Réaliser l'audit de l'infrastructure cloud avec Google Cloud Platform

Le nombre de cœurs utilisés pour effectuer le calcul était trop élevé et donc trop couteux. MADGIC traite environ 300 000 offres par seconde, ce type de traitement nécessite un accès rapide aux données avec des temps de réponse très courts et une latence très faible. Pour limiter la latence, la puissance de calcul devait être limitée à 70 % de sa capacité. Aneo a dû trouver une solution pour permettre une utilisation optimale des CPUs.

L’analyse d’ANEO a mis en lumière la présence de 5 goulots d’étranglement dans l’infrastructure d’application MADGIC. ANEO a conseillé de ne pas utiliser l’hyperthreading qui n’apporte pas de gain de performance. Une refonte de l’architecture de type « low reduce » a également été suggérée pour commencer le filtrage des annonces redondantes avant le traitement des annonces rentables par l’architecture MADGIC initiale.

ANEO a pu aider MADGIC à identifier des pistes d’optimisation de l’infrastructure et à conseiller des solutions à tester comme le filtrage des requêtes publicitaires avant le traitement pour réduire la pression sur l’application.