On-Off Scaling Pattern pour les charges de travail AI et de Traitement Vidéo
Une plateforme de traitement vidéo basée sur l'AI devait gérer des charges de travail très variables — de zéro job pendant les heures off-peak à des centaines de tâches concurrentes de traitement vidéo et d'inférence AI pendant les périodes de peak — sans payer pour les ressources GPU et compute inactives.
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Le Défi
Les workloads AI et de traitement vidéo sont intrinsèquement bursty et coûteux :
- Les instances GPU sont costly, qu'elles traitent des jobs ou qu'elles soient idle
- L'encoding vidéo, la transcription, et l'AI inference demandent différents resource profiles
- Le peak-to-trough ratio était de 50:1 — plus de 200 jobs pendant le peak, quasi-nul overnight
- L'auto-scaling traditionnel était trop slow (cold start de 5 à 10 min) pour les time-sensitive user requests
- Une fixed infrastructure provisioned pour le peak entraînait plus de 80% de waste pendant les off-peak hours
Notre Solution
Nous avons implémenté un On-Off scaling pattern — une architecture hybride où les ressources compute sont provisionnées just-in-time pour les workloads actifs et entièrement désallouées lorsqu'elles sont inactives, avec des warm pools pour les tâches sensibles à la latence et des cold pools pour les batch jobs.
Architecture
- Job Queue : Job queue basée sur une base de données avec classification des priorités
- Orchestrator : Service gérant le lifecycle des ressources et le job routing
- GPU Workers (AI) : Cloud GPU pods pour l'inference (object detection, transcription, speaker detection)
- CPU Workers (Vidéo) : Cloud VMs pour l'encoding et le rendering vidéo
- Warm Pool : Instances pré-initialisées pour les jobs sensibles à la latence (startup < 30s)
- Cold Pool : Instances on-demand pour le batch/bulk processing (startup de 2 à 5 min acceptable)
On-Off Pattern Implementation
Resource Lifecycle States
Les resources passent par un defined lifecycle : de fully deallocated (zero cost), via provisioning et warming (models loading, health checks), aux ready et processing states, puis via une cooldown window avant de revenir à deallocated.
Warm Pool Strategy
Pour le latency-sensitive processing (user-initiated, expects results in minutes) :
- Maintenir un minimum warm pool d'instances pendant les business hours
- Pré-charger les AI models au container startup
- Router les incoming jobs vers les warm instances first
- Scale out additional warm instances lorsque la queue depth exceeds threshold
- Un configurable cooldown timer garde les instances alive entre les sporadic jobs
Cold Pool Strategy
Pour le batch processing (overnight bulk jobs, non-urgent re-encodes) :
- Zéro instances running by default
- La job queue triggers provisioning lorsque des batch jobs are submitted
- Bulk-optimized instances pour le throughput over latency
- Terminate immediately after batch completes
- Utiliser des spot/preemptible instances pour des significant cost savings
Job Classification & Routing
Les jobs sont automatiquement classified by priority et type, puis routed to the appropriate pool :
- Les High priority user-initiated AI tasks route to warm GPU pools
- Les Critical real-time tasks route to always-on dedicated instances
- Les Medium priority encoding tasks route to warm or cold CPU pools
- Les Low priority batch tasks route to cold spot/preemptible instances
Orchestrator Logic
Scale-Up Triggers
- La Queue depth exceeds configurable threshold
- L'Average wait time exceeds SLA for the priority level
- Scheduled ramp-up before known peak hours
- Manual trigger via admin API for anticipated traffic spikes
Scale-Down Triggers
- No jobs processed for the duration of the cooldown window
- Scheduled wind-down after peak hours
- All queued jobs completed with no new submissions
- Cost threshold reached for the billing period
Health & Recovery
- Regular health probes on all active instances
- Unhealthy instances replaced automatically
- Failed jobs re-queued with retry count and routed to a different instance
- Dead letter queue pour les jobs exceeding max retries
Cost Impact
Le On-Off pattern delivered approximately 70% cost reduction vs. always-on fixed infrastructure by eliminating idle compute during off-peak hours, right-sizing resources per job type, and leveraging spot instances for batch workloads.
Key Features
- Zero Idle Cost — Resources fully deallocated when not processing jobs
- Warm Pools — Pre-initialized instances for latency-sensitive workloads
- Cold Pools — On-demand provisioning for batch jobs at lowest cost
- Job Classification — Automatic routing based on priority, type, and latency requirements
- Cooldown Windows — Configurable idle timeout prevents premature scale-down between bursts
- Spot/Preemptible Support — Batch jobs routed to discounted instances for significant savings
- Health & Recovery — Auto-replacement of unhealthy instances with job re-queuing
- Scheduled Scaling — Anticipate known traffic patterns with time-based provisioning rules
Résultats
Stack Technologique
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