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Cognacq-Jay Image Scales pour gérer des milliers de flux vidéo avec Qumulo

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Les métriques et les performances en temps réel de Qumulo augmentent la productivité de l'entreprise avec une API riche et des coûts réduits

Après avoir étudié le marché et réalisé des POC, Qumulo s'est démarqué par ses performances, le rapport qualité prix et surtout la richesse de son API.

Cognacq-Jay Image, l'un des principaux prestataires européens de services dans l'industrie des médias, aide diffuseurs, opérateurs télécoms, plates-formes OTT et propriétaires de contenu gérer leurs workflows linéaires et à la demande. Ils convertissent chaque jour des milliers de fichiers pour les diffuser via la télévision, les plateformes de vidéo à la demande (VOD) et les services de streaming. L'entreprise compte plus de 500 CLIENTS et emploie plus de 150 personnes dans ses deux bureaux en France (Issy-Les-Moulineaux) et aux États-Unis (Los Angeles). 

Mise à l'échelle de l'infrastructure de stockage 

Depuis sa création en 1996, les besoins de traitement de Cognacq-Jay Image n'ont cessé de croître et la société s'attend à ce qu'ils doublent d'ici peu. La plupart de ces traitements sont effectués sur son infrastructure de stockage. En pratique, Cognacq-Jay Image ne stocke pas les fichiers de ses clients dans le temps : ils sont transférés vers son infrastructure via une solution maison appelée SmartJog, puis traités avant d'être transmis au destinataire. L'entreprise a besoin en moyenne de 30 téraoctets pour gérer sa charge de travail quotidienne car, une fois traités, les fichiers sont supprimés de son infrastructure. 

« C'est avant tout un système de stockage du travail, explique Michel Desconnets du service Systèmes et Infrastructures de Cognacq-Jay Image. "En d'autres termes, nos contraintes portent moins sur le volume que sur le temps d'accès et la capacité de traitement."

Face à une augmentation des flux vidéo nécessitant un traitement, l'entreprise a décidé de moderniser son infrastructure en misant sur la capacité.

"Nous avons besoin d'un volume de 100 téraoctets pour stocker tous les fichiers de la veille qui sont encore en cours de traitement ainsi que ceux qui n'ont pas encore été expédiés », explique Desconnets. "La chose la plus importante à propos de notre infrastructure est qu'elle fonctionne sur une base 'juste à temps' avec des livraisons quotidiennes de flux vidéo."

Gagner en visibilité pour anticiper les ralentissements

Lorsque l'entreprise a décidé de renouveler son infrastructure existante fin 2020, elle recherchait une solution évolutive avec de hautes performances en lecture/écriture, capable de fournir des métriques très détaillées pour faciliter le monitoring et gagner en proactivité. 

« Nous voulions augmenter les performances en lecture/écriture à 6 Go par seconde sur le cluster et pouvoir identifier rapidement la moindre source de problème », explique Desconnets. « Après avoir étudié le marché et réalisé des POC, Qumulo s'est démarqué par ses performances, le rapport qualité prix et surtout la richesse de son API. Toutes les fonctionnalités du cluster sont incluses dans cette API, qui fournit non seulement des métriques très détaillées, mais permet également d'intégrer très facilement la supervision du cluster dans notre console d'administration. 

De plus, contrairement à d'autres solutions qui fournissent des rapports ad hoc, l'API de Qumulo récupère les métriques en temps réel. C'est une fonctionnalité très appréciée par Cognacq-Jay Image. L'entreprise traite des dizaines de transformations à la volée et doit parfois gérer simultanément des milliers de fichiers très variés, dont des vidéos web généralement de très petite taille. 

« Si l'on multiplie une latence qui passe de 5 millisecondes à 50 par le nombre de fichiers traités simultanément, on comprend aisément pourquoi nous devons surveiller notre infrastructure de très près et en temps réel afin de réagir à la moindre anomalie et anticiper les goulots d'étranglement, », déclare Desconnets.

En plus des mesures de latence, l'API Qumulo permet à Cognacq-Jay Image d'effectuer un audit en temps réel de tout ce qui se passe sur son infrastructure de stockage. En particulier, ils apprécient de pouvoir voir, à tout moment, qui fait quoi, qu'il s'agisse d'une modification, d'une suppression ou encore d'une lecture de fichier. 

Gestion en temps réel

Installés par HPE et Qumulo, les six nœuds de 36 To (150 To utiles) sont entrés en production presque immédiatement : les flux vidéo étaient simplement dirigés vers la nouvelle plateforme de stockage de travail. Un an plus tard, satisfait du système, l'infrastructure a été étendue avec deux nouveaux nœuds pour répondre aux besoins croissants de l'entreprise.

« Au final, c'est l'intégration avec notre console d'administration qui a pris le plus de temps, mais c'était quand même très simple : quelques scripts ont suffi pour récupérer toutes les métriques dont nous avions besoin », ajoute Desconnets.

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