セッション認識型ロードバランシングによるリアルタイムAIエージェントのスケーリング
リアルタイムAIエージェントは、真のサーバー容量を不明瞭にする長期間持続するステートフルな双方向ストリームに依存するため、従来の要求-応答ロードバランシングのパラダイムを破壊します。これを解決するために、開発者は実行時に直接アプリケーションレベルのセッション追跡を実装し、アクティブな会話のコミットされた同時ワークロードを正確に測定する必要があります。これらの正確なセッションカウントを標準のCPU使用率メトリクスとともにハイブリッドルーティングアルゴリズムにフィードすることにより、インフラストラクチャはステートフルなAIトラフィックを効果的に分散し、個々のバックエンドのボトルネックを防ぐことができます。