New Plateforme d'orchestration de jobs

Opérez vos produits data

De la Production des KPIs BI à l'entraînement de modèles ML (scoring, segmentation, ...). Pilotez les exécutions, gérez les retries et suivez les statuts via une interface simple — sans complexité d'infrastructure.

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Comment ça fonctionne

Workflow simple, résultats puissants

De la création de jobs au monitoring de l'exécution, Kheopsys Flow simplifie l'orchestration de jobs.

1

Définissez votre job

Créez des jobs avec une interface simple. Configurez les paramètres d'exécution, la planification et les ressources. Définissez des politiques de retry et la gestion des échecs.

Exemple de operators:

Docker
Docker
Python Native
Python Native
Kubernetes
Kubernetes
dbt
dbt
KPIs BI et Transformation de données
Python
Python
Entraînement de modèles & Scoring
OpenAI
OpenAI
Indexation de documents RAG
ClickHouse
ClickHouse
Ingestion de données
ClickHouse
ClickHouse
Ingestion de données
EN COURS
⏱ Démarré il y a 2 min 🔄 Tentative : 0/3
PyTorch
PyTorch
Fine-tuning de LLM
EN FILE D'ATTENTE
⏰ Prochaine exécution : Lun 9h00
dbt
dbt
KPIs BI et Transformation de données
PLANIFIÉ
⏰ Prochaine exécution : Quotidienne 3h00
2

Planifiez ou exécutez manuellement

Lancez des jobs à la demande en un clic, ou configurez des planifications récurrentes. Les jobs sont mis en file d'attente et exécutés automatiquement.

Exemple de Data Source:

Snowflake
Snowflake
PostgreSQL
PostgreSQL
BigQuery
BigQuery
3

Surveillez et analysez

Suivez le statut d'exécution des jobs en temps réel. Consultez les logs détaillés, l'historique d'exécution et les métriques de performance. Les retries automatiques gèrent les échecs élégamment.

Exemple de framework:

PyTorch
PyTorch
scikit-learn
scikit-learn
Apache Spark
Apache Spark
OpenAI
OpenAI
Indexation de documents RAG
✓ TERMINÉ
⏱ Durée : 5m 23s 📅 Terminé : 2h05
Job exécuté avec succès
1 234 enregistrements traités
Python
Python
Scoring de modèles
✗ ÉCHOUÉ
🔄 Nouvelle tentative dans 5 minutes...
PyTorch
PyTorch
Fine-tuning de LLM
EN COURS
⏱ Démarré il y a 1h 23 min 📊 Itération : 12/50
PyTorch
ML Model API
Recommendation Engine
✓ ACTIF
Use case:
Consumed by web applications, mobile apps, and external systems for real-time predictions
https://api.example.com/v1/predict
OpenAI
Custom LLM Endpoint
Inference Service
✓ ACTIF
Use case:
Custom fine-tuned LLM for document analysis, chatbots, and AI-powered features
https://llm.example.com/v1/chat
4

Deploy endpoints

Expose your applications (ML models, LLMs, ...) as REST APIs in minutes so they can be consumed by web applications, mobile apps, and external systems.

Use cases:

🌐 Web Integration
📱 Mobile Apps
🤖 LLM Inference
Le problème

Gérer les workflows de jobs est complexe

Coordonner les tâches, gérer les échecs, surveiller les statuts et gérer les retries ne devrait pas nécessiter une équipe dédiée.

Orchestration complexe

Configurer et gérer les workflows de jobs nécessite une expertise technique importante et une maintenance continue.

Gestion des échecs

Gérer les retries, gérer les échecs et assurer la fiabilité des jobs nécessite du code personnalisé et du monitoring.

Visibilité limitée

Suivre les statuts des jobs, l'historique d'exécution et les performances sur plusieurs workflows est chronophage et sujet aux erreurs.

La solution : Kheopsys Flow

Un moteur d'exécution de jobs simple et puissant qui vous permet d'orchestrer des jobs, piloter les runs, gérer les retries et suivre les statuts—le tout depuis une interface web claire. Concentrez-vous sur vos workflows, pas sur l'infrastructure.

Fonctionnalités

Tout ce dont vous avez besoin pour orchestrer des jobs

Des fonctionnalités puissantes dans une interface simple et intuitive.

Orchestration de jobs

Créez, organisez et gérez vos jobs depuis une interface centralisée. Définissez les dépendances, les planifications et les paramètres d'exécution facilement.

Pilotez vos runs

Lancez des jobs manuellement d'un simple clic ou configurez une planification automatique. Contrôle total sur quand et comment vos jobs s'exécutent.

Gestion des retries

Les politiques de retry automatiques gèrent les échecs élégamment. Configurez des stratégies de retry pour assurer la fiabilité des jobs sans intervention manuelle.

Statut en temps réel

Suivez le statut d'exécution des jobs en temps réel. Sachez exactement ce qui est en cours, ce qui est en file d'attente, ce qui a réussi et ce qui a échoué—instantanément.

Historique d'exécution

Historique complet de toutes les exécutions de jobs avec statut, logs, temps d'exécution et métriques de performance. Filtrez, recherchez et analysez les exécutions passées.

Planification flexible

Planifiez des jobs avec des expressions cron standard. Exécutez quotidiennement, chaque heure ou à tout intervalle personnalisé. Exécution automatique sans intervention manuelle.

Exécution sécurisée

Meilleures pratiques de sécurité intégrées. Environnements d'exécution isolés, gestion sécurisée des secrets et limites de ressources par organisation.

Multi-organisation

Espaces de travail isolés par organisation. Rôles et permissions utilisateurs. Parfait pour les équipes et agences gérant plusieurs clients.

Endpoints

Expose your applications (ML models, LLMs, ...) as REST APIs in minutes so they can be consumed by web applications, mobile apps, and external systems.

Tarifs

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4998€ /an

Pour les équipes avec de fortes charges de travail

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  • 10 projects maximum
  • 20 users maximum
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  • 100 objets registry
  • 2 Endpoints (REST APIs)
  • Politiques de retry avancées
  • Historisation des logs : 3 mois (90 jours)
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