Daimler Truck( đã chuyển đổi công nghệ cơ sở dữ liệu đồ thị do công ty con giới thiệu, trở thành thành quả nội bộ nâng cao khả năng hiển thị và hiệu quả của hạ tầng CNTT tổng thể. Trong quá trình tách riêng hoạt động với Mercedes-Benz vào năm 2021, Daimler cần phân tách hơn 1500 hệ thống và ứng dụng CNTT đã phụ thuộc chéo nhau trong nhiều thập kỷ. Đây là một dự án quy mô lớn ảnh hưởng đến 100.000 nhân viên toàn cầu, 55.000 đại lý và 6.000 đối tác kinh doanh.
Trước đây, công ty chỉ ghi lại tài sản qua cơ sở dữ liệu quản lý cấu hình đơn giản)CMDB(, nhưng thiếu thông tin phản ánh cấu trúc tương tác thực tế hoặc mối liên hệ giữa các hệ thống. Để giải quyết vấn đề phụ thuộc phức tạp này, Daimler đã hướng tới công nghệ đồ thị. Cuối cùng, công ty đã giới thiệu cơ sở dữ liệu đồ thị Neo4j, kết hợp phân tích lưu lượng mạng và dữ liệu telemetry của doanh nghiệp ExtraHop để trực quan hóa mối quan hệ hoạt động theo thời gian thực dưới dạng các nút và cạnh.
Phương pháp này vượt xa mức độ tài liệu đơn thuần, xây dựng một “bản đồ sống động theo thời gian thực”. Nó không chỉ thể hiện cấu trúc kết nối giữa các ứng dụng mà còn tích hợp các điểm tiếp xúc như trung chuyển email, dịch vụ thuế, hệ thống cũ, v.v., ở dạng cao cấp. Điều này giúp phát hiện sớm các phụ thuộc ngoài dự kiến trong quá trình tách riêng, đảm bảo chuyển đổi liền mạch.
Trong vòng hơn ba năm, Daimler đã di chuyển 130.000 thiết bị di động và 15.000 máy chủ đến trung tâm dữ liệu của riêng mình, giảm khoảng 40% số lượng ứng dụng tổng thể, đồng thời hiện đại hóa các hệ thống tài chính, logistics và nhân sự cũ kỹ. Công ty cho biết, trong quá trình này, việc tích hợp mô hình ngôn ngữ lớn)LLM( vào cơ sở dữ liệu đồ thị giúp cả những người không chuyên cũng dễ dàng truy vấn bằng ngôn ngữ tự nhiên để hiểu “tại sao hệ thống hoạt động bình thường hôm qua lại gặp lỗi hôm nay” hoặc “mối phụ thuộc của ứng dụng nằm ở đâu”.
Phương pháp dựa trên đồ thị này không chỉ hỗ trợ tách rời kiến trúc trong ngắn hạn mà còn tạo ra giá trị lâu dài về khả năng hiển thị an ninh và ổn định vận hành. Ví dụ, công ty đã phát hiện sớm các lỗi gián đoạn do thiếu cập nhật chứng chỉ, tiêu thụ năng lượng không cần thiết của thiết bị cũ, từ đó phòng ngừa rủi ro. Công ty cũng tiết lộ đã thành công trong việc xác định các thiết bị trung gian thực hiện hoạt động độc hại bằng công nghệ đồ thị.
Cuối cùng, các lựa chọn công nghệ để tách rời lại trở thành nền tảng cho quá trình cải cách hệ thống số bền vững. Daimler Truck sử dụng hệ thống dựa trên đồ thị để trực quan hóa theo thời gian thực sự khác biệt giữa hành vi dự kiến và hoạt động thực tế của từng ứng dụng, từ đó nâng cao khả năng phản ứng sớm với sự cố bất ngờ và các mối đe dọa mạng.
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
Daimler Trucks, sử dụng công nghệ dữ liệu đồ họa để thành công tách biệt hệ thống IT… đồng thời đảm bảo hiệu quả vận hành và an toàn
Daimler Truck( đã chuyển đổi công nghệ cơ sở dữ liệu đồ thị do công ty con giới thiệu, trở thành thành quả nội bộ nâng cao khả năng hiển thị và hiệu quả của hạ tầng CNTT tổng thể. Trong quá trình tách riêng hoạt động với Mercedes-Benz vào năm 2021, Daimler cần phân tách hơn 1500 hệ thống và ứng dụng CNTT đã phụ thuộc chéo nhau trong nhiều thập kỷ. Đây là một dự án quy mô lớn ảnh hưởng đến 100.000 nhân viên toàn cầu, 55.000 đại lý và 6.000 đối tác kinh doanh.
Trước đây, công ty chỉ ghi lại tài sản qua cơ sở dữ liệu quản lý cấu hình đơn giản)CMDB(, nhưng thiếu thông tin phản ánh cấu trúc tương tác thực tế hoặc mối liên hệ giữa các hệ thống. Để giải quyết vấn đề phụ thuộc phức tạp này, Daimler đã hướng tới công nghệ đồ thị. Cuối cùng, công ty đã giới thiệu cơ sở dữ liệu đồ thị Neo4j, kết hợp phân tích lưu lượng mạng và dữ liệu telemetry của doanh nghiệp ExtraHop để trực quan hóa mối quan hệ hoạt động theo thời gian thực dưới dạng các nút và cạnh.
Phương pháp này vượt xa mức độ tài liệu đơn thuần, xây dựng một “bản đồ sống động theo thời gian thực”. Nó không chỉ thể hiện cấu trúc kết nối giữa các ứng dụng mà còn tích hợp các điểm tiếp xúc như trung chuyển email, dịch vụ thuế, hệ thống cũ, v.v., ở dạng cao cấp. Điều này giúp phát hiện sớm các phụ thuộc ngoài dự kiến trong quá trình tách riêng, đảm bảo chuyển đổi liền mạch.
Trong vòng hơn ba năm, Daimler đã di chuyển 130.000 thiết bị di động và 15.000 máy chủ đến trung tâm dữ liệu của riêng mình, giảm khoảng 40% số lượng ứng dụng tổng thể, đồng thời hiện đại hóa các hệ thống tài chính, logistics và nhân sự cũ kỹ. Công ty cho biết, trong quá trình này, việc tích hợp mô hình ngôn ngữ lớn)LLM( vào cơ sở dữ liệu đồ thị giúp cả những người không chuyên cũng dễ dàng truy vấn bằng ngôn ngữ tự nhiên để hiểu “tại sao hệ thống hoạt động bình thường hôm qua lại gặp lỗi hôm nay” hoặc “mối phụ thuộc của ứng dụng nằm ở đâu”.
Phương pháp dựa trên đồ thị này không chỉ hỗ trợ tách rời kiến trúc trong ngắn hạn mà còn tạo ra giá trị lâu dài về khả năng hiển thị an ninh và ổn định vận hành. Ví dụ, công ty đã phát hiện sớm các lỗi gián đoạn do thiếu cập nhật chứng chỉ, tiêu thụ năng lượng không cần thiết của thiết bị cũ, từ đó phòng ngừa rủi ro. Công ty cũng tiết lộ đã thành công trong việc xác định các thiết bị trung gian thực hiện hoạt động độc hại bằng công nghệ đồ thị.
Cuối cùng, các lựa chọn công nghệ để tách rời lại trở thành nền tảng cho quá trình cải cách hệ thống số bền vững. Daimler Truck sử dụng hệ thống dựa trên đồ thị để trực quan hóa theo thời gian thực sự khác biệt giữa hành vi dự kiến và hoạt động thực tế của từng ứng dụng, từ đó nâng cao khả năng phản ứng sớm với sự cố bất ngờ và các mối đe dọa mạng.