2024年11月、AWSはAmazon SageMakerにおいて、AI推論エンドポイントの非アクティブ時にインスタンス数をゼロまでスケールダウンする新機能**「Scale Down to Zero」**をリリースしました。この機能により、トラフィックが断続的なワークロードにおいて、コスト効率を最大化できるようになります。
Scale Down to Zeroとは？
Scale Down to Zeroは、AI推論エンドポイントのリソースをトラフィックがない間にゼロまでスケールダウンし、リクエストが再開されると迅速にリソースをスケールアップする機能です。この柔軟なリソース管理により、トラフィックが変動するアプリケーションや不定期の推論トラフィックを持つシステムで、無駄なコストを削減できます。
新機能の主な特徴
1. リアルタイムスケールダウン
トラフィックが一定時間発生しない場合、エンドポイントのリソースが自動的にゼロにスケールダウンします。
2. 即時スケールアップ
トラフィックが再開されると、迅速に必要なリソースをスケールアップし、AI推論を再開します。
3. 柔軟な設定
AWS SDKやCLIを使用して、スケーリングポリシーや閾値を細かくカスタマイズ可能です。
想定される利用用途
1. チャットボット
ユーザーアクセスが断続的なチャットボットでは、トラフィックがない時間帯にリソースをゼロにすることでコストを削減できます。
2. コンテンツモデレーション
不定期に投稿がある場合、必要なときにだけ推論リソースを使用し、コストを効率化します。
3. 開発・テスト環境
モデル開発中のテスト環境で利用することで、使用しない時間のコストを抑えながら、必要に応じて即座にリソースを利用できます。
メリット
1. コスト削減
非アクティブ時にリソースを完全に解放することで、不要なコストを大幅に削減します。
2. 柔軟なリソース管理
需要に応じたスケールアップ・ダウンが自動で行われるため、手動管理の手間を省きます。
3. クラウドコストの最適化
特に断続的なトラフィックを持つアプリケーションで、コストの最適化が容易に実現できます。
デメリット
1. スケールアップ時の遅延
リソースがゼロからスケールアップする際、初回リクエストに遅延が生じる可能性があります。
2. 複雑な設定
適切なスケーリングポリシーの設定には、トラフィックパターンを正確に把握する必要があります。
3. 高いリアルタイム性には不向き
応答速度が重要なリアルタイムシステムでは、このスケールダウン機能が適さない場合があります。
利用可能なリージョン
「Scale Down to Zero」機能は、Amazon SageMakerがサポートされているすべてのリージョンで利用可能です。詳細は公式サイトを参照してください。
まとめ
Amazon SageMakerの「Scale Down to Zero」は、AI推論コストの最適化を目指す企業にとって重要な機能です。特に、断続的なトラフィックや不定期な利用が多いシステムで、リソースの効率的な管理が可能になります。一方で、リアルタイム性やスケーリングポリシー設定に注意が必要です。適切に活用すれば、コスト効率とパフォーマンスを両立できる強力なツールとなるでしょう。
詳細は、公式発表ページをご覧ください。
