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Lien UTD · Worker — Ciblage par technos

Matrice Workers × Technologies

Visualisation des capacités disponibles par worker · Cliquez sur un module UTD pour configurer son affectation

⚠️ 2 conflits d'affectation détectésUTD_ML_Pipeline est planifiée sur Worker-02 mais requiert torch>=2.0 absent. UTD_Oracle_Sync requiert le driver Oracle absent de tous les workers Linux.
Module UTD Worker-01
Linux · 8 CPU · 32GB
Worker-02
Linux · 4 CPU · 16GB
Worker-03
Windows · 8 CPU · 64GB
Worker-04
Linux GPU · A100
Affectation actuelle
UTD_Finance_Q1
Python 3.11 · pandas · openpyxl
Worker-01
⚠️ UTD_ML_Pipeline
Python 3.11 · torch≥2.0 · CUDA
Worker-02 ❌
UTD_CRM_Sync
Python 3.10 · sqlalchemy · requests
Worker-02
⚠️ UTD_Oracle_Sync
cx_Oracle · Python 3.9
Non affecté

Configuration · UTD_ML_Pipeline

Prérequis technologiques et worker cible

📋 Prérequis technologiques déclarés
Langage
Librairies requises
torch≥2.0 ✕ pandas ✕ scikit-learn ✕ CUDA 12.0 ✕
GPU requis
Mémoire minimum (GB)
🖥 Workers compatibles
🖥
Worker-01 · Linux · 8 CPU · 32GB
❌ Manque : torch, CUDA
🖥
Worker-02 · Linux · 4 CPU · 16GB
❌ Manque : torch≥2.0, CUDA
🖥
Worker-03 · Windows · 8 CPU · 64GB
❌ Manque : CUDA (Windows)
🖥
Worker-04 · Linux GPU · NVIDIA A100
✅ Toutes les dépendances présentes
Recommandé
⚠️ Alertes & Monitoring
Alerte si aucun worker compatible
Bloquer le déclenchement si incompatible
Notification email
Fallback (worker de secours)
✅ Affectation recommandée : Worker-04
100% des prérequis disponibles