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Le Pay-as-you-go pour les applications IA en entreprise : ForePaaS dévoile son Data Processing Engine


Rédigé par Communiqué de ForePaaS le 31 Mars 2020

ForePaaS, éditeur de la plateforme qui démocratise et accélère les projets d’intelligence artificielle, dévoile aujourd’hui une nouvelle version de son ETL : le Data Processing Engine (DPE). Le DPE ForePaaS permet d’orchestrer les traitements de donnée, avec de nouvelles fonctionnalités comme l’intégration aux dépôts de code des utilisateurs et un monitoring très poussé des indicateurs de performance.



Stratégie d’industrialisation des applications IA des entreprises

Ce nouveau composant s’inscrit dans la stratégie de ForePaaS qui propose aux entreprises un déploiement plus accessible de leurs applications IA grâce à une tarification “pay-as-you-go’.

Cette tarification, associée à l’approche multi-cloud de la plateforme, permet à ForePaaS de supporter les projets d’innovation des grandes entreprises, dans le monde entier.

Une approche technologique innovante pour une nouvelle tarification

Le DPE vient remplacer l’ETL historique de la plateforme dont la conception et le fonctionnement impliquaient une facturation mensuelle, indépendante de l’usage réel.

En s’appuyant notamment sur l’orchestration des ressources “à la tâche” grâce à Docker et Kubernetes, le nouveau DPE de ForePaaS permet de passer à une facturation plus agile, basée sur la consommation réelle des ressources.

La solution ForePaaS gagne ainsi en robustesse d'exécution, en flexibilité et en rapidité.

Les quatre fonctions clés

Pay as you go : le DPE permet de passer à la tarification ‘job-based’. Le pay as you go offre une agilité complémentaire pour les clients de la plateforme et permettant de gérer des projets supplémentaires.
Un versioning simplifié : ForePaaS s’intègre dorénavant avec GitHub, GitLab ainsi que BitBucket directement dans la plateforme. Pour les utilisateurs, c’est l’assurance d’une agilité accrue puisque les modifications apportées sur ces outils sont directement répercutées dans ForePaaS.
Un meilleur dimensionnement des machines grâce aux métriques : la plateforme s'enrichit d’un tableau de bord permettant de maîtriser les temps d’exécution des tâches et monitorer la charge en CPU et RAM des ressources allouées. Plus de problème de surcharge, l’utilisateur peut estimer et gérer la résistance machine pour une tâche donnée.
Editeur de code : Un module d’édition en temps réel permet d’apporter des modifications directement dans le code pour un DPE plus itératif et interactif, et, in fine, une plateforme plus agile
“ Avec le DPE en cloud-native, nous adoptons une nouvelle approche au plus près des besoins observés, car nous nous attachons à répondre, voire anticiper, les besoins de nos clients.”, explique Paul Sinaï, CEO de ForePaaS. “En 2020, nous dépoussiérons la data analytics et prouvons que ForePaaS est plus dynamique que jamais.”




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