ScaleTech: Le projet qui anticipe les pics, accélère les workflows et réduit les coûts

Imaginez entrer dans un laboratoire – moniteurs partout, graphiques graphiques qui coulent impétueux, les chercheurs attendant que le feu vert lance des dizaines d'emplois. Jusqu'à hier, le spectacle était toujours le même: les longues files d'attente, les serveurs de surcharge à certains moments et inexplicablement vides dans d'autres. Aujourd'hui, lorsque ces mêmes personnes accèdent à la console de Scaletechtrouvez un environnement différent, presque « vivant ».

Qu'est-ce que ScaleTech

Scaletech Il s'agit d'une seule console, développée par l'entreprise Laser RomaeQue Orchestre de serveur sur site, Cloud public et Clusters HPC, avec un « cerveau » d'intelligence artificielle qui prévoit la charge de travail et déplace les ressources avant la naissance des goulots d'étranglement.

Un orchestrateur alle qui « prévoit l'avenir »

Au cœur de la plate-forme Scaletech impulsionne un « Orchestrateur AI «  qui, comme un chef d'orchestre expert, écoute les premiers indices de crescendo (pics CPU, demandes de GPU, trafic d'E / S) élever la baguette avant l'explosion de la musique. Grâce à un filtre statistique qui modélise les données historiques et aux réseaux de neurones LSTM capables de saisir la saisonnalité et des variations soudaines, Scaletech prévoit à l'avance lorsque la charge augmente. À cet instant précis – sans intervention humaine – allume les nœuds de nuages, le flux de travail de réallocation, les conteneurs de changement de vitesse. Ainsi, lorsque le pic survient vraiment, l'infrastructure est déjà prête et le travail sans interruption.

Le résultat est touché à la main: dans les tests internes Les temps de formation des modèles d'apprentissage en profondeur ont raccourci jusqu'à 40%tandis que le Cloud Bill a chuté entre 15 et 25%.

Les principales forces de l'orchestrateur IA

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4. Optimisation multi-objectifs: coût, urgence, les émissions de co₂ entrent dans l'équation.

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Résultat mesuré: -40% sur les temps de formation ML, -15 ÷ 25% des dépenses cloud, -30% de la consommation d'énergie du centre de données.

Comment fonctionne l'orchestrateur AI

• Pipeline « Smooth & Learn »: Une phase de lissage exponctionnel nettoie les mesures (CPU, GPU, RAM) et met en évidence la tendance et la saisonnalité récurrentes; Réseaux de données de données normalisés Feed LSTM / BI-LSTM qui capturent les corrélations à long terme.

• Décisions proactives: Le moteur choisit le modèle le plus précis en temps réel, fusionne les prévisions si nécessaire et traduit le résultat en actions: provisionnement des nœuds GPU, voyage de travail entre le cluster ou, au contraire, les ressources inutiles.

• Optimisation multi-objectifs: L'algorithme équilibre les coûts du cloud, la priorité commerciale et la consommation d'énergie, pas seulement le processeur et la RAM.

• Résultat du béton: Dans les tests internes, l'orchestrateur aérien a réduit les temps de formation ML jusqu'à 40% et abaissé de 15 à 25% les dépenses d'infrastructure grâce à l'allumage préventif (et temporaire) des nœuds supplémentaires.

Les nombres clés de Scaltech

Certifier ces impressions est un article scientifique publié sur Algorithmes. Voici trois résultats qui se démarquent:

1. Ingestion de données: Apache Kafka a géré 714 MSG / S contre 672 MSG / s de RabbitMQ sous la même charge, tout en garantissant une latence plus faible et une plus grande tolérance aux défauts MDPI.
2. Analyse en temps réel: Spark Streaming a réduit les délais de traitement par rapport à Hadoop, offrant des informations presque immédiates où le lot a introduit les secondes d'attente MDPI.
3. Architecture de microservice: Dans un test de stress de 10 mille utilisateurs, la version microservice a servi plus de 366 demandes K avec des temps de réponse lancés et clairement meilleurs de la contrepartie monolithique, qui s'est effondré sur 9 s du MDPI moyen de latence.

Dans les tests de laboratoire, l'ingestion de données via Kafka a dépassé 700 messages par seconde, le traitement en temps réel avec Spark Streaming a déchiré un tiers des secondes de latence de Hadoop, et l'architecture de microservice a tenu un test de stress de dix mille utilisateurs en servant plus de trois fois les demandes qui ont fait tomber l'ancien monolithe, avec des réponses sous 10 millisecondes.

Que signifient ces chiffres en dehors des graphiques? Pour les entreprises qui gèrent des images satellites, elles signifient des chaînes de filtrage et mosaication conclu avant le satellite complet de l'orbite suivante.

Pour les ateliers pharmaceutiques avec des serveurs internes protégés, ils signifient des rapports prêts à 8 heures du matin sans équipes de nuit pour vérifier les scripts.

Pour les scientifiques des données qui forment des réseaux gigantesques, ils signifient GPU mis à disposition « juste à temps »: pas une minute auparavant, pas une minute plus tard.

Parce que Scaletech est également durable

• Ne jamais vider des serveurs, donc moins d'énergie gaspillée.

• Cloud vs décisions sur site en fonction du prix prévu et du mélange d'intensité carbone de la région.

• Tableau de bord Eco-score inclus: voir combien vous évitez chaque mois.

Il y a aussi un côté vert: puisque Scaletech désactive les nœuds dès que le pic revient, les serveurs ne deviennent pas vides et l'économie d'énergie affecte à la fois le budget et l'empreinte en carbone. Un panel dédié montre combien de co₂ a été évité mois après mois – et il n'est pas rare de voir un sourire surprise dans les revues du projet.

ScaleTech: Parce que c'est important pour votre entreprise ou votre laboratoire

• Moins attendu: avec les pics attendus à l'avance, les filets de travail vides; Les résultats surviennent quand ils sont nécessaires, pas « quand il touche ».

• Ressources à 100% utilisées: aucun serveur qui est vide ni facture de cloud gonflée.

• Flexibilité totale: même flux de travail sur des clusters privés, un cloud public ou un HPC, avec des données sensibles qui restent sur site.

• Partage du savoir-faire: bac à sable verset Et réutilisable réduire la duplication du code et accélérer de nouveaux projets.

Conclusions

Scaletech développé par Laserromae combine des performances démontrées en laboratoire avec une orchestration AI qui assure l'élasticité, les économies et les goulots d'étranglement zéro. Si vous souhaitez approfondir les détails du papier ou comprendre comment l'orchestrateur aérien pourrait s'adapter à vos charges spécifiques, contactez-nous: nous pouvons préparer une concentration ou une démo personnalisée.

Si ces histoires chatouillent votre curiosité, demandez-nous une démo: nous apporterons votre ensemble de données et nous laisserons Scaletech parler. Parce que son véritable charme est de le voir au travail, lorsque vous anticipez l'avenir et rend facile ce qui, jusqu'à hier, était un goulot d'étranglement inévitable.