The Challenge
ApparelMagic souhaitait développer un microservice de génération d'images pour aider les marques de mode à créer automatiquement leurs visuels de design et raccourcir leurs cycles de conception. Construire cet outil en interne aurait mobilisé l'équipe pendant deux mois au détriment de ses autres offres IA, l'éloignant de ses initiatives prioritaires.
The Solution
Les ingénieurs cloud de DoiT ont conçu un outil serverless de génération d'images sur AWS Lambda, doté de trois files distinctes pour chaque style d'image. La solution intègre un pré-traitement basé sur des policies pour la sécurité, un monitoring complet via AWS CloudWatch et des dead-letter queues pour la gestion des erreurs. DoiT a livré l'ensemble en infrastructure-as-code, avec une documentation détaillée et un accompagnement à la reprise en main.
Results
- Deux mois de développement épargnés, permettant aux Engineers d'ApparelMagic de se consacrer au cœur de la plateforme
- Des designs produits 99,9 % plus rapides pour les clients, ramenant des semaines de travail à quelques secondes
- Une architecture serverless scalable qui absorbe automatiquement les pics d'usage sans dégrader les performances
DoiT nous a permis de passer rapidement de zéro à un. En un peu plus de deux mois, nous sommes passés d'une simple idée d'outil de génération d'images à un système pleinement fonctionnel, prêt à l'emploi pour nos clients.
Davin Harding, Senior Software Engineer chez ApparelMagic
À propos d'ApparelMagic
ApparelMagic est un ERP (enterprise resource planning) pensé pour les marques de mode. Sa plateforme robuste équipe les entreprises du vêtement d'une suite d'outils cloud qui fluidifie les opérations et soutient la croissance. Du design à la livraison, ApparelMagic est le choix des leaders du secteur en quête d'innovation, de qualité et de scalabilité.
Poser les bases de la collaboration avec des formations à l'IA générative
Mis en relation par AWS, ApparelMagic et DoiT ont entamé une collaboration autour du développement de l'outil de génération d'images. ApparelMagic a exposé ses besoins lors d'un appel de cadrage initial, en précisant sa préférence pour un microservice découplé et API-first. Les architectes cloud de DoiT ont ensuite animé une série d'ateliers et de sessions de formation à l'IA générative avec l'équipe ApparelMagic, pour lui donner une vision claire des technologies retenues.
Concevoir un outil de génération d'images fiable avec les ingénieurs cloud DoiT
Les ingénieurs cloud de DoiT ont bâti l'outil de génération d'images sur l'architecture serverless d'AWS Lambda, capable de scaler automatiquement tout en préservant performances et gouvernance. Ils ont mis en place un pré-traitement des prompts utilisateurs basé sur des policies pour garantir sécurité et usage approprié. Le workflow a été réparti en trois files distinctes, une par style d'image, chacune reliée à une fonction AWS Lambda dédiée afin d'éviter la concurrence pour les ressources et de réduire les goulots d'étranglement.
Observabilité et monitoring complets
DoiT a renforcé la maintenabilité de l'outil grâce à un monitoring robuste tout au long du pipeline. Les files séparées pour chaque type d'image simplifient le suivi depuis la console AWS et offrent à ApparelMagic une visibilité claire sur les requêtes entrantes, réussies et en échec. DoiT a intégré AWS CloudWatch pour l'observabilité et utilisé des dead-letter queues pour capter les requêtes problématiques : aucune requête n'est perdue et le suivi des erreurs gagne en précision.
Un transfert fluide et un déploiement rapide
DoiT a livré l'infrastructure-as-code pour qu'ApparelMagic puisse la déployer sur sa plateforme. Les ingénieurs cloud de DoiT ont travaillé en étroite collaboration avec l'équipe ApparelMagic pour assurer un transfert sans accroc, en parcourant l'architecture complète et en testant l'outil de concert pour corriger les éventuels bugs. L'outil de génération d'images est désormais déployé auprès des clients, qui peuvent générer instantanément trois visuels distincts de leurs designs vestimentaires à partir de prompts en langage naturel.
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Martin Lee, Director of Operations
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