セッション認識型負荷分散でリアルタイム AI エージェントをスケーリング

記事の3ポイント

1. 1

   リアルタイムエージェントの負荷分散課題

   長期間接続され状態を持つ双方向ストリームが主流となるため、従来のリクエストレスポンス型ロードバランシングではサーバー容量を正確に把握できない。

2. 2

   アプリケーションレベルでのセッション追跡

   開発者はランタイム内でアプリケーションレベルのセッション追跡を実装し、アクティブな会話数のコミット済み負荷を正確に測定する必要がある。

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   ハイブリッドルーティングアルゴリズムの活用

   正確なセッション数と標準的な CPU 利用率メトリクスを組み合わせることで、状態を持つ AI トラフィックを効果的に分散しバックエンドのボトルネックを防ぐ。