데이터베이스가 석유 및 가스 회사의 주유소 가격 상승을 낮추기 위해 어떤 도움을 줄 수 있을까요? 많은 것이 밝혀졌습니다!
이 글에서는 급격히 증가하는 에너지 비용의 몇 가지 데이터 관련 요인과 Couchbase가 이를 해결하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지 살펴봅니다. 이 글을 쓰는 시점에 미국의 유가가 갤런당 $6(제 소형 하이브리드 차량에 $60 이상을 채우는 데 드는 비용)을 기록하면서 이 주제를 심도 있게 탐구하고 싶다는 동기가 생겼습니다.
최근 월스트리트 저널 기사 는 코로나19로 인한 수요 차질과 공급 과잉으로 가격이 하락했던 2020년의 석유 및 가스 산업 위기가 반등하고 있다고 설명했습니다. 수요 증가와 우크라이나 전쟁으로 해외 공급이 위협받으면서 원유는 배럴당 $100달러를 넘어섰습니다. 그러나 미국의 원유 생산량은 지난 2년간 하루 1,200만 배럴 미만으로 팬데믹 이전 수준보다 10%~15% 낮은 수준에 머물러 있습니다.
이 기사는 "그렇다면 왜 미국의 석유 및 가스 회사들은 국내 인플레이션이 만연한 글로벌 시장 충격 시기에 석유 및 휘발유 가격을 낮추기 위해 더 많은 배럴을 생산하지 않는 것일까?"라는 질문을 던집니다. 그 답은 복잡하고 다방면에 걸쳐 있지만, 석유 및 가스 회사가 데이터 관리 방식을 변경하여 생산량을 획기적으로 늘릴 수 있는 방법을 설명하겠습니다.
너무 많은 데이터, 너무 짧은 시간
에 대한 흥미로운 맥킨지앤컴퍼니의 연구가 있습니다.석유 및 가스 회사가 분석에 나서야 하는 이유". 얼마 전에 출판되었지만 그 어느 때보다 관련성이 높다고 생각합니다. 저자들은 다음과 같이 설명합니다. 정보 격차 를 최대한 활용하지 못하고 데이터 및 분석 석유 및 가스 회사의 비효율성과 생산량 감소에 기여합니다.
이 기사에서는 생산 및 처리 시설의 본질적으로 복잡한 특성을 성능 격차의 가장 중요한 원인으로 꼽았습니다. 제어실 운영자가 3~4명인 해양 석유 플랫폼이 다운홀, 해저 및 상부 장비에 있는 수천 개의 센서로부터 데이터를 지속적으로 공급받는다고 가정해 보겠습니다. 운영자는 각각 다른 설정으로 수많은 변수를 제어해야 하며 동시에 파도 높이, 온도 및 습도 같은 요소도 고려해야 합니다.
결론: 너무 많은 정보가 너무 빠르게 유입되어 기존의 SCADA 시스템, 시뮬레이션 도구 및 교육으로는 극복할 수 없는 효율성의 장벽이 되고 있습니다.
효율성 부족은 상당한 영향을 미칩니다. 맥킨지 벤치마크에 따르면 일반적인 해양 플랫폼은 다음과 같은 이유로 인해 최대 생산 잠재력의 약 77%만 가동되는 것으로 나타났습니다. 통찰력 부족 장비 상태와 고장 가능성 등을 고려해야 합니다. 업계 전반적으로 이러한 부족분은 하루에 1,000만 배럴에 달하며, 이러한 추가 생산이 유가 하락에 어떤 영향을 미칠지 상상해 보세요!
엣지까지 처리 확장
그렇다면 석유 및 가스 회사는 데이터 부족 문제를 어떻게 해결해야 할까요? 모든 에너지 회사가 충분히 보유하고 있는 데이터부터 시작해야 합니다. 플랫폼 운영자는 예측 분석과 머신 러닝을 포함한 데이터와 분석을 활용하여 생산에 중요한 매개변수를 더 잘 모니터링하고 향후 발생할 수 있는 상황이나 장애에 대한 인사이트를 확보함으로써 보다 신속하고 효과적으로 업무를 수행하여 전반적인 효율성을 높일 수 있습니다.
실시간 데이터와 고급 분석에 대한 액세스는 성능 격차를 해소하고 운영에 상당한 긍정적인 영향을 미쳐 생산성 향상에 기여할 수 있습니다. 그러나 데이터를 활용하여 효율성을 개선한다는 개념에는 여러 가지 어려움이 따르는데, 그중에서도 데이터 양이 가장 큰 문제입니다.
석유 시설에서는 엄청난 양의 데이터가 생성되며, 진정한 운영 최적화를 위해서는 이러한 데이터를 소스에서 캡처, 저장 및 분석해야 하지만 데이터가 너무 많고 즉각적인 해답이 필요한 상황에서 이를 어떻게 수행할 수 있을까요? 많은 데이터를 처리하고 예측을 도출할 수 있는 저장 및 처리 능력을 갖춘 클라우드를 이용하는 경우도 있습니다. 하지만 북해와 같이 멀리 떨어진 지역이나 지하와 같이 인터넷이 없는 환경에서 운영할 때는 특히 대량의 데이터를 처리해야 하는 경우, 순식간에 중요한 결정을 내려야 할 때 클라우드에 의존할 수 없습니다.
엣지 컴퓨팅 가 해답입니다. 엣지 컴퓨팅은 데이터 센터를 온프레미스, 즉 시추 플랫폼, 유전, 선박 또는 직원의 핸드헬드 디바이스 등 어디에든 배치하는 아키텍처 접근 방식입니다. 이렇게 하면 데이터가 생성되는 곳에서 더 가까운 곳에서 처리할 수 있으므로 애플리케이션의 속도가 빨라지고 인터넷에 대한 의존도가 줄어들어 안정성이 향상됩니다.
엣지 컴퓨팅은 여전히 궁극적인 중앙 데이터 센터 역할을 하는 클라우드를 없애는 것이 아니라, 데이터 처리를 엣지까지 확장하는 것입니다. 분산 아키텍처.
카우치베이스 서버 및 모바일 솔루션을 사용하는 엣지 컴퓨팅의 아키텍처 예시입니다.
포브스 기사 석유 및 가스 분야의 엣지 컴퓨팅 는 석유 및 가스 운영을 위한 엣지 컴퓨팅의 네 가지 주요 이점, 즉 더 나은 개인정보 보호, 대역폭 감소, 지연 시간 단축, 높은 신뢰성 보장이 있다고 지적했습니다.
엣지 컴퓨팅은 개인 데이터를 로컬에서 처리하여 비공개로 유지하므로 민감한 데이터가 엣지를 벗어날 필요가 없습니다. 또한 로컬 처리를 통해 클라우드로 전송되는 데이터가 줄어들기 때문에 대역폭 비용도 절감됩니다. 또한 데이터를 로컬에서 처리하고 분석함으로써 애플리케이션의 대기 시간이 크게 단축됩니다. 마지막으로 엣지 컴퓨팅은 인터넷 연결 없이도 작동할 수 있기 때문에 애플리케이션의 안정성이 향상됩니다.
엣지 지원 데이터베이스
엣지 컴퓨팅의 개념은 간단합니다. 데이터가 생성된 곳에서 더 가까운 곳에서 데이터를 처리하는 것입니다. 이를 통해 앱의 속도와 가용성이 향상되지만 데이터베이스 선택이 성공의 관건입니다.
분산형 클라우드-엣지 아키텍처에서는 모든 계층이 캡처된 데이터를 일관되게 이해해야 합니다. 동시에 연결이 끊어지면 모든 계층이 독립된 파티션으로 실행될 수 있어야 합니다. 따라서 데이터베이스는 다음을 수행할 수 있어야 합니다. 저장 및 처리 분산 클라우드에서 엣지까지. 또한 데이터베이스는 클라우드, 엣지 데이터 센터 또는 디바이스에 있는 데이터베이스 인스턴스 간에 데이터를 즉시 복제하고 동기화해야 합니다.
또한 엣지 아키텍처 전체에 걸쳐 최적의 데이터 흐름을 제공하기 위해 데이터베이스 동기화를 제어할 수 있어야 합니다. 예를 들어 센서에서 캡처한 고속 데이터는 오일 플랫폼에서 처리 및 분석할 수 있지만, 네트워크 대역폭 효율성을 위해 연결이 허용되는 경우에만 집계된 데이터만 클라우드에 동기화됩니다.
마지막으로 데이터베이스는 다음과 같아야 합니다. 임베드 가능를 통해 엣지 디바이스에서 직접 실행하여 밀리초 미만의 응답성과 제로 다운타임을 제공합니다.
엣지 컴퓨팅을 도입하려는 석유 및 가스 기업은 이러한 중요한 기능을 제공할 수 있는 엣지 지원 데이터베이스의 사용만 고려해야 합니다.
효율성 향상 = 생산량 증가
엣지 컴퓨팅을 사용하면 인터넷이 느리거나 간헐적이거나 완전히 사용할 수 없는 경우에도 석유 및 가스 시설의 애플리케이션을 안정적이고 빠르게 실행할 수 있습니다. 이러한 속도와 안정성의 조합을 통해 더 많은 데이터를 더 빠르게 처리하고 실시간 분석을 통해 석유 및 가스 운영을 보다 효율적으로 운영할 수 있으며, 이는 생산량 증가의 핵심입니다.
생산량 증가는 곧 가격 인하로 이어질 수 있기 때문에 이러한 영향을 직접 경험하고 싶다는 생각이 들었습니다!
리소스
이 게시물에 참조된 문서는 다음과 같습니다:
- 미국 석유 및 가스 생산업체들이 에너지 위기를 해결하지 못하는 이유 (WSJ)
- 석유 및 가스 회사가 분석에 나서야 하는 이유 (맥킨지)
- 석유 및 가스 기업이 데이터를 더 잘 활용하려면 엣지로의 전환이 중요합니다. (포브스)
Couchbase가 이러한 각 문제를 어떻게 해결하는지 자세히 알고 싶으신가요? 다음은 읽고 살펴볼 수 있는 몇 가지 온라인 리소스입니다: