セッション認識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、従来の負荷分散手法では対応が難しい、長期間継続するステートフルな双方向ストリームに依存しています。この問題を解決するため、アプリケーションレベルでのセッショントラッキングを導入し、アクティブな会話のコミット済み同時実行ワークロードを正確に測定する必要があります。

• リアルタイムAIエージェントのスケーリングには、従来のロードバランシング手法が不十分である。
• AIエージェントは、単発のリクエストではなく、継続的な双方向ストリームを管理する必要がある。
• QPS（秒間リクエスト数）だけでは、ライブセッションの負荷を正確に測定できない。
• セッション認識ロードバランシングにより、リアルタイムAIエージェントの効率的な運用が可能になる。