Comment optimiser les performances de calcul sur des volumes massifs de séries temporelles

Pour les environnements de production traitant des millions de capteurs ou de références produits, l optimisation est cruciale. L action esm permet de contrôler finement les ressources de calcul via le paramètre nThreads. En ajustant le nombre de threadsUnités d'exécution parallèles au sein d'un processus CAS. Ils permettent de distribuer simultanément les calculs sur plusieurs cœurs CPU pour accélérer le traitement des données dans SAS Viya. par nœud de travail, l architecte peut saturer ou limiter l usage des CPU pour garantir une cohabitation fluide avec d autres microservicesLes microservices sont une approche d'architecture logicielle où une application est décomposée en une collection de petits services indépendants, spécialisés et communicant entre eux via des APIs légères. Contrairement aux architectures "monolithiques" anciennes, chaque microservice remplit une fonction unique (ex: gestion du catalogue, authentification, moteur de calcul).

Dans SAS Viya 4, cette architecture est native. Elle permet à la plateforme de s'exécuter sur Kubernetes, offrant une flexibilité totale : chaque composant de SAS peut être mis à jour, redémarré ou mis à l'échelle (scaling) individuellement sans affecter le reste du système.. De plus, l utilisation du paramètre groupBy permet de segmenter l analyse (par magasin, par région ou par catégorie), déclenchant un traitement massivement parallèle où chaque groupe est traité indépendamment sur la grille SAS Viya.