Dans le cadre de la gestion de la communication avec les clients, les entreprises sont régulièrement confrontées au défi de devoir produire et envoyer de grandes quantités de documents de transaction dans un laps de temps très court. C’est particulièrement vrai pour les pics d’activité tels que les opérations de fin d’année. C’est pourquoi il est essentiel que le logiciel de gestion de la communication client soit très performant pour que la production soit rapide et fluide.
Les performances dépendent
Les ressources matérielles étant désormais peu coûteuses grâce au «paiement à l’utilisation» et pouvant être acquises de manière dynamique sans délai d’approvisionnement, la capacité d’utiliser les ressources matérielles disponibles de manière flexible et spontanée est une exigence fondamentale pour les systèmes logiciels modernes.
Mise à l’échelle dans le nuage via une architecture de conteneurs
L’architecture de conteneurs moderne de Serie M/ permet toute mise à l’échelle dynamique via le matériel dans le nuage. La puissance informatique supplémentaire est automatiquement activée lorsqu’elle est nécessaire. Cela signifie que la puissance informatique maximale, qui peut n’être requise qu’une ou deux fois par an, ne doit pas être disponible en permanence.
Traitement parallèle des threads avec priorisation
L’interface batch de M/TEXT permet de définir des fils de traitement parallèles avec différentes priorités. Cela permet d’adapter et d’optimiser les performances en fonction des conditions cadres de l’application concernée, et donc d’utiliser le matériel de manière encore plus efficace.
Cas de test : test de performance sur AWS
Formatage
Création de documents à partir de modèles et de données XML et envoi à notre système de gestion des sorties M/OMS
Rendu
Exécution par lots de M/OMS avec rendu aux formats PDF et AFP
Document de test
Un mélange de 1,5 page et de 9 pages
Amazon ECS
Kubernetes 1.20
Serie M/
M/TEXT: 1-10 Pods,
M/OMS: 1-3 Pods
AWS EC3 Instances
Chaque pod utilise sa propre instance AWS EC2 c5.2xlarge (8 vCPU, 16 GB RAM, 60 GB EBS storage).
Amazon RDS
PostgreSQL 10.15 sur db.m5.xlarge (4 vCPU, 16 GB RAM)
Formatage
10 millions de pages/heure
Rendu
15 millions de pages/heure
Étude de cas : Raiffeisen Suisse
Un scénario d’application obligatoire pour les prestataires de services financiers est le traitement de fin d’année, qui porte sur des volumes importants et dont les délais et les performances sont critiques. Pour notre client Raiffeisen Suisse, la tâche consistait à fournir une infrastructure informatique en mode conteneur capable de traiter et de produire le volume maximal de 27 millions de documents une fois par an en seulement48 heures.
L’architecture
Architecture de conteneurs Open Shift
Serie M/
8 Pods (8 CPU Cores, 8-12 GB RAM)
OMS adaptateur
Chargeur
10 Pods (2 CPU Cores, 2 GB RAM)
L’adaptateur OMS est un module en amont entre le système de livraison et la Serie M/, qui prépare les données pour la Serie M/ et assure une parallélisation optimale avec ses 10 pods.
Performance
110 documents ou 220 pages par seconde
Sortie vers différents canaux
13,2 millions de documents vers les archives numériques, 5,6 millions de documents vers la salle de courrier physique et 8,2 millions de documents vers les services bancaires en ligne.
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