48.85°N · 2.35°E · Plateforme de données souveraine

Polnor

La plateforme de données européenne, sur votre cloud.

Compute, SQL, notebooks et IA sur une seule console. Vos données, vos clés, votre juridiction : une plateforme complète qui répond au droit européen.

/Compute
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Overview

acme-prod · OVHcloud GRA9

Running now
3active jobs
live · refreshing every 30s
Active compute
6
running instances
GPU hours · MTD
1,284
+18% vs last month
Spend · MTD
€ 9,420
across 3 providers
Running jobs
3
live · refreshing 30s
Recent activity
  • run #4812 succeeded daily-pipeline12:04
  • compute training-a100 started team-ml11:58
  • table acme.sales.orders compacted spark11:30
  • model churn-v3 v7 registered you10:12
  • warehouse analytics auto-stopped system09:40

Workspace

git · acme/analytics · branch main

Commit
▾ notebooks
▸ pipelines
▸ data
ingest.py
1
2
3
4
5
import polnor as pl

df = pl.read("acme.sales.orders")
clean = df.dropna().filter(pl.col("amount") > 0)
clean.write("acme.sales.orders_clean")
▶ Interpreter · python 3.11 · kernel on training-a100
>>> clean.shape (1_284_902, 5) >>> clean.write("acme.sales.orders_clean") [ok] 1,284,902 rows written · 0.9s · Spark
1
2
3
CREATE OR REPLACE TABLE acme.sales.daily AS
SELECT date_trunc('day', created_at) d, sum(amount) total
FROM acme.sales.orders_clean GROUP BY 1;
▶ Interpreter · warehouse analytics
>>> run transform.sql [ok] 184 rows · 0.4s · Spark write
1
2
3
4
from polnor import mlflow
with mlflow.start_run(experiment="churn-v3"):
    model.fit(X, y)
    mlflow.log_metric("auc", 0.934)
▶ Interpreter · kernel on training-a100
>>> model.fit(X, y) epoch 12/12 · loss 0.081 [ok] logged auc=0.934 to run_8f2a

Notebooks

git-backed · branch main

+ New notebook
[1]
import polnor as pl
df = pl.read("acme.sales.orders")
[2]
df.groupby("customer_id").amount.sum()
customer_id amount
1042 42,019.50
1077 18,402.10
[3]
from polnor import mlflow
mlflow.log_metric("auc", 0.934)

SQL Editor

DuckDB reads · Spark writes · warehouse: analytics

1
2
3
SELECT customer_id, sum(amount) AS total
FROM acme.sales.orders
GROUP BY 1 ORDER BY total DESC LIMIT 3;
Press Run to execute on your warehouse

Catalog Explorer

Apache Iceberg · Lakekeeper

▾ acme
▾ sales
▦ orders1.28 M
▦ customers84.0 K
▦ line_items9.02 M
▸ web
acme.sales.orders
iceberg1.28 M rowssnapshot 3821
ColumnType
idBIGINT
customer_idBIGINT
amountDECIMAL(10,2)
currencySTRING
created_atTIMESTAMP

Compute

Instances running on your cloud

+ New compute
Active compute
6
running instances
GPU hours · MTD
1,284
+18% vs last month
Spend · MTD
€ 9,420
across 3 providers
Running jobs
3
live · refreshing 30s
NameProviderSpecsStatusRegionAuto-stop
training-a100fine-tuning · team-ml OVH 8× A100 · 96 vCPU running GRA9 ◷ 2h
etl-spark-04nightly pipeline OVH 32 vCPU · 256 GB running GRA9 ◷ 30m
notebook-edaad-hoc analysis SCW 8 vCPU · 32 GB starting SBG5 ◷ 1h
warehouse-biduckdb + spark OVH 16 vCPU · 64 GB stopped GRA9 ◷ never

Jobs

Runs · last 24h

+ New job
run #4812 · started 12:04 · 4m 11s · cron 0 2 * * *
  1. ingest48ssuccess
  2. transform2m 10srunning
  3. reportwaitingpending
run #4810 · started 08:30 · 11m 02s · manual
  1. extract3m 41ssuccess
  2. join5m 02ssuccess
  3. write2m 19ssuccess
run #4807 · started 06:00 · 2m 48s · cron 0 6 * * 1
  1. prep12ssuccess
  2. train attempt 3/32m 30sfailed
  3. evaln/askipped
  4. registern/askipped

Pipelines

daily-metrics · continuous · 4 tables fresh

+ New pipeline
raw_ordersiceberg · 1.2 M raw_customersiceberg · 84 K join_cleandedup · 38s daily_metricsrunning · 1m 12s publish_biwaiting

Model registry

Versioned models & stages

Register model
ModelVersionStageUpdated
churn-v3 v7 Production 10:12
fraud-lgbm v12 Production yesterday
ltv-reg v3 Staging 2 days ago

Experiments

MLflow-compatible tracking

Compare runs
ExperimentBest runMetricProgress
churn-v3 run_8f2a auc 0.934 step 4,200
fraud-lgbm run_1c7d auc 0.971 step 9,800
ltv-reg run_44b0 rmse 12.4 step 2,100

Serving endpoints

Live inference on your cloud

+ New endpoint
EndpointModelStatusQPSp50 latency
churn-prod churn-v3:7 running 142 23 ms
fraud-rt fraud-lgbm:12 running 1,021 8 ms
ltv-batch ltv-reg:3 stopped 0 n/a
plan de contrôle · OVHcloud GRA9, France plan de données · votre VPC · votre S3 · vos VMs

§ 01 · Capacités

Toute la stack data,
sur une seule carte.

Lakehouse Iceberg

Des tables Apache Iceberg ouvertes sur votre propre stockage objet. ACID, time-travel, évolution de schéma : aucun format propriétaire, aucun verrouillage.

Catalogue REST Lakekeeper

Warehouses SQL

DuckDB pour des lectures instantanées, Spark pour les écritures et la maintenance. Les warehouses démarrent à la demande sur votre cloud et s'arrêtent seuls.

DuckDB · Spark · à la demande

Notebooks & jobs

Notebooks versionnés dans git et DAGs multi-tâches avec dépendances, retries et timeouts. Logs en direct.

DAG · retries · logs live

ML & serving

Tracking compatible MLflow, registre de modèles et endpoints de serving en un clic. SDK Python drop-in, connexion directe au Hub Hugging Face.

polnor.mlflow · endpoints

Gouvernance & lineage

Isolation par workspace, journal d'audit exportable vers votre S3, lineage au niveau colonne capturé sur chaque requête.

audit · lineage · quotas

Votre propre cloud

Votre compte OVHcloud ou Scaleway, votre VPC, votre bucket, vos groupes de sécurité. Nous orchestrons ; vos données ne sortent jamais de chez vous.

OVH · Scaleway

§ 02 · Architecture

Toutes vos sources entrent.
Tout ressort, partout.

Vos sourcesMySQLPostgreSQLCRM · SalesforceFichiers · S3 / CSVFlux · Kafka
Polnor ◇ Ingestion & sync◇ Lakehouse · Iceberg◇ Transformation · SQL & Spark◇ Orchestration · jobs & DAGs◇ ML, modèles & serving◇ Gouvernance · audit & lineage
DestinationsDashboardsPower BIIA & LLMsApps IACRM & reverse ETL

§ 03 · Souveraineté numérique

Tout est chez vous.

Une plateforme data de niveau entreprise qui répond au droit européen, parce que les données, les clés et les machines sont toutes de ce côté de l'Atlantique.

Les données restent en Europe

Compute et stockage tournent dans votre propre région européenne, chez OVHcloud ou Scaleway. Aucun transit transatlantique, jamais.

Hors de portée du Cloud Act

Aucune entité américaine dans la chaîne. Le Cloud Act et FISA 702 ne peuvent pas contraindre une infrastructure qui ne leur appartient pas.

RGPD par construction

Isolation par workspace, piste d'audit complète, résidence des données démontrable. Conçu pour les DPO, pas contre eux.

Vos clés, votre bucket, votre VPC

Credentials chiffrées au repos. Nous opérons le plan de contrôle ; le plan de données est entièrement à vous.

Formats ouverts, zéro lock-in

Apache Iceberg et Parquet sur stockage objet. Partez quand vous voulez, vos tables restent lisibles.

Tout est auto-hébergé

Même les polices de ce site sont auto-hébergées : pas un octet ne part vers un CDN américain. La souveraineté est une habitude, pas une case à cocher.

§ 04 · Disponibilité

Disponible là où vous
êtes déjà.

OVHcloud

Le leader européen du cloud

GRA Gravelines · SBG Strasbourg · DE Francfort · WAW Varsovie. Compute GPU et CPU (classe A100), Object Storage S3, warehouses SQL. Le plan de contrôle de Polnor tourne ici aussi.

Scaleway

Le cloud français, né à Paris

fr-par Paris · nl-ams Amsterdam · pl-waw Varsovie. Mêmes capacités, même console, mêmes garanties : tout reste sur votre projet, dans la région que vous choisissez.

§ 05 · Tarifs

Payez seulement ce que vous
utilisez vraiment.

Pour démarrer

0 €

Pas d'abonnement, pas de carte bancaire. Connectez votre cloud et c'est parti.

Vous payez

votre cloud

OVH ou Scaleway vous facturent directement le compute et le stockage consommés.

Nous ajoutons

une marge

Un multiplicateur transparent (×2 à la demande, ×1,7 avec engagement), détaillé ligne à ligne face à votre facture fournisseur.

Facturation manuelle, en euros, par une entité européenne. Détails sur la page tarifs.

Mettez le cap

Demandez une
démo.

Vos propres tables Iceberg, warehouses et notebooks sur votre cloud européen, en général sous une semaine.

hello@polnor.net · OVHcloud GRA9, France 🇫🇷

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