SynAI

Интеллектуальное управление трафиком на основе систем машинного обучения и моделирования.
25 ноября
17:00

HighLoad++

Service Mesh Big Survey. Провели обзор текущих подходов к построению Service Mesh совместно с разработчиками Synapse

Узнать больше
19 ноября
17:00

Joker 2022

Proxyless Service Mesh for gRPC Java Services. Поговорили о микросервисах и паттернах Service Mesh. Что это такое и для чего придумано?

Узнать больше
22 сентября
12:00

Saint HighLoad++

Евгений Лукин, Chief IT manager из команды Synapse, описал кейс успешной замены иностранной шины данных в Сбере

Узнать больше
13 мая
13:10

HighLoad++ Foundation

Максим Чудновский, TechLead из команды Synapse, выступил на HighLoad++ Foundation с докладом «Istio Service Mesh в федеративных топологиях»

Узнать больше
29 апреля
16:15

Synapse на Habr

О чём нужно помнить при создании мультикластерных сервисов в Kubernetes
Узнать больше

Как SynAI помогает вам

Saving resources
Своевременное предсказание и обеспечение нужного объёма ресурсов

Теперь ситуация "всегда держу максимально возможное количество ресурсов" становится неактуальной. С помощью сервиса SynAi Predictive Autoscaler появляются возможности экономии, так как ресурсы предоставляются лишь тем сервисам, которым они точно понадобятся через некоторое время

Stability
Стабильность потребления ресурсов

Потребление становится стабильным, а взаимодействие упругим благодаря точечным предсказаниям использования ресурсов в будущем отдельными сервисами

Стабильность скорости взаимодействия

SynAi Colocator управляет размещением подов сервисов, чтобы оптимизировать скорости взаимодействий между ними, а также равномерно распределяет поды по нодам кластера. Это обеспечивает стабильное и скоростное взаимодействие между микросервисами

Automatization
Облегчение массового развертывание дистрибутивов на критичных полигонах

SynAi Autocheck направлен на проведение комплексных проверок развернутых дистрибутивов на критичных полигонах, осуществляя вместо администратора рутинную и длительную работу по сборке логов, проверке успешности внедрения и формированию решения об успешности внедрения

Timeliness
Идентификация аномального поведения микросервисов

SynAi Anomaly Detector с использованием Мachine learning позволяет на ранней стадии идентифицировать аномальное поведение микросервисов вне зависимости от роста количества микросервисов и, как следствие, потока данных

Архитектура и как это работает

Predictive Autoscaler

SynAI Predictive Autoscaler

Предсказывает нагрузку на сервис или её отсутствие, заблаговременно управляет доступностью необходимых ресурсов в нужный момент времени. Результат - экономя ресурсов и стабилизация их потребления различными сервисами

Colocator

SynAI Colocator

Ищет зависимости между подами приложений и помещает их таким образом, чтобы добиться наилучшего состояния целевого параметра. Если мы рассматриваем в качестве целевого параметра Latency (время прохождения сообщения между приложениями), то размещая поды приложений максимально близко, мы влияем на скорость этого взаимодействия в целом

Anomaly Detection

SynAI Anomaly Detection

C помощью с Мachine learning исследует все данные и определяет в режиме реального времени, в каком сервисе есть аномалии, их тип, что позволяет своевременно среагировать на аномалию и исправить ее. Обнаруженные аномалии собираются в иерархические конструкции с выделением корневой причины

Requests & Limits

SynAI Discovery R&L

Помогает выставить правильные реквесты и лимиты приложения с оптимальным расходом ресурсов при запуске сервиса в K8S

AutoCheck

SynAI AutoCheck

Направлен на проведение комплексных проверок развернутых дистрибутивов на критичных полигонах, осуществляя вместо администратора рутинную и длительную работу по сборке логов, проверке успешности внедрения и формированию решения о успешности внедрения

Обсудите свои задачи с экспертом
Узнайте больше и начните учиться
Оставьте заявку на создание проекта в SberCloud