86%のITリーダーが、レイテンシーとデータ転送の制約により、集中型クラウド環境から分散したユーザーにサービスを提供する際に重大な運用上の課題に直面しています。
重要ポイント
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レガシーなクラウド設計は、深刻なスケーリングのボトルネックを生み出します。
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集中型クラウドから分散したユーザーにサービスを提供すると、レイテンシやデータ転送の制約が発生します。分散型マルチクラウドモデルを導入することで、コンピュートをデータの所在地に合わせ、この摩擦を解消できます。
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集中型クラウドのデータエグレスは、ソフトウェアの粗利益を圧迫します。
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連続したマルチターンクエリストリームは、キャッシュできないアウトバウンドトラフィックを生み出します。定額制のトランジットを提供する代替クラウドプラットフォームを利用することで、クエリ量が増加してもユニットエコノミクスを守ることができます。
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集中処理によって許容できないバックホール遅延が発生する。
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長距離のデータ移動は、ユーザーエクスペリエンスを低下させます。軽量なモデル推論とプロンプトの前処理をローカライズされたエッジノードにルーティングすることで、必要な1秒未満のレイテンシを保証します。
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分散環境によって企業の攻撃対象領域が拡大する。
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推論エンジンをエッジ拠点にオフロードすると、コンプライアンス上のリスクが生じる可能性があります。WAF、API保護、データマスキングをエッジノードに配置することで、リクエストがコアシステムに到達する前に脅威を阻止します。
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不透明なデータ転送料金により、予算外の運用コストが発生する。
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従来型のハイパースケーラーの料金体系では、コストの予測可能性が制限される。帯域幅の利用枠をバンドルで提供する代替クラウドプロバイダーを採用することで、コスト効率と持続可能性を両立したスケーリングが可能になります。
よくある質問（FAQ）
よくある質問（FAQ）
静的なキャッシュファイルを配信する従来のWebモデルとは異なり、生成AIは常に個別に生成されたキャッシュできないメディアやJSON出力をストリーミングするため、エッジキャッシュをバイパスし、1バイトごとにエグレス料金が発生します。
ワークロードに特化した代替クラウドプラットフォームを統合することで、帯域幅関連のコストを最大80%削減できます。
ITリーダーの54%は、特定のワークロード要件に応じて、エッジ推論と集中型推論を均等に組み合わせることを好みます。
Akamai CloudのObject Storageでは、超過分のエグレス料金が1GBあたりわずか0.005ドルからとなっており、さらにインスタンスごとに月間最大20TBのアウトバウンドデータ転送が含まれています。