Platform V
SynAI
Интеллектуальное управление масштабированием приложений в кластерах Kubernetes
Platform V SynAI — это программный продукт на базе ИИ, который объединяет предиктивную аналитику и машинное обучение для интеллектуального управления масштабированием. Он не просто реагирует на нагрузку, а прогнозирует её, создавая цифровые двойники ваших сервисов. Это позволяет повысить надежность и доступность приложений, одновременно сокращая расходы на вычислительные ресурсы до 20%
Позволяет построить инфраструктуру на базе современного импортонезависимого технологического стека
Обеспечивает надежность, отказоустойчивость и безопасность контейнеризованных приложений в облачной среде
Сокращает расходы на кластерную инфраструктуру благодаря оптимизации работы облачных приложений
Упрощает работу службы сопровождения и позволяет автоматизировать настройку системы при обработке пиковых нагрузок
.ecda60c0.webp&w=640&q=75)
Продукт зарегистрирован в Едином реестре российских программ
Сведения в реестреКлючевые преимущества
01
Прогнозирование и предотвращение сбоев с помощью цифрового двойника. Моделирование нагрузки и анализ поведения приложений в безопасной среде позволяют выявить узкие места до того, как они повлияют на пользователей.
02
Снижение затрат за счет ИИ-оптимизации. Автоматическое масштабирование на основе прогнозов и политики перераспределения ресурсов предотвращают перерасход и снижают затраты на вычисления до 20%.
03
Исключение человеческих ошибок. Анализ данных и автоматизация настройки HPA и политик масштабирования сводят к минимуму риски, связанные с ручной конфигурацией.
04
Стабильность при пиковых нагрузках. Система заранее готовится к увеличению трафика, обеспечивая бесперебойную работу сервисов в часы максимальной активности.
05
Поддержка производителя с предоставлением обновлений и новых версий в режимах 8/5 или 24/7
06
Системная интеграция с продуктами Platform V для эффективного управления микросервисами
Подходит для компаний
Компаниям с микросервисной архитектурой, которые хотят управлять сложностью и затратами.
С большим количеством пользователей, сталкивающимся с сезонными и суточными пиками нагрузки.
Заинтересованным в экономии вычислительных ресурсов и повышении эффективности DevOps-процессов.
Платформам и операторам связи, стремящимся к автоматизации эксплуатации.
Основная функциональность
Динамическое распределение ресурсов
Горизонтальное масштабирование обеспечивает автоматическое распределение доступных мощностей между приложениями при ограничениях ресурсов
Kubernetes Add-on
Работает с HPA и другими стандартными компонентами Kubernetes, расширяя их функциональность за счёт пользовательских правил масштабирования
Настройка сценариев масштабирования
Позволяет определять условия запуска масштабирования на основе событий системы мониторинга кластера (например, нагрузка CPU/память)
Оптимизация ресурсов
Уменьшает простои и повышает эффективность использования вычислительных мощностей в кластере.
Гибкость и безопасность
Подходит для управления любым количеством приложений в Kubernetes с поддержкой политик безопасности и ролевой модели доступа
Прогнозирование нагрузки
Анализ данных для выявления сезонных закономерностей и использование их для точного прогнозирования будущих значений временных рядов
Аппроксимация данных
Анализирует исторические метрики (утилизация, количество запросов в секунду) и строит функции, которые связывают нагрузку с утилизацией ресурсов
Прогнозирование утилизации
На основе аппроксимирующих функций рассчитывает, как изменится утилизация сервиса при заданной нагрузке
Построение графов
Моделирование графа взаимодействий учитывает зависимости между сервисами
Определение необходимого количества реплик
Рассчитывает минимальное количество реплик для каждого сервиса, чтобы избежать перегрузки
Сценарии использования
Расчет количества реплик сервисов согласно пользовательским ресурсам ScaledObject в пользовательском проекте
Контроль выделения ресурсов на автоматическое масштабирование согласно пользовательскому ресурсу ProjectCapacityPolicy
Предоставление пользовательских метрик, необходимых для масштабирования посредством HPA
Прогнозирование утилизации ресурсов сервисов на основе результатов нагрузочного тестирования
Анализ данных для выявления сезонных закономерностей и использование их для точного прогнозирования будущих значений временных рядов
Результаты внедрений
До 20% вычислительных ресурсов можно сэкономить за счет политики
Достигнутая точность моделирования 91%
Среди партнеров и клиентов
Материалы про Platform V SynAI
FAQ
С какими Kubernetes-платформами может работать SynAI?
У продукта нет технических ограничений, подразумевающих работу только с определенными решениями. Подтверждена совместимость с Platform V DropApp и Deckhouse.
Где можно посмотреть документацию на продукт?
Документация доступна по ссылке
Как можно протестировать продукт?
Оставьте заявку на сайте и получите доступ к личному кабинету для бесплатного тестирования продукта
Пообщайтесь с экспертом
Оставьте запрос на консультацию — свяжемся с вами и ответим на вопросы
Документация Platform V SynAI
Новости SynAI
Предиктивный автоскейлинг в Kubernetes: масштабируемся на опережение
SynAI — сложное решение, объединяющее искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) для повышения эффективности прогнозного управления дорожным движением. Этот продукт является частью пакета Synapse — набора облачных децентрализованных интеграционных платформ и инструментов. Также Сбертех предлагает универсальное и мощное решение по обеспечению безопасности, способное противостоять сложным киберугрозам в различных сетевых средах - SOWA.