Интеллектуальное управление трафиком на основе систем машинного обучения и моделирования.

Преимущества

Своевременное предсказание и обеспечение нужного объёма ресурсов

С помощью сервиса SynAi Predictive Autoscaler появляются возможности экономии, так как ресурсы предоставляются лишь тем сервисам, которым они точно понадобятся через некоторое время

Облегчение массового развертывание дистрибутивов на критичных полигонах

SynAi Autocheck направлен на проведение комплексных проверок развернутых дистрибутивов на критичных полигонах

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

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

Сертифицировано в России

Разработано российской компанией и соответствует всем законам об импортозамещении

Свидетельство Роспатента
Platform V SynAI.pdf
Реестр российского ПО
Запись: №15475 от 08.11.2022

Архитектура

SYNAI SYSTEMS

SYNAI tools

Machine Learning

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

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

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

SynAI Discovery R&L

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

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

Обучение в Bootcamp

Познакомьтесь со всеми продуктами и их возможностями в корпоративной школе Сбера

Связаться с нами

Задать вопрос

SynAI