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Factory Software | eBay | Data centers AVEVA PI System
eBay gère quotidiennement des milliards d'annonces et des millions de transactions, et a besoin d'informations temps réel sur ses centres de données pour préserver la disponibilité et anticiper la demande future. Le groupe manquait d'une vue globale temps réel des opérations, s'appuyait sur des feuilles de calcul obsolètes et déconnectées, et ne pouvait prévoir avec confiance ses besoins en capacité. Le déploiement d'AVEVA PI System et d'AVEVA PI Server a permis d'intégrer un outil DCIM aux données opérationnelles pour créer une vue « cockpit » unifiée des centres de données. Les bénéfices sont substantiels : meilleure compréhension de l'état d'alimentation et de refroidissement, capacité à prédire les besoins futurs en capacité, décisions plus rapides et basées sur les données concernant les investissements d'infrastructure de plusieurs millions de dollars, et précision améliorée des prévisions pour la planification d'équipement et d'espace. eBay dispose désormais d'un pilotage à la hauteur de la massification de son trafic, avec un smartphone vendu toutes les cinq secondes et plus de 170 millions d'acheteurs actifs sur sa plateforme.
FAQ
Comment AVEVA PI System apporte-t-il une vision « cockpit » aux opérations d'un data center ?
AVEVA PI System collecte en temps réel les données issues des équipements d'alimentation, de refroidissement et d'infrastructure des data centers eBay. Couplée à un outil DCIM, la plateforme construit une vue « cockpit » unifiée donnant aux exploitants une visibilité globale sur l'ensemble des sites mondiaux. Cette approche remplace les feuilles de calcul obsolètes et déconnectées par une supervision industrielle moderne, indispensable pour piloter une plateforme traitant des milliards d'annonces et des millions de transactions chaque jour.
Pourquoi remplacer les feuilles de calcul par AVEVA PI Server dans un data center ?
Les feuilles de calcul utilisées par eBay étaient déconnectées, obsolètes et incapables de refléter l'état réel des opérations en temps réel. AVEVA PI Server centralise et historise les données opérationnelles, garantit leur fraîcheur et leur intégrité, et alimente automatiquement les tableaux de bord décisionnels. Pour un opérateur de data center, cette transition est cruciale : elle évite les erreurs de saisie manuelle, fiabilise le reporting interne et accélère la détection d'anomalies sur l'alimentation et le refroidissement.
Comment prévoir les besoins en capacité d'un data center grâce aux données AVEVA ?
AVEVA PI System historise les profils de charge, de consommation et de refroidissement sur de longues périodes. eBay exploite ces séries temporelles pour modéliser la croissance de trafic (un smartphone vendu toutes les cinq secondes, 170 millions d'acheteurs actifs) et prédire avec précision les besoins futurs en alimentation, espace et équipements. Cette anticipation data-driven évite à la fois le sur-investissement coûteux et la rupture de capacité, deux risques majeurs dans l'industrie du data center.
Quels bénéfices business eBay a-t-il tirés du déploiement d'AVEVA PI System ?
Avec AVEVA PI System et PI Server, eBay accélère ses décisions d'investissement d'infrastructure de plusieurs millions de dollars en s'appuyant sur des données factuelles plutôt que sur des estimations. La précision des prévisions d'équipement et d'espace est améliorée, la disponibilité des services est mieux maîtrisée, et les équipes opérationnelles disposent enfin d'une vision consolidée. C'est un ROI direct sur la performance industrielle d'un acteur dont l'activité dépend entièrement de la fiabilité de ses data centers.
Pourquoi AVEVA PI System est-il devenu un standard pour les opérateurs de data centers ?
Le secteur des data centers fait face à une explosion de la demande (IA, cloud, e-commerce) et à une pression croissante sur l'efficacité énergétique. AVEVA PI System collecte des millions de points de données par seconde, les historise et les rend exploitables pour les équipes ingénierie, opérations et finance. Cette capacité à transformer la donnée temps réel en décisions stratégiques explique son adoption par des acteurs comme eBay qui doivent garantir simultanément performance, scalabilité et maîtrise des coûts.