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Ducati

Ducati는 NetApp® 솔루션을 사용하여 전 세계에서 방대한 양의 데이터를 활성화할 수 있는 Data Fabric을 구축했습니다. 이제 Ducati는 데이터에 초점을 맞춰 트랙 안팎에서 모터사이클 성능을 지속적으로 최적화하고 신제품 출시 속도를 높이며 고객 경험을 향상할 수 있습니다. Ducati는 데이터 중심의 미래에 지속 가능한 혁신을 보장하기 위한 성공적인 입지를 다졌습니다.

Ducati 히어로 병렬 이미지
Ducati Logo

Ducati

산업

Automotive

국가/지역

Italy

혁신을 앞당기기 위해 Data Fabric을 구축한 Ducati 및 NetApp

Ducati 모터사이클은 하이엔드 성능을 대표하는 아이콘입니다. 1926년부터 이 회사는 이탈리아 볼로냐에서 모든 바이크를 수작업으로 제작했습니다. 2020년에는 48,000대가 넘는 모터사이클이 세심하게 조립되었습니다. 이와 달리 경쟁업체는 같은 해에 약 1950만 대의 모터사이클을 판매했습니다. 하지만 Ducati는 양보다 질을 높이 평가합니다. Ducati의 장점은 혁신을 주도하는 데 도움이 되는 귀중한 성능 데이터의 양에 있습니다. 이러한 혁신은 결국 경쟁업체가 꿈꾸는 바이크 제작으로 이어집니다.

Ducati는 NetApp과 협력하여 MotoGP 모터사이클에 설치된 약 40개의 물리적 센서에서 생성되는 데이터를 활용할 수 있는 Data Fabric을 구축했습니다. 엔지니어는 NetApp 기술과 고성능 컴퓨팅 클러스터를 사용하여 바이크 내에서 직접 거의 실시간으로 원격 측정 처리를 수행했습니다. 또한 Ducati는 NetApp ONTAP® 소프트웨어의 엔터프라이즈급 기능을 활용하여 버전 관리, 보안 및 NetApp Snapshot™ 복사본을 비롯한 제조업체의 데이터 관리 전략의 정교함을 높였습니다.

2021년, Ducati Lenovo 팀은 MotoGP Teams 세계 챔피언십과 MotoGP Constructors 세계 챔피언십에서 2년 연속 우승을 차지했습니다.

데이터를 통해 Constructors의 월드 챔피언십에서 경쟁하고 우승하는 데 도움이 되는 여러 핵심 요점을 이해할 수 있었고 개발 및 테스트 중에 흥미로운 여러 솔루션을 탐색할 수 있었습니다.

Luigi Dall’Igna, 부장, Ducati Corse

Ducati는 스토리지 요구사항을 충족하기 위해 NetApp AFF 기술을 선택하여 다양한 워크로드와 200개 이상의 애플리케이션을 통합했습니다. 이러한 접근 방식을 통해 모든 데이터 자산을 단일 통합 시스템에서 사용할 수 있게 되었으며, 이를 통해 최적의 생산성과 최소한의 설치 공간을 실현할 수 있었습니다. Ducati는 이러한 성공을 바탕으로 전 세계 소비자에게 "커넥티드 바이크"라는 개념을 선보였고 15,000대 이상의 모터사이클 성능 데이터를 활용하고 분석했습니다. Ducati Motor Holding의 최고 정보 책임자 Andrea Spina에 따르면 이는 시작에 불과합니다. "몇 년 안에 100,000대 이상의 바이크에서 데이터를 수집할 수 있을 것이며, 현재 경주에서 제품 바이크로 이어지는 것처럼 도로에서 제품 개발로의 지식 전달을 가속할 수 있습니다."

Ducati는 NetApp 고성능 컴퓨팅을 사용하고 데이터를 하이브리드 클라우드로 이동함으로써 새로운 제품의 시장 출시 속도를 크게 높일 수 있었습니다. Ducati는 파트너십을 지속적으로 발전시키면서 Data Fabric을 사용하여 머신 러닝 및 AI 기회 창출을 포함하여 글로벌 조직의 모든 측면에서 혁신을 달성할 것입니다.

결과

Ducati는 200개의 애플리케이션을 실행하며 재해 복구 센터에서 90개의 가상 머신을 지원합니다. Data Fabric은 지점 운영을 관리하고 현장 데이터 분석을 수행하는 동시에 데이터를 하이브리드 클라우드로 이동할 수 있는 속도와 용량을 제공하여 프로토타입을 개발하고 새로운 모터사이클을 출시하는 시간을 30% 단축합니다.

NetApp 솔루션

모든 산업, 모든 업종별 시장, 모든 분야의 고객을 위한 솔루션입니다. 클라우드, 온프레미스, 하이브리드 클라우드 등 원하는 모든 작업에 데이터를 사용할 수 있습니다.

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