MicrocosmWorksInnovoimassa ja Arkkitehtuuria Digitaalisessa Kosmoksessa
TietoaYhteystiedot
MicrocosmWorksInnovoimassa ja suunnittelemassa digitaalista kosmosta

Toimitamme IT-ratkaisuja, joilla on merkitystä. Olemme intohimoisia teknologiasta, turvallisuudesta ja autamme yrityksiä kasvamaan luotettavan, innovatiivisen IT-infrastruktuurin kautta.

[email protected]
+91 7011868196
New Delhi, India

AI Kasvuhubi

AI HubStartup-innovaatiotYrityskiihdyttämö

Ratkaisut

Kaikki ratkaisutHyvinvointi- ja kuntoilusovelluksetAI-videoplatformiAI-agenttikehitys

Resurssit

OivalluksetToimialan oppaatKäyttötapausmallitArkkitehtuurimallitTapaustutkimukset

Yritys

Tietoa meistäYhteystiedotTyömme

Palvelut

Digitaalinen konsultointiPilvi-infrastruktuuriSaaS-kehitysAI-kehitysVideoteknologia
ERP-kehitysZoho-mukautusOdoo-kehitysSalesforce-integraatioMukautettu CRM-kehitys
QuickBooks-integraatioIoT-ratkaisutLohkoketjukehitys
KyberturvallisuuskonsultointiIT-tuki - L3

© 2026 MicrocosmWorks. Kaikki oikeudet pidätetään.

TietosuojakäytäntöKäyttöehdot
Takaisin Tapaustutkimuksiin
GPU InfrastructureJulkaistu June 22, 2026 · Päivitetty June 22, 2026

On-Off-skaalausmalli AI- ja videonkäsittelytyökuormille

AI-pohjainen videonkäsittelyalusta tarvitsi käsitellä erittäin vaihtelevia työkuormia — nollasta työstä hiljaisina aikoina satoihin samanaikaisiin videonkäsittely- ja AI inference -tehtäviin ruuhka-aikoina — maksamatta käyttämättömistä GPU- ja laskentaresursseista.

Keskustele Projektistasi
on-off-pattern-ai-video-processing.webp
GPU Infrastructure
Domain
10
Technologies
5
Key Results
Delivered
Status

Haaste

AI- ja videonkäsittelytyökuormat ovat luonnostaan sykkiviä ja kalliita:

  • GPU-instanssit ovat kalliita riippumatta siitä, käsittelevätkö ne töitä vai ovatko ne käyttämättöminä
  • Videon koodaus, transkriptio ja AI inference vaativat erilaisia resurssiprofiileja
  • Huipun ja pohjan suhde oli 50:1 — yli 200 työtä ruuhka-aikaan, lähes nolla yön yli
  • Perinteinen auto-scaling oli liian hidasta (5-10 min cold start) aikaherkille käyttäjäpyynnöille
  • Huippukuormitusta varten varattu kiinteä infrastruktuuri tarkoitti yli 80 %:n hukkaa hiljaisina aikoina

Meidän Ratkaisumme

Otimme käyttöön On-Off-skaalausmallin — hybridirakenteen, jossa laskentaresurssit varataan just-in-time aktiivisia työkuormia varten ja deallokoidaan kokonaan käyttämättöminä, sisältäen warm pools -ratkaisut latenssiherkille tehtäville ja cold pools -ratkaisut eräajoille.

Arkkitehtuuri

  • Job Queue: Tietokantapohjainen työjono prioriteettiluokittelulla
  • Orchestrator: Palvelu, joka hallitsee resurssien elinkaarta ja töiden reititystä
  • GPU Workers (AI): Pilvi-GPU-podit inference-toimintoja varten (object detection, transcription, speaker detection)
  • CPU Workers (Video): Pilvi-VM:t videon koodaukseen ja renderointiin
  • Warm Pool: Esialustetut instanssit latenssiherkille töille (< 30s käynnistys)
  • Cold Pool: On-demand-instanssit erä- ja massakäsittelyyn (2-5 min käynnistys hyväksyttävä)

On-Off-mallin toteutus

Resurssien elinkaaren tilat

Resurssit käyvät läpi määritellyn elinkaaren: täysin deallokoidusta (nollakustannus), provisionoinnin ja lämmityksen (mallien lataus, health checkit) kautta valmiisiin ja käsittelytiloihin, ja sitten cooldown-ikkunan kautta takaisin deallokoiduksi.

Warm Pool -strategia

Latenssiherkkää käsittelyä varten (käyttäjän aloittama, odottaa tuloksia minuuteissa):

  • Ylläpidä vähimmäismäärää warm pool -instansseja työaikana
  • Esilataa AI-mallit containerin käynnistyksen yhteydessä
  • Reititä saapuvat työt ensin warm-instansseille
  • Skaalaa lisää warm-instansseja, kun jonon syvyys ylittää kynnyksen
  • Konfiguroitavissa oleva cooldown-ajastin pitää instanssit käynnissä satunnaisten töiden välillä

Cold Pool -strategia

Eräkäsittelyä varten (yön yli ajettavat massatyöt, ei-kiireelliset uudelleenkoodaukset):

  • Nolla instanssia käynnissä oletuksena
  • Työjono laukaisee provisionoinnin, kun eräajoja lähetetään
  • Massalle optimoidut instanssit läpimeno edellä latenssia
  • Päätä välittömästi eräajon valmistuttua
  • Käytä spot/preemptible-instansseja merkittävien kustannussäästöjen saavuttamiseksi

Työtehtävien luokittelu ja reititys

Työt luokitellaan automaattisesti prioriteetin ja tyypin mukaan, ja reititetään sitten sopivaan pooleen:

  • Korkean prioriteetin käyttäjän aloittamat AI-tehtävät reititetään warm GPU -pooleihin
  • Kriittiset reaaliaikaiset tehtävät reititetään aina päällä oleviin dedikoituihin instansseihin
  • Keskiprioriteetin koodaustehtävät reititetään warm- tai cold CPU -pooleihin
  • Matalan prioriteetin erätyöt reititetään cold spot/preemptible -instansseihin

Orchestratorin logiikka

Skaalaus ylös -laukaisijat

  • Jonon syvyys ylittää konfiguroitavissa olevan kynnyksen
  • Keskimääräinen odotusaika ylittää SLA:n prioriteettitasolle
  • Ajastettu ylösajo ennen tunnettuja ruuhka-aikoja
  • Manuaalinen laukaisija admin API:n kautta ennakoituihin liikennepiikkeihin

Skaalaus alas -laukaisijat

  • Ei töitä käsitelty cooldown-ikkunan aikana
  • Ajastettu alasajo ruuhka-aikojen jälkeen
  • Kaikki jonossa olevat työt valmiina ilman uusia lähetyksiä
  • Kustannuskynnys saavutettu laskutuskaudella

Terveys ja palautuminen

  • Säännölliset health-tarkistukset kaikille aktiivisille instansseille
  • Epäterveet instanssit korvataan automaattisesti
  • Epäonnistuneet työt palautetaan jonoon uudelleenyrityslaskurin kanssa ja reititetään toiseen instanssiin
  • Dead letter queue töille, jotka ylittävät maksimi uudelleenyritysmäärän

Kustannusvaikutus

On-Off-malli tuotti noin 70 %:n kustannussäästöt verrattuna aina päällä olevaan kiinteään infrastruktuuriin poistamalla käyttämättömät laskentaresurssit hiljaisina aikoina, mitoittamalla resurssit oikein työtyypin mukaan ja hyödyntämällä spot-instansseja erätyökuormissa.

Tärkeimmät ominaisuudet

  1. Nolla käyttämättömän ajan kustannus — Resurssit deallokoidaan kokonaan, kun ne eivät käsittele töitä
  2. Warm Pools — Esialustetut instanssit latenssiherkille työkuormille
  3. Cold Pools — On-demand-provisionointi eräajoille alhaisimmin kustannuksin
  4. Työtehtävien luokittelu — Automaattinen reititys prioriteetin, tyypin ja latenssivaatimusten perusteella
  5. Cooldown Windows — Konfiguroitavissa oleva tyhjäkäyntiaika estää ennenaikaisen skaalauksen alas sykkivien kuormien välillä
  6. Spot/Preemptible Support — Erätyöt reititetään alennettuihin instansseihin merkittäviä säästöjä varten
  7. Health & Recovery — Epäterveiden instanssien automaattinen korvaaminen töiden uudelleenjonoutuksen kanssa
  8. Ajastettu skaalaus — Ennakoi tunnetut liikennemallit aikaperusteisilla provisionointisäännöillä

Tulokset

Kustannussäästöt: ~70 % säästöt verrattuna aina päällä olevaan kiinteään infrastruktuuriin
Latenssi: < 30 sekuntia cold-to-ready warm pool -instansseille
Luotettavuus: Automaattinen palautuminen ja töiden uudelleenjonoutus ylläpitivät yli 99,5 %:n töiden valmistumisasteen

Teknologiapino

Node.jsMongoDBRunPod APICloud VM APIsDockerFastAPIFFmpegRedisJob QueueCron Scheduling

caseStudyDetail.more Tapaustutkimukset

Tutustu lisää teknisiin toteutuksiimme

GPU Infrastructure

RunPodin hyödyntäminen skaalautuvaan, kustannustehokkaaseen AI-päätelmään

Tekoälyyn perustuva videoanalytiikka-alusta tarvitsi tehokasta GPU-laskentaa reaaliaikaiseen objektintunnistukseen ja päätelmään useiden samanaikaisten videovirtojen yli – ilman 24/7 käyvien dedikoitujen GPU-palvelimien kiellettyjä kustannuksia.

Lue Tapaustutkimus
AI Accounting

AI-pohjainen laskujen käsittely OCR:n ja QuickBooks-integraation avulla

Keskisuuri yritys, joka käsitteli satoja toimittajalaskuja kuukausittain, halusi poistaa manuaalisen tiedonsyötön poimimalla laskutiedot automaattisesti AI/OCR:n avulla ja synkronoimalla ne suoraan QuickBooks-järjestelmään kirjanpitoa ja maksujen seurantaa varten.

Lue Tapaustutkimus

Valmis Muuttamaan Liiketoimintaasi?

Keskustellaan siitä, miten voimme soveltaa vastaavia ratkaisuja haasteisiisi.

Ota YhteyttäcaseStudyDetail.viewAllCaseStudies
Joustavuus: Erilaiset GPU/CPU-tasot eri työtyypeille optimoivat kustannukset per työ
Skaalautuvuus: Käsitteli yli 200 samanaikaista työtä ruuhka-aikaan ilman esivarattua infrastruktuuria hiljaisina aikoina
Video Encoding

Asiakaspuolen mainosten upotus (CSAI) SCTE-35-merkkien jäsennyksellä ja monialustaisen soittimen integroinnilla

Videoiden suoratoistoalustan piti toteuttaa Client-Side Ad Insertion (CSAI) verkko-, mobiili- ja Connected TV -sovellusten yli — mahdollistaen personoidut, laitekohtaiset mainoskokemukset täydellä mainosinteraktion tuella (klikkaavat peittokuvat, kumppanibannerit, ohituspainikkeet), joita server-side insertion ei voi tarjota.

Lue Tapaustutkimus

Usein kysytyt kysymykset

MicrocosmWorks kehitti on-off-skaalausmallin työkuormille, joilla on ennustettavia GPU-intensiivisen käsittelyn purskeita, joita seuraa pitkät käyttämättömät jaksot. Näissä tilanteissa perinteinen auto-scaling tuhlaa rahaa ylläpitämällä vähimmäiskapasiteettia käyttämättömien aikojen aikana. Sen sijaan, että pidetään aktiivisia (warm) instansseja käynnissä, malli varaa GPU-infrastruktuuria on-demand-periaatteella, kun käsittelytyö saapuu, suorittaa työkuorman ja lopettaa infrastruktuurin kokonaan, kun työ on valmis, saavuttaen lähes nollakustannukset käyttämättömien jaksojen aikana.

MicrocosmWorks lyhensi kylmäkäynnistysajat alle 60 sekuntiin esirakentamalla optimoituja konttikuvia kaikkine AI-mallipainoineen ja riippuvuuksineen sisäänrakennettuna, tallennuspaikkana rekisteri, joka sijaitsee maantieteellisesti lähellä laskenta-aluetta. Orkestrointikerros käyttää ennakoivaa resursointia aikataulutettujen työkuormien osalta, käynnistäen infrastruktuurin 2-3 minuuttia ennen odotettua kysyntää, ja ennustamattomien työkuormien osalta järjestelmä asettaa työt jonoon ja lähettää käsittely aloitettu -ilmoituksia, jotta käyttäjät tietävät pyyntönsä olevan käsittelyssä.

MicrocosmWorks dokumentoi 70-90 %:n kustannussäästöjä asiakkaille, joiden AI-videonkäsittelyn työkuormat pyörivät 2-6 tuntia päivässä verrattuna 24/7 GPU-instanssien ylläpitoon. Säästöt syntyvät maksamalla vain todellisesta käsittelyajasta sekä muutamasta minuutista käynnistys- ja alasajokustannuksia, ja malli on erityisen tehokas työkuormissa, kuten yöllisessä erävideokäsittelyssä, kysynnän mukaisessa transkoodauksessa tai tapahtumapohjaisessa AI-analyysissä, joissa käyttö on luonnostaan ajoittaista.

Kyllä, MicrocosmWorks toteutti fan-out-arkkitehtuurin on-off patternin sisällä, joka provisionoi useita GPU-työntekijöitä rinnakkain suurten eräajotehtävien saapuessa, jakaa videotiedostot työntekijöiden kesken tehtäväjonon avulla ja purkaa kaikki työntekijät, kun eräajo on valmis. Järjestelmä seuraa videokohtaista edistymistä ja käsittelee yksittäisiä videovirheitä uudelleenyrityslogiikalla estämättä muuta erää, ja yhdistää tulokset yhteen tulostussijaintiin jatkokäyttöä varten.

MicrocosmWorks toteuttaa on-off skaalausarkkitehtuureja kehitystyön tuntihinnalla $25-$45, ja tuotantovalmis toteutus, joka sisältää työtehtävien orkestroinnin, infrastruktuurin provisioinnin, valvonnan ja virheidenkäsittelyn, toimitetaan tyypillisesti 3-5 viikossa. Kehitysinvestointi maksaa itsensä takaisin tyypillisesti 1-2 kuukaudessa pelkästään GPU-kustannussäästöjen ansiosta, erityisesti organisaatioille, jotka käyttävät tällä hetkellä jatkuvasti päällä olevia GPU-instansseja ja jotka ovat käyttämättöminä yli 50% ajasta päivässä.