Environnement de développement pour la recherche et la formation

Exigences attendues ?

Limites du poste de travail ?

• Différentes versions des compilateurs
• LTS ou dernière version
• Nombreux éditeurs de code
• VSCode, Jupyter, PyCharm, Theia
• Différents métiers
• Dev. Web, Dev. Backend, Data Scientist
• Accès à du matériel spécifique
• ARM, GPU, capteurs/actionneurs

• Besoin de remonter les besoins logiciels à la DSI
• Pas d'isolation
• Conflit avec les variables d'environnement
• Conflit avec les bibliothèques
• Reproduction difficile de son environnement de développement
• Perte du contexte d'édition et d'exécution
• Mobilité des usagers (formation par apprentissage)

• Utilisation de machines virtuelles (PaaS)
• Maintenir un OS
• Surdimensionné par rapport au besoin
• Partager des ressources matérielles
• GPU, capteurs/actionneurs
• Accès distants (OpenVPN)
• Manipuler SSH
• Conserver l'exécution NoHup/Screen

• Projet open source depuis 2020
• Porté par INSEE
• Site web : www.onyxia.sh
• /InseeFrLab/onyxia-web
• Slack Onyxia
• Référencée sur le SILL¹
• Découverte ? Conférence technique Devoxx 2023

Scénario de la démonstration

• Description du Dashboard
• Affichage des services Onyxia
• Création d'un service
• Accès au terminal Linux d'un service Onyxia
• Sous le capot avec k9s

Science de la données

• Python, R, PyTorch, TenserFlow, Spark, etc.

Bases de données

• Postgres, Jena TDB, Neo4j, MariaDB, etc.

Automatisation Visualisation, etc.

Infrastructure matérielle

• Des serveurs (CPU, mémoires, disques, GPU)
• Par 👤 ~ 2 vCPU, 8 Go mémoire, 50 Go disque

Infrastructure logicielle

• Kubernetes, images Docker, Keycloak (OpenID)
• Déploiement par Helm
• Un service Onyxia ~ un Pod
• Secrets avec Vault et stockage avec S3

Mise en place

• URL de l'instance : onyxia-ia.ensma.fr
• Début d'installation : 26 août 2024
• Mise en prod : 8 octobre 2024
• Déploiement et customisation : ~ 1 mois

Enseignements dispensés

• Développement logiciel (Ada, C/C++ et Java) : 25 🧑‍🎓
• Base de la programmation (Python) : TBA (2026)
• Base de l'IA (sans GPU) : TBA

Avantages

• Intégration du système d'authentification (CAS)
• Outils magiques pour les étudiants
• Simplicité pour créer ses propres services Onyxia

Inconvénients

• Pas de montage du stockage habituel des étudiants
• Hors périmètre de la DSI de l'ISAE-ENSMA
• Service Onyxia proposé par l'intance trop générique

Mise en place

• URL de l'instance : codelab.lias-lab.fr
• Mise en prod : février 2025
• Seconde instance Onyxia // avec l'enseignement
• Fournir des ressources GPU (besoin croissant)

Usages

• Utilisation de modèles d'IA générative
• Alternative aux machines virtuelles
• Exécutions longues sans perte de contexte

Avantages

• Accès aux ressources GPU contrôlées par rôles
• Libération auto des ressources (accaparement)
• Intégration transparente avec le dépôt Git
• Authentification par CAS et manuelle (extérieurs)

Inconvénients

• Pas forcément technique, mais organisationnelle
• Difficile de changer les habitudes d'usage

Limites des solutions de type RDW²

Spécificités des enseignements de l'ISAE-ENSMA

• Systèmes embarqués : carte Arduino
• Développement client lourd

Pas de mécanisme de libération de ressources (cron)

Gestion des ressources critiques (ex: GPU)

Compétences en Kubernetes

• Onyxia
• Dashboard (sans état)
• Services (ex : Python + VScode)
• Services disponibles en local ou sur une VM
• Mise en place progressive de Onyxia
• Contributions au projet Onyxia
• Nouveaux services (Ada, Java)
• Remontés de bugs, PR et fonctionnalités
• Rédaction d'articles
• Présentation de vulgarisation : ISAE-ENSMA, UP