Daimler Trucks, utilisant la technologie de données graphiques, a réussi à séparer les systèmes informatiques… tout en garantissant l'efficacité opérationnelle et la sécurité

Daimler Truck( a intégré la technologie de base de données graphique lors de la séparation de ses filiales, ce qui s’est transformé en un résultat interne améliorant la visibilité et l’efficacité de l’infrastructure informatique globale. Lors de la séparation opérationnelle avec Mercedes-Benz en 2021, Daimler a dû décomposer plus de 1500 systèmes et applications informatiques interdépendants, certains depuis plusieurs décennies. Il s’agit d’un projet de grande envergure impactant 100 000 employés dans le monde, 55 000 concessionnaires et 6 000 partenaires commerciaux.

Auparavant, l’entreprise ne conservait ses actifs qu’à l’aide d’une simple base de données de gestion de configuration)CMDB(, manquant cruellement d’informations reflétant la structure d’interaction réelle ou les relations de connexion entre les systèmes. Pour résoudre ces dépendances IT complexes, Daimler s’est tourné vers la technologie graphique. Finalement, l’entreprise a adopté la base de données graphique Neo4j, combinée à l’analyse du trafic réseau et aux données télémétriques d’ExtraHop, une solution d’observation, pour visualiser en temps réel les relations opérationnelles sous forme de nœuds et d’arêtes.

Cette approche dépasse la simple documentation, créant une “carte vivante en temps réel”. Elle montre non seulement la structure de connexion entre les applications, mais intègre également des points de contact avec des relais de courrier électronique, des services fiscaux et des systèmes hérités, sous une forme avancée. Cela permet d’identifier précocement des dépendances inattendues lors de la séparation, assurant une transition fluide.

Au cours de trois ans et demi de projet, Daimler a migré 130 000 appareils mobiles et 15 000 serveurs vers ses propres centres de données, réduisant le nombre total d’applications d’environ 40 % tout en modernisant ses anciens systèmes financiers, logistiques et RH. L’entreprise indique qu’en intégrant un grand modèle de langage)LLM( dans la base de données graphique, même les non-spécialistes peuvent facilement comprendre des questions telles que “Pourquoi un système qui fonctionnait normalement hier présente-t-il une erreur aujourd’hui ?” ou “Où se trouvent les dépendances de cette application ?” en utilisant des requêtes en langage naturel.

Cette approche basée sur la graphie ne se limite pas à une aide à court terme pour la séparation de l’architecture, mais crée également une valeur durable en matière de visibilité de sécurité et de stabilité opérationnelle. Par exemple, la société a pu détecter à l’avance des erreurs intermittentes dues à des oublis de mise à jour de certificats ou la consommation inutile d’énergie par des équipements hérités inconnus, évitant ainsi des incidents. Elle a également révélé, grâce à la technologie graphique, des dispositifs proxy malveillants engagés dans des activités malveillantes.

En fin de compte, le choix technologique effectué pour la séparation est devenu la pierre angulaire d’une transformation numérique durable. Daimler Truck utilise un système basé sur la graphie pour visualiser en temps réel les écarts entre le comportement prévu et la réalité de chaque application, permettant une réponse précoce face aux défaillances imprévues ou aux menaces réseau.