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Arabesque AI multiplie par 10 son traitement de données

DoiT a piloté la migration complète vers Google Cloud, en s'appuyant sur GKE, Cloud Run et BigQuery pour réduire les coûts serveur de 75 % et libérer les chercheurs des contraintes DevOps.

The Challenge

Arabesque AI avait besoin d'une scalabilité élastique pour répondre à la demande croissante de solutions d'IA sur les marchés financiers. Son modèle d'infrastructure hybride engendrait des problèmes de capacité et de maintenance qui auraient mobilisé trop de ressources à mesure de sa croissance. Les chercheurs consacraient une part importante de leur temps à la gestion DevOps au détriment de la recherche en IA, leur cœur de métier.

The Solution

Arabesque AI a migré l'intégralité de son infrastructure vers Google Cloud en s'appuyant sur Google Kubernetes Engine pour l'orchestration, Cloud Run pour le serverless, BigQuery comme entrepôt de données scalable, ainsi que sur plusieurs autres services Google Cloud. La plateforme traite des données issues de multiples sources, dont des indicateurs ESG et des données de marché, pour alimenter son moteur d'IA propriétaire.

Results

Multiplication par 10 de la capacité de streaming et d'analyse des données
Réduction d'environ 75 % des coûts serveur grâce aux instances preemptibles et aux services à l'usage
Division par deux du temps de formation des nouveaux collaborateurs, alors même que l'équipe a doublé en moins d'un an
Réorientation de l'essentiel des ressources des opérations vers la R&D

Pour une entreprise en pleine croissance comme la nôtre, la recherche est au cœur de notre activité. Avec Google Cloud, l'essentiel de nos ressources est consacré à la recherche et seule une part minime va aux opérations. C'est l'inverse de notre situation précédente, et cela nous permet de faire évoluer notre plateforme bien plus vite.
Nikolaos Kaplis, CTO, Arabesque AI

Le défi

Arabesque AI était confronté à d'importants défis de scalabilité avec son modèle d'infrastructure hybride. Le rythme de croissance entraînait des problèmes de capacité et de maintenance sur les serveurs on-premises. Provisionner de nouveaux serveurs et les maintenir en condition opérationnelle mobilisait trop de ressources. Les chercheurs consacraient une part substantielle de leur temps à la gestion DevOps plutôt qu'à leur cœur de métier, la recherche en IA. L'articulation entre l'on-premises et le cloud s'avérait laborieuse et intenable sur le long terme.

La solution

Arabesque AI a rejoint le programme Google Cloud for Startups et migré l'intégralité de son infrastructure vers Google Cloud. Bâtie sur Kubernetes et orchestrée par Google Kubernetes Engine, la plateforme s'appuie sur Cloud Run pour alléger la charge de gestion d'infrastructure. Le système traite les données via plusieurs pipelines à l'aide de Cloud Functions et Pub/Sub, et stocke les datasets dans Cloud Storage. BigQuery joue le rôle d'entrepôt de données scalable et permet des requêtes rapides sur des pétaoctets de données, sans aucun surcoût opérationnel.

Moteur d'IA et traitement des données

Le moteur d'intelligence artificielle propriétaire d'Arabesque AI s'exécute sur des nœuds GKE, montant jusqu'à plusieurs milliers de cœurs lors de l'entraînement de nouveaux modèles, avant de redescendre ensuite. Les pools de nœuds preemptibles rendent ce processus à la fois économique et simple à gérer. Le moteur d'IA génère de nouveaux signaux à partir des informations de marché stockées dans BigQuery, démultipliant souvent le volume de données initial. La combinaison de ces signaux propriétaires et des données de marché existantes permet de construire de nouvelles stratégies d'investissement.

Partenariat avec DoiT International

Une fois la migration achevée, Arabesque AI a collaboré avec DoiT International, Google Cloud Premier Partner, pour optimiser son infrastructure. DoiT a simplifié la facturation et apporté un accompagnement précieux sur la migration vers BigQuery, avec deux jours de travail économisés à la clé. Ce partenariat ouvre également l'accès à un support complémentaire et à une expertise d'ingénierie au moment opportun.

Résultats et impact business

La migration a permis à Arabesque AI de recentrer ses équipes sur les objectifs de recherche plutôt que sur les opérations. La capacité de streaming et d'analyse des données a été multipliée par 10, tandis que les coûts serveur ont baissé d'environ 75 %. L'entreprise a plus que doublé en moins d'un an, tout en divisant par deux son temps de formation. L'usage de technologies open source sur Google Cloud facilite par ailleurs le recrutement et l'intégration de nouveaux talents dans un environnement apprécié des développeurs.

Innovations à venir

Arabesque AI développe Knowledge Graph, un projet visant à extraire des enseignements à partir d'informations non structurées telles que les flux d'actualité et de médias sociaux. Exécuté sur Dataflow, il extraira automatiquement les informations pertinentes des sources textuelles. L'objectif : identifier au sein de textes non structurés les entreprises, relations et signaux nécessaires à l'amélioration des prédictions, en s'appuyant sur des algorithmes de traitement du langage naturel pour évoluer vers une véritable compréhension du langage.

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What they say

Connecting IBM and AWS privately was the piece we needed to get right, and we wanted to move faster on it than we could on our own. DoiT worked through the options with us, found the subnet overlap that was breaking the routing, and made it stable. That unblocked everything else.

DevOps Lead, Software Projects

Attribute™'s platform is truly unique. We now have crystal-clear visibility into our cloud spend at the workload and tenant level, and that insight has already led to actionable savings and powerful insights as we further scale our service.

Paul White, VP of Engineering, Shasta Cloud

We have worked with DoiT for many years, and there has been an increasing number of capabilities and features in DoiT Cloud Intelligence. We've embedded features such as Cloud Analytics and Reports in our own FinOps processes, it's become core to what we do.

Martin Lee, Director of Operations

DoiT gave us the confidence to move from experimentation to production. They helped us understand the right way to build AI for the real world.

Milad Rezazadeh, CTO

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Eliminating the need to tag thousands of resources has freed up my team and we've invested our efforts in enhancing our platform significantly.

Ziv Sivan, VP of Engineering

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Andrea Benfatto, Platform/Cloud Runtime Engineering Manager

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Jon Fairbanks, Site Reliability Engineering Manager

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