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適応的な計算スケーリング(ACS)
ワークロードの需要とパフォーマンス要件に応じて、計算リソースを動的に調整する。
複雑さ: highリソースを考慮した最適化
30秒でわかる概要
- 概要
- ワークロードの指標をリアルタイムで監視し、計算資源を自動的に追加または削減して、コストを抑えながら性能目標を維持します。
- 使いどころ
- 予測できないトラフィックの急増や変動する計算需要にさらされるサービス、あるいは性能保証とインフラ費用の釣り合いを取る必要があるサービス。
- 注意点
- スケーリングの判断は需要の変化に遅れて追随するため、閾値や予測モデルの調整が不十分だと連鎖的な障害や資源の浪費を招きます。
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適応的な計算スケーリング: 概要
ワークロードの需要とパフォーマンス要件に応じて、計算リソースを動的に調整する。
- Real-time resource monitoring
- Dynamic scaling decisions
- Performance-based adjustments
- Cost optimization
- Quality maintenance
- Predictive scaling
The Agent Architect
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参考文献
このパターンの根拠となる論文、仕様、リポジトリです。
- Scryer: Netflix Predictive Autoscaling (ACM, 2018)
- Efficient Memory Management for Large Language Model Serving with PagedAttentionarXiv:2309.06180
このカタログを作ったエンジニアが担当
エージェント構成をレビューします
このページが扱うのは1つのパターンです。実際のシステムは数十を組み合わせて動き、障害の多くはその繋ぎ目で起きます。カタログの288パターンに照らして設計全体をレビューします。アーキテクチャ、信頼性、評価、コストまで、指摘ごとに対応するパターンを示します。
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