Cas d'utilisation

Rapid.Space se concentre sur quelques cas d'utilisation spécifiques communs à l'industrie du Web et à l'informatique d'entreprise. Pour chaque cas d'utilisation, Rapid.Space propose une solution économique, éthique et à haute performance, entièrement basée sur un logiciel libre et un matériel open source.

Les cas d'utilisation incluent :

Back-end principal

Une seule machine virtuelle Rapid.Space, ou un cluster de machines virtuelles Rapid.Space, est utilisée pour héberger le serveur principal d'un grand ERP d'entreprise, CRM, ECM, DMS ou un site d'e-commerce. Les utilisateurs accèdent au back-end via un CDN mondial (tel que celui fourni gratuitement par Rapid.Space). Le back-end secondaire est hébergé par un autre fournisseur de cloud. En cas de panne de Rapid.Space, le back-end secondaire est activé.

Back-end secondaire

Une seule machine virtuelle Rapid.Space, ou un cluster de machines virtuelles Rapid.Space, est utilisée pour héberger le serveur secondaire d'un grand ERP d'entreprise, CRM, ECM, DMS ou un site d'e-commerce. Le back-end principal est hébergé par un autre fournisseur de cloud. Les utilisateurs accèdent au back-end via un CDN mondial (tel que celui fourni gratuitement par Rapid.Space). En cas de panne du fournisseur de cloud, le back-end Rapid.Space est activé.

Cluster big data

Un cluster de machines virtuelles Rapid.Space est configuré comme un data lake à l'aide de la technologie de stockage distribué (NEO, MariaDB Spider, HDFS, etc.). Les calculs parallèles (machine learning, modèles physiques, deep learning, statistiques, traitement d'image, etc.) sont distribués sur le cluster grâce à des frameworks de traitement de données (Wendelin, Spark, Hadoop) basés sur des bibliothèques de science des données (NumPy, Scipy, Pandas, scikit-learn, OpenCV, MLlib, etc.).

Ensemble de conteneurs

Une unique machine virtuelle Rapid.Space est configurée pour héberger des dizaines de conteneurs à l'aide de n'importe quelle technologie de conteneur (ex. nano-conteneurs SlapOS, conteneurs LXC, Docker, etc.). La technologie des conteneurs garantit que la machine virtuelle Rapid.Space est efficacement partagée entre les conteneurs. Un DevOps supplémentaire (ex. SlapOS resilience stack) automatise le plan de reprise après sinistre.

Développement de logiciels

Une unique machine virtuelle Rapid.Space est partagée par plusieurs développeurs de logiciels. Chaque développeur peut créer plusieurs environnements de développement en utilisant une sorte de technologie d'isolation (VirtualEnv de Python, WebRunner de SlapOS, conteneurs Docker, etc.). L'ensemble du code source est validé dans un référentiel externe (ex. gitlab, github).

Intégration continue

Une ou plusieurs machines virtuelles Rapid.Space sont configurées en tant que nœuds qui exécutent des tests d'intégration continue grâce à des logiciels libres/open source (Buildbot, Jenkins, Travis, SlapOS Test Runner, etc.). Le code source est téléchargé à partir d'un dépôt externe (par exemple gitlab, github), les tests sont exécutés dans la machine virtuelle Rapid.Space, et les résultats sont transmis au développeur.

Contrôle des performances

Une unique machine virtuelle Rapid.Space, ou un cluster de machines virtuelles apid.Space, est utilisée pour lancer des tests de performances sur différentes versions d'une bibliothèque ou d'une application avec une configuration ou des algorithmes différents.

Autres

Les cas d'utilisation qui ne peuvent pas être couverts par Rapid.Space peuvent être couverts par des fournisseurs de cloud à usage général tels que OVH, Online, Hetzner, Qingcloud, UCloud, Aliyun, Rackspace ou AWS.

Par exemple, Nexedi (la société à l'origine de Rapid.Space) utilise Rapid.Space pour environ la moitié de ses besoins en infrastructure, mais s'appuie sur les fournisseurs de cloud à usage général ci-dessus pour éliminer les points de défaillance uniques ou pour couvrir certains besoins que Rapid.Space ne peut pas couvrir.