Ciblage par technologies disponibles sur le serveur
Le bon module sur le bon worker. Zéro échec de runtime en production.
Un module UTD qui requiert PyTorch ou R peut être affecté à un worker qui ne l'a pas. Résultat : erreur de runtime en production, impossible à diagnostiquer rapidement. Pas de ciblage possible.
Le module UTD déclare ses tech requirements (Python 3.12, PyTorch, R, Java, GPU...). Orkestra inventorie les capacités de chaque worker et affecte automatiquement le bon worker au bon module.
Zéro erreur de runtime par dépendance manquante. Architecture de workers spécialisés : GPU pour le ML, R pour les stats, Java pour les connecteurs legacy. Optimisation automatique des ressources.
Le module ML ne s'exécute que sur un worker avec PyTorch. Fini les erreurs de runtime en production.
Worker GPU pour les modèles IA, worker R pour les stats, worker Java pour les connecteurs legacy. Architecture claire.
Si le worker cible est occupé, l'UTD se reroutent vers un worker équivalent. Optimisation automatique des ressources.