進化し続けるテクノロジー界において、サーバーレスアーキテクチャーとAIを組み合わせると、独自の機会と課題が生まれます。New Relicは、お客様がこれらの進歩を活用し、AI主導型のユースケースでサーバーレス機能を最大限に活用できるよう支援することに尽力しています。最新のイノベーションとして、AIモニタリングと統合されたAWS Lambdaレスポンスストリーミング関数の計装サポートを発表できることを誇りに思います。これにより、AIアプリケーションに特化した新たなメリットを多数提供できます。
レスポンスストリーミングとは、なぜAIアプリケーションに役立つのでしょうか？
レスポンスストリーミングにより、AWS Lambda関数は、処理が進むにつれて段階的に出力を送信できます。一度にすべての結果を送信するまで待つ必要はありません。このアプローチはリアルタイムのデータフローを促し、特にスピードと即時のインサイトが求められるAI主導型アプリケーションに有益です。
AIは迅速なデータ処理と意思決定によって進化していくため、レスポンスストリーミングを利用すると、サーバーレスAIアプリケーションでリアルタイムでデータをストリーミングし、レイテンシ、処理時間、メモリ使用量を削減できます。これにより、即時の異常検知、動的なパフォーマンスチューニング、リアルタイムのデータ分類、予測更新などのシナリオを強化できます。最終的に、よりインタラクティブなユーザー体験につながります。
New Relicはどのようにサポートできますか？
オブザーバビリティのリーダーとして、当社はサーバーレス関数、特にAIタスクを中心とした関数の監視と最適化に伴う複雑さを理解しています。New Relicプラットフォームは、詳細なインサイトとシームレスなインテグレーションを提供し、AI運用での明確さと効率性を実現します。
- リアルタイムのレスポンスに特化したインサイト：サーバーレスオブザーバビリティと統合された「AIレスポンス」機能を使って、Lambda関数を通じてストリーミングされるデータをリアルタイムで追跡および分析します。
- エラー呼び出しのデバッグ：呼び出し期間中のあらゆる呼び出しを瞬時に可視化し、メモリ割り当てを最適化し、エラーのトラブルシューティングを簡素化し、コールドスタート時間を短縮して、それに応じてAIモデルを改良します。
- レスポンスストリーミングメトリクス：「ストリーミング送信バイト数」と「ストリーミング送信スループット」メトリクスを活用して、ストリーミング出力量に基づいてAI操作を調整し、効率的に需要に対応します。
次のステップ
レスポンスストリーミングLambda関数の計装を開始して、重要なストリーミングメトリクスとAIレスポンスを収集し、戦略的な意思決定に役立て、ワークフローを最適化します。
本ブログに掲載されている見解は著者に所属するものであり、必ずしも New Relic 株式会社の公式見解であるわけではありません。また、本ブログには、外部サイトにアクセスするリンクが含まれる場合があります。それらリンク先の内容について、New Relic がいかなる保証も提供することはありません。
