Akamai Valkey Managed Databaseは、分散化された最新のAI時代に合わせて最適化されたフルマネージドプラットフォームです。
本番環境のAIワークロードや複数ステップのエージェントワークフローにおいて、コンテキストを取得するたびにパブリッククラウドにリクエストを戻す設計は、高いレイテンシーと膨大なGPUコストの原因になります。
Valkey Managed Databaseはユーザーのより近くで稼働し、プロンプトのキャッシュ、ベクトルに最適化された検索拡張生成（RAG）、およびリアルタイムの状態追跡を提供する高性能なインメモリレイヤーとして機能します。
生成AIの台頭により、アプリケーションの構築方法は変わりつつあります。現在、企業はAIの実験段階を経て、独自のナレッジをリアルタイムに引き出し、ユーザー体験をパーソナライズして、自律的なワークフローをグローバル規模でサポートできるインテリジェントシステムの展開へと移行しています。
組織がAIモデルを本番環境へ移行する際、モデルのトレーニングだけでは不十分です。推論を成功させるには、リアルタイムデータ、メモリ、コンテキスト、そして検索機能へのアクセスが欠かせません。これらの機能がなければ、AIシステムはハルシネーションを起こしやすくなり、企業固有のコンテキストを把握できず、不要な推論コストを発生させ、一貫性のないユーザー体験を提供するという課題に直面します。
この課題を解決するため、Akamaiは次世代のAIネイティブアプリケーションを支えるように設計された、フルマネージドの高性能インメモリデータプラットフォームであるValkey Managed Databaseの提供開始を発表しました。
オープンソースのValkeyⓇエコシステム上に構築され、Akamaiのグローバルに分散されたクラウドインフラと統合されたValkey Managed Databaseは、運用を簡素化し、価値実現までの時間を短縮しながら、より高速でコンテキストを認識するAIアプリケーションの構築を支援します。
初期のAI展開では、主にモデルや推論APIへのアクセスに焦点が当てられていました。しかし、本番環境のAIシステムには、コンテキストに基づいた検索、会話の継続性、パーソナライゼーション、および動的な意思決定を処理できる運用アーキテクチャが求められます。
これらのコアとなる技術的な機能がなければ、AIモデルは深刻な運用のボトルネック（高いレイテンシー、コンテキストや処理状態を保持できない、非効率なCPU/GPUの利用など）に直面します。その結果、信頼性の低い、根拠のない出力を繰り返し生成することになります。
これは、特に最新のAIアーキテクチャにおいて顕著です。このような環境では、情報を瞬時に取得し、コンテキストの状態を維持する能力が、AIモデル自体と同じくらい重要になります。
Valkey Managed Databaseは、AIアプリケーションのリアルタイムな運用メモリレイヤーとして機能することで、これらの課題に対処します。データアクセス効率を向上させ、インフラのオーバーヘッドを削減し、運用コストを下げることで、AIとアプリケーションのワークロード全体でリソース利用の最適化を支援します。
パフォーマンスとスケーラビリティの主要なボトルネックを解消することで、Valkey Managed Databaseは、より費用対効果の高いリソース消費と優れたビジネス成果をもたらします。
Valkey Managed Databaseは、低レイテンシーのAIワークロードに最適化された、フルマネージドでスケーラブルなインメモリプラットフォームを提供します。Akamaiが展開、スケーリング、可用性、および運用を担うため、開発者はインフラの管理ではなく、アプリケーションの構築に専念できます。
主な機能は次のとおりです。
フルマネージドの展開と運用
自動化されたスケーリングと高可用性
低レイテンシーの分散アクセス
エンタープライズグレードの信頼性とセキュリティ
高性能なキャッシングとストリーミング
RAG向けのネイティブなベクトル検索のサポート
AIエージェントとコパイロット向けの運用メモリ
これらの機能が連携することで、AIネイティブアプリケーション開発の強固な基盤が構築されます。
エンタープライズグレードのAIを展開するには、高性能なユーザー体験とスケーラブルなインフラコストのバランスを取る必要があります。Valkey Managed Databaseは、次のような機能によって最新のAIスタック全体でパフォーマンスとコスト効率を最大化します。
AIコストを最適化するキャッシュ
検索拡張生成（RAG）を加速させる
AIエージェントに求められる運用メモリ
リアルタイムなパーソナライゼーションの実現
推論コストは、AI展開において最大の支出の1つにすぐになり得ます。多くのアプリケーションが同じリクエストを繰り返し処理し、不必要なモデルの実行とGPU使用量の増加を招いています。
Valkey Managed Databaseは、プロンプト、エンベディング、取得したコンテキスト、および生成された応答のキャッシュレイヤーとして機能します。過去に計算された結果を再利用することで、企業は推論コストを削減し、応答時間を短縮し、インフラの使用を最適化できます。
RAGは、推論中にモデルが関連する組織内の知識を検索できるようにするため、エンタープライズAIの基盤となるパターンになっています。
Valkey Managed Databaseは、エンベディング、ベクトル、およびコンテキストデータへの高速アクセスを提供することで、検索を高速化させます。これにより、事実に基づく根拠付け、応答の精度、およびコンテキストの認識能力が向上し、ハルシネーションを減らすことができるため、企業向けのAI業務アシスタント、社内ナレッジ活用アシスタント、およびAIを活用した検索アプリケーションに最適です。
AIエージェントには、コンテキストを維持し、タスクを調整し、複数ステップのワークフローを実行するための永続的なメモリが必要です。
Valkey Managed Databaseを使用すると、AIエージェントは会話の履歴、ワークフローの状態、ユーザーの好み、および一時的なメモリを保存できるため、長期にわたるコンテキストを認識したやり取りが可能なインテリジェントシステムを構築できます。
現代のアプリケーションは、ユーザー体験をパーソナライズするために、リアルタイムの行動コンテキストにますます依存するようになっています。
Valkey Managed Databaseは、セッションを認識したレコメンデーション、適応型のコンテンツ配信、行動に基づく検索、およびリアルタイムのパーソナライゼーションをサポートします。ゲーム、メディア、eコマースなどの業界では、低レイテンシーでコンテキストを取得することで、エンゲージメントとユーザー満足度を直接向上させることができます。
企業におけるAI導入が加速するにつれ、インフラの要件は単なるモデルのホスティングを超えて進化し、コンテキストインテリジェンスを大規模にサポートできるプラットフォームへと移行していくでしょう。
Valkey Managed Databaseを通じて、Akamaiは組織がそのような未来を築くのを支援します。リアルタイムメモリ、セマンティック検索、分散パフォーマンス、グローバルスケールを組み合わせることで、エンタープライズが本番環境に対応したインテリジェントシステムを世界規模で展開できるようにサポートします。
Valkey Managed Databaseの技術ドキュメントと導入ガイドをご覧ください。
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