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AI推論は異なるルールで動く:エージェント型AIが求めるものにクラウドストレージアーキテクチャは設計されていない

本記事では、エージェント型AIがクラウドのストレージとデータアクセス層に与える前例のない圧力について解説。AIが単純なチャットボットから自律的なマルチステップエージェントへと移行する中で、推論はもはやステートレスな計算問題ではなく、大規模なデータ問題となっている。従来のデータインフラは、AIエージェントの高並列性、突発的な読み取り、予測不可能なアクセスパターンに対応できず、AWS EBSの制限やSilkのようなソフトウェア定義ストレージの必要性を論じている。

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  • AIエージェントはReActループの中でミリ秒単位で複数のクエリを並行実行し、前例のない並列性と読み取りスパイクを引き起こす。
  • ベクトルDBとRAGの本番環境でのボトルネックは、PythonやLLMではなく、データストレージとアクセス層にある。
  • AWS EBSはバーストバケットとIOPS上限に依存しており、AIエージェントのトラフィックでクレジットが急速に枯渇する。
  • Silkのようなソフトウェア定義ストレージは、性能と容量を分離し、一貫した低レイテンシと高スループットを実現する。

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