Execution Context
この機能は、AI推論サービスに割り当てられる計算リソースを動的に調整することを可能にします。システムは、受信リクエストの量を監視し、トラフィックがピーク時に増加した場合は自動的に追加のインスタンスをプロビジョニングし、需要が低下した際には余剰リソースを解放します。これにより、実際の運用指標に基づいてインフラストラクチャを最適化し、静的なプロビジョニングモデルではなく、適切なリソース配分を行うことで、低遅延な応答時間を維持しながら、コスト効率を最大化します。
システムは、リアルタイムの推論リクエストレートを継続的に監視し、負荷の急増を示唆するパターンを検出します。
閾値超過が検出された場合、オーケストレーションエンジンは、自動スケーリングポリシーを起動し、新しいGPUまたはCPUインスタンスのプロビジョニングを行います。
トラフィックが正常な状態に戻った際、システムは余剰リソースを段階的に削減し、サービス可用性に影響を与えることなく、コスト最適化を維持します。
Operating Checklist
過去のトラフィックパターンに基づいて、ベースラインとなるリソースの閾値を設定します。
特定の負荷指標に対する自動スケーリングのトリガーを有効にします。
検出されたピーク需要時に、更新された推論サービスインスタンスをデプロイします。
スケーリング後のレイテンシ指標とコスト効率を検証する。
Integration Surfaces
監視ダッシュボード
現在の負荷状況とアクティブな推論インスタンスに関するリアルタイム可視化により、迅速な運用状況の把握を実現します。
スケーリングポリシー設定
自動調整機能のための閾値、スケールトリガー、およびリソース制限を定義するインターフェース。
パフォーマンス分析レポート
動的リソース割り当てによって実現された、スループット、レイテンシの変化、およびコスト削減に関する過去のデータ。
