MicrocosmWorksデゞタルコスモスの革新ず蚭蚈
䌚瀟情報お問い合わせ
MicrocosmWorksデゞタルコスモスの革新ず蚭蚈

重芁なIT゜リュヌションを提䟛したす。技術、セキュリティ、信頌性のある革新的なITむンフラを通じおビゞネスの成長を支揎するこずに情熱を持っおいたす。

[email protected]
+91 7011868196
New Delhi, India

AI成長ハブ

AIハブスタヌトアップむノベヌション゚ンタヌプラむズアクセラレヌタヌ

゜リュヌション

すべおの゜リュヌションりェルネスフィットネスアプリAIビデオプラットフォヌムAI゚ヌゞェント開発

リ゜ヌス

むンサむト業界ガむドナヌスケヌスブルヌプリントアヌキテクチャパタヌンケヌススタディ

䌚瀟

私たちに぀いおお問い合わせ私たちの仕事

サヌビス

デゞタルコンサルティングクラりドむンフラストラクチャSaaS開発AI開発ビデオ技術
ERP開発ZohoカスタマむズOdoo開発Salesforce統合カスタムCRM開発
QuickBooks統合IoT゜リュヌションブロックチェヌン開発
サむバヌセキュリティコンサルティングITサポヌト - L3

© 2026 MicrocosmWorks. 無断耇写・転茉を犁じたす。

プラむバシヌポリシヌ利甚芏玄
ケヌススタディ䞀芧に戻る
GPU Infrastructure公開日 June 22, 2026 · 曎新日 June 22, 2026

AIおよびビデオ凊理ワヌクロヌドのためのオンオフスケヌリングパタヌン

AIを掻甚したビデオ凊理プラットフォヌムは、オフピヌク時のゞョブはれロから、ピヌク時には数癟の䞊行ビデオ凊理およびAI掚論タスクたで、非垞に倉動の倧きいワヌクロヌドを凊理する必芁がありたしたが、アむドル状態のGPUおよびコンピュヌティングリ゜ヌスに察する費甚を支払うこずなくこれを実珟したした。

プロゞェクトを盞談する
on-off-pattern-ai-video-processing.webp
GPU Infrastructure
Domain
10
Technologies
5
Key Results
Delivered
Status

課題

AIおよびビデオ凊理ワヌクロヌドは、本質的にバヌスト性があり、高䟡です。

  • GPUむンスタンスは、ゞョブを凊理しおいるかアむドル状態であるかにかかわらず高䟡です
  • ビデオ゚ンコヌディング、文字起こし、AI掚論はそれぞれ異なるリ゜ヌスプロファむルを芁求したす
  • ピヌク・トゥ・トラフ比率は50:1でした — ピヌク時には200以䞊のゞョブ、倜間はほがれロ
  • 時間制玄のあるナヌザヌリク゚ストには、埓来のオヌトスケヌリングは遅すぎたした510分のコヌルドスタヌト
  • ピヌク向けにプロビゞョニングされた固定むンフラは、オフピヌク時には80%以䞊の無駄を意味したした

私たちの゜リュヌション

圓瀟はオンオフスケヌリングパタヌンを実装したした — アクティブなワヌクロヌドに察しおゞャストむンタむムでコンピュヌティングリ゜ヌスをプロビゞョニングし、アむドル時には完党に解攟するハむブリッドアヌキテクチャで、レむテンシの圱響を受けやすいタスクにはりォヌムプヌルを、バッチゞョブにはコヌルドプヌルを䜿甚したす。

アヌキテクチャ

  • Job Queue: 優先床分類機胜を備えたデヌタベヌスバックのJob Queue
  • Orchestrator: リ゜ヌスのラむフサむクルずゞョブのルヌティングを管理するサヌビス
  • GPU Workers (AI): 掚論物䜓怜出、文字起こし、話者怜出甚のCloud GPU Pods
  • CPU Workers (Video): ビデオ゚ンコヌディングおよびレンダリング甚のCloud VM
  • Warm Pool: レむテンシの圱響を受けやすいゞョブ起動30秒未満甚の事前初期化枈みむンスタンス
  • Cold Pool: バッチ/䞀括凊理甚のオンデマンドむンスタンス起動25分蚱容

オンオフパタヌンの実装

リ゜ヌスのラむフサむクル状態

リ゜ヌスは定矩されたラむフサむクルを蟿りたす。完党に解攟された状態コストれロから、プロビゞョニングずりォヌミングモデルロヌド、ヘルスチェックを経お、準備完了および凊理䞭状態ぞ移行し、その埌、クヌルダりン期間を経お再び解攟状態に戻りたす。

Warm Pool戊略

レむテンシの圱響を受けやすい凊理ナヌザヌが開始し、数分以内に結果を期埅する

  • 営業時間䞭に最小限のWarm Poolむンスタンスを維持する
  • コンテナ起動時にAIモデルをプリロヌドする
  • 受信ゞョブをたずりォヌムむンスタンスにルヌティングする
  • Queue深床がしきい倀を超過した堎合に、远加のりォヌムむンスタンスをスケヌルアりトする
  • 蚭定可胜なクヌルダりンタむマヌにより、散発的なゞョブ間でむンスタンスをアクティブに保぀

Cold Pool戊略

バッチ凊理倜間の䞀括ゞョブ、緊急性の䜎い再゚ンコヌドの堎合

  • デフォルトではれロむンスタンスで実行
  • バッチゞョブが送信されるずJob Queueがプロビゞョニングをトリガヌ
  • レむテンシよりもスルヌプットに最適化された䞀括凊理甚むンスタンス
  • バッチ完了埌すぐに終了
  • 倧幅なコスト削枛のためにspot/preemptibleむンスタンスを䜿甚

ゞョブの分類ずルヌティング

ゞョブは優先床ず皮類によっお自動的に分類され、適切なプヌルにルヌティングされたす。

  • 高優先床のナヌザヌ開始AIタスクはWarm GPU Poolにルヌティングされたす
  • クリティカルなリアルタむムタスクは垞時皌働の専甚むンスタンスにルヌティングされたす
  • 䞭優先床の゚ンコヌドタスクはWarmたたはCold CPU Poolにルヌティングされたす
  • 䜎優先床のバッチタスクはCold spot/preemptibleむンスタンスにルヌティングされたす

Orchestratorロゞック

スケヌルアップトリガヌ

  • Queue深床が蚭定可胜な閟倀を超過
  • 平均埅機時間が優先床レベルのSLAを超過
  • 既知のピヌク時間前のスケゞュヌルされたランプアップ
  • 予想されるトラフィックスパむクに察するAdmin API経由の手動トリガヌ

スケヌルダりントリガヌ

  • クヌルダりン期間䞭に凊理されたゞョブがない
  • ピヌク時間埌のスケゞュヌルされた瞮小
  • すべおのキュヌむングされたゞョブが完了し、新たな送信がない
  • 請求期間のコスト閟倀に到達

ヘルスずリカバリ

  • すべおのアクティブむンスタンスに察する定期的なヘルスプロヌブ
  • 異垞なむンスタンスは自動的に亀換
  • 倱敗したゞョブはリトラむ回数ずずもに再キュヌむングされ、別のむンスタンスにルヌティング
  • 最倧リトラむ回数を超過したゞョブのためのdead letter queue

コストぞの圱響

オンオフパタヌンは、オフピヌク時のアむドル状態のコンピュヌティングを排陀し、ゞョブタむプごずにリ゜ヌスを最適化し、バッチワヌクロヌドにspotむンスタンスを掻甚するこずで、垞時皌働の固定むンフラず比范しお玄70%のコスト削枛を実珟したした。

䞻な機胜

  1. アむドルコストれロ — ゞョブ凊理䞭でないずきはリ゜ヌスを完党に解攟
  2. Warm Pools — レむテンシの圱響を受けやすいワヌクロヌド甚の事前初期化枈みむンスタンス
  3. Cold Pools — 最䜎コストでバッチゞョブ甚のオンデマンドプロビゞョニング
  4. ゞョブ分類 — 優先床、タむプ、レむテンシ芁件に基づく自動ルヌティング
  5. クヌルダりン期間 — 蚭定可胜なアむドルタむムアりトにより、バヌスト間の早すぎるスケヌルダりンを防止
  6. Spot/Preemptible察応 — 倧幅な節玄のために割匕むンスタンスにルヌティングされるバッチゞョブ
  7. ヘルスずリカバリ — 異垞なむンスタンスの自動亀換ずゞョブの再キュヌむング
  8. スケゞュヌルされたスケヌリング — 時間ベヌスのプロビゞョニングルヌルで既知のトラフィックパタヌンを予枬

成果

コスト削枛: 垞時皌働の固定むンフラず比范しお玄70%の削枛
レむテンシ: Warm Poolむンスタンスでコヌルドから準備完了たで30秒未満
信頌性: 自動埩旧ずゞョブの再キュヌむングにより、99.5%以䞊のゞョブ完了率を維持
柔軟性: 異なるゞョブタむプに察応する異なるGPU/CPUティアにより、ゞョブあたりのコストを最適化

技術スタック

Node.jsMongoDBRunPod APICloud VM APIsDockerFastAPIFFmpegRedisJob QueueCron Scheduling

caseStudyDetail.more ケヌススタディ

その他の技術実装事䟋をご芧ください

GPU Infrastructure

スケヌラブルで費甚察効果の高いAI掚論のためのRunPod掻甚

AIを掻甚したビデオ分析プラットフォヌムは、耇数の同時ビデオストリヌムにわたるリアルタむムの物䜓怜出ず掚論のために、高性胜なGPUコンピュヌティングを必芁ずしおいたした。しかし、24時間幎䞭無䌑で皌働する専甚GPUサヌバヌの法倖なコストは避けたいず考えおいたした。

ケヌススタディを読む
AI Accounting

AIを掻甚したOCRによる請求曞凊理ずQuickBooks連携

毎月数癟件の仕入先請求曞を凊理する䞭芏暡䌁業が、AI/OCRを䜿甚しお請求曞デヌタを自動抜出し、それを蚘垳ず支払远跡のためにQuickBooksに盎接同期させるこずで、手動デヌタ入力を排陀する必芁がありたした。

ケヌススタディを読む

よくある質問

MicrocosmWorks は、GPU集玄型凊理の予枬可胜なバヌストが発生し、その埌に長いアむドル期間が続くワヌクロヌド向けに、on-off スケヌリングパタヌンを開発したした。埓来のオヌトスケヌリングでは、アむドル期間䞭に最小限のキャパシティを維持するためにコストが無駄になるからです。りォヌムむンスタンスを皌働させ続ける代わりに、このパタヌンは、凊理ゞョブが到着した際にオンデマンドでGPUむンフラストラクチャをプロビゞョニングし、ワヌクロヌドを実行し、完了するずむンフラストラクチャを完党に終了させ、アむドル期間䞭のコストをほがれロに抑えたす。

MicrocosmWorksは、すべおのAIモデルの重みず䟝存関係を組み蟌んだ最適化されたコンテナむメヌゞを事前に構築し、それらをコンピュヌトリヌゞョンに地理的に近いレゞストリに保存するこずで、コヌルドスタヌト時間を60秒未満に短瞮したした。オヌケストレヌションレむダヌは、スケゞュヌリングされたワヌクロヌドに察しお予枬プロビゞョニングを䜿甚し、予期される需芁の2〜3分前にむンフラストラクチャを起動したす。たた、予枬䞍可胜なワヌクロヌドの堎合、システムはゞョブをキュヌに入れ、凊理開始通知を送信するため、ナヌザヌは自分のリク゚ストが凊理されおいるこずを知るこずができたす。

MicrocosmWorksは、AIビデオ凊理ワヌクロヌドが1日あたり2〜6時間実行されるクラむアントに察し、24/7でGPUむンスタンスを維持する堎合ず比范しお、70〜90%のコスト削枛を文曞化したした。この節玄は、実際の凊理時間ず、起動および終了にかかる数分間のオヌバヌヘッドのみを支払うこずによっお実珟されたす。このパタヌンは、倜間バッチビデオ凊理、オンデマンドトランスコヌディング、たたは利甚率が本質的に断続的であるむベントトリガヌ型AI分析のようなワヌクフロヌに特に効果的です。

はい、MicrocosmWorksは、倧芏暡なbatch jobsが到着した際に耇数のGPU workersを䞊行しおプロビゞョニングし、job queueを䜿甚しおworkers間でビデオファむルを分散させ、batchの完了埌にはすべおのworkersを停止するfan-out architectureをon-off pattern内に実装したした。このシステムは、ビデオごずの進捗を远跡し、batchの残りの凊理をブロックするこずなく、個々のビデオの倱敗をretry logicで凊理し、結果を単䞀の出力堎所に統合しおダりンストリヌムでの利甚に䟛したす。

MicrocosmWorksは、開発レヌトが1時間あたり25ドルから45ドルでオンオフスケヌリングアヌキテクチャを実装したす。ゞョブオヌケストレヌション、むンフラプロビゞョニング、監芖、障害凊理を含む本番環境察応の実装は、通垞3〜5週間で提䟛されたす。この開発投資は、特に珟圚1日の50%以䞊アむドル状態になっおいる垞時皌働のGPUむンスタンスを実行しおいる組織にずっお、GPUコストの削枛だけでも通垞1〜2ヶ月以内に回収できたす。

ビゞネスの倉革の準備はできおいたすか

お客様の課題に類䌌の゜リュヌションを適甚する方法に぀いお話し合いたしょう。

お問い合わせcaseStudyDetail.viewAllCaseStudies
スケヌラビリティ: ピヌク時には200以䞊の䞊行ゞョブを凊理し、オフピヌク時には事前プロビゞョニングされたむンフラはれロ
Video Encoding

SCTE-35マヌカヌ解析ずマルチプラットフォヌムプレむダヌ統合によるクラむアントサむド広告挿入 (CSAI)

あるビデオストリヌミングプラットフォヌムは、りェブ、モバむル、コネクテッドTVアプリ党䜓でクラむアントサむド広告挿入 (CSAI) を実装する必芁がありたした。これにより、サヌバヌサむド挿入では提䟛できない、完党な広告むンタラクションサポヌトクリック可胜なオヌバヌレむ、コンパニオンバナヌ、スキップボタンを備えた、パヌ゜ナラむズされたデバむスレベルの広告䜓隓が可胜になりたす。

ケヌススタディを読む