Uber et OpenAI améliorent leurs systèmes de limitation de taux

Uber et OpenAI révisent leurs systèmes de limitation de taux, remplaçant les limites statiques par des plateformes adaptatives au niveau de l'infrastructure. Uber a mis en œuvre le Global Rate Limiter, qui utilise une technique appelée shedding probabilistique pour gérer jusqu'à 80 millions de requêtes par seconde (RPS). OpenAI a adopté l'Access Engine, qui applique un système de crédits en cascade pour éviter les interruptions pour les utilisateurs.

Ces nouvelles architectures reposent sur des contrôles distribués et des ajustements fins pour assurer la stabilité des systèmes et la continuité des services à grande échelle. Le système d'Uber est conçu pour gérer un volume massif de requêtes simultanées, tandis qu'OpenAI se concentre sur la minimisation des interruptions de l'expérience utilisateur.

Le modèle adaptatif permet aux entreprises d'ajuster automatiquement la réactivité des systèmes en fonction de la demande en temps réel, évitant les surcharges et améliorant l'efficacité. Contrairement aux limites statiques, qui peuvent être rigides en période de pointe, ces solutions adaptatives offrent une plus grande résilience.

À l'avenir, ces approches pourraient devenir des normes dans les industries traitant de grands volumes de données, offrant un service plus robuste et fiable. L'adoption de technologies adaptatives pourrait représenter une évolution significative dans la manière dont les entreprises gèrent le trafic et la demande sur leurs plateformes.