çok kaynaktan tedarik ederken, bu dağınık verinin orkestrasyonu sırasında veri çoğullama handikapları ile uğraşmak zorunda kalıyordu.

Yepaş, iş sürekliliğini güçlendirmek ve veritabanı biçimi ne olursa olsun (SQL - noSQL) tümleşik bir veri ambarı yapısı kurgulayarak tüm veri akışlarını tek noktada toplamak, izlemek, yedeklemek yani kısacası yüksek verimlilikte yönetebilmek için güçlü bir çözüme ihtiyaç duymakta idi.

Zafiyet Analizi neticesinde öne çıkan başlıklar:

• Tüm iş birimleri yalnızca ihtiyacı olan veriyi topluyor, çalışanlar arasında ortak bir veri havuzu çözümüne ihtiyaç duyuyordu.
• Farklı verilerin farklı iş birimleri tarafından farklı yöntemlerle toplanması veri çoğullaması problemlerine neden oluyordu.
• Bu dağınık, türev ve tekrar eden veri kümelerinin tekilleştirilmesi ve verimsiz iş süreçlerinin ortadan kaldırılması gerekiyordu.
• Ortak veri havuzları oluşturabilmek adına veriyi sahiplenen ve veriyi yöneten bir iş birimlerinin oluşturulması kritik öneme sahipti.
• Kullanımda olan dağıtık veri tabanları sebebiyle verilerin daha akıcı ve hızlı bir yöntem ile toplanması mümkün değildi.

Çözüm Planı ve Uygulama

Proje kapsamında Bulutistan DBaaS (Database as a Service) çözümü ile Yepaş’ın ihtiyaç duyduğu veri gölünün oluşturulması ve ilk etapta 200 milyon verinin yeni veri gölüne aktarımını içeren geçiş fazı 3 aylık verimli proje süreci sonunda %100 başarı oranı ile tamamlandı.

• PoC testleri tanımlandı ve uygulandı
• Performans ve stres testleri gerçekleştirildi
• PoC onayı ardından ilk aşamada 1 TB veri inject edildi
• ETL job ile 200 milyon kayıt içeri alındı
• Proje sonunda YEPAŞ için 2 TB, YEDAŞ için ise 1 TB civarında bir veri içeriye alınarak proje tamamlandı.

Sağlanan Avantajlar

3 aylık verimli proje süreci sonucunda DBaaS pazarının öncüsü Bulutistan altyapısına geçiş yapılan YEPAŞ projesinin etki raporuna aşağıda yer verilmiştir.

İş Sürekliliği Etkisi

• Verinin dağıtık toplanması sırasında yaşanan zorluklar nedeni ile gerçek zamanlı tahminlerin yapılamaması, geçmiş zaman verilerinden tahmin yapılmak zorunda kalınması problemi ortadan kaldırıldı.
• Veri Toplama ile ilgili yönetimsel hizmetler Bulutistan tarafından yüklenildi. Bu sayede şirket içi kaynakların daha verimli kullanılması sağlandı.
• Veri toplanması veya işlenmesi sırasında DBaaS platformu seviyesinde oluşabilecek tüm problemlerin Bulutistan tarafından çözülmesi planlandı.

Performans ve Maliyet Etkisi

• Tüm büyük veri merkezi bir veri havuzunda (Data Lake) toplanabilir oldu.
• Veri çoğullamasının oluşturduğu verim kaybının önüne geçildi.
• Büyük veri daha performanslı bir şekilde toplanmaya başlandı. Bu sayede yoğun veri akışlarında %22’ye varan zaman tasarrufu sağladı.
• Daha az veri tabanında daha az miktarda veri toplanarak donanım ve iş gücü kaynağı öznesinde %20 ile %60 arasında maliyet avantajı sağlandı.
• Predictive Analysis süreçlerinde tahminleme doğruluğu %62 oranında iyileştirildi.

Fonksiyonel Kazanımlar

• Veritabanı topolojisi dinamik olarak görüntülenebilir hale geldi.
• Veritabanı üzerindeki sorgular (query) ile ilgili analizler görsel ekranlar üzerinde görüntülenebilir yapıya kavuştu.
• Veritabanı yedekleri ve yedekleme planları oluşturulabilmesi sağlandı.
• Veritabanı ile ilgili kullanıcı ve RBAC roller tanımlanabilir oldu.
• Veritabanları izlenebilmekte ve alarmlar üretilebilir oldu.
• Veritabanı node ları Read ve Write olmak üzere ayrıştırılabilir yapıya kavuştu.
• Özel Dashboard’lar oluşturulmasının önü açıldı.