AIアプリケーションデリバリーのトップ10：不十分なトラフィック制御

Lori Mac Vittie特別技術者兼チーフエバンジェリスト | F5

アプリケーションの安定稼働を維持するうえで、トラフィック制御は常に不可欠です。トラフィックの急増を平準化し、過負荷を防ぎ、共有インフラストラクチャ全体で予測可能な動作を維持します。

シームレスなユーザー体験を提供するうえで、効果的なトラフィック管理は常に不可欠です。特に、より多くのユーザーや変動の大きいワークロードに対応するためにアプリケーションを拡張する場合、その重要性は一層高まります。そのため、F5が選ぶアプリケーションデリバリの課題トップ10にも挙げられています。

不十分なトラフィック制御（適切なレート制限、スロットリング、キャッシュの仕組みがない場合など）は、バックエンドサービスの過負荷、分散型サービス拒否（DDoS）攻撃を受けやすくなること、リソースの非効率な使用といった問題を実際に引き起こす可能性があります。

AIが導入されても、こうした点は何も変わらず、すべて当てはまります。しかし、AIシステムは、従来の制御では想定されていなかった方法でもトラフィックを生成します。エージェント、推論チェーン、推論パイプラインによってリクエスト数と負荷が増大し、予測不能な動作が生じます。AI固有のパターンを把握できる最新のトラフィック制御がなければ、組織はパフォーマンスの低下、可用性の低下、信頼性の低下に直面することになります。

AIへのシフト

AIは、動的かつ自律的で、自己増幅するトラフィックパターンをもたらします。1つのプロンプトから、モデルエンドポイント、ベクトルストア、ナレッジベース、マイクロサービスにまたがる数十件もの内部呼び出しが生成される場合があります。エージェントがタスクの再計画、再試行、エスカレーションを行うことで、予測不能なトラフィックの急増が発生する可能性があります。同一の入力でも、モデルのばらつき、バッチ処理戦略、コンテキストに基づく推論によって、その後の動作が異なる場合があります。

この予測不能性により、静的なトラフィック制御は機能しなくなります。これまで管理可能だったフローが確率的な嵐へと変わり、固定的な制限や従来のリクエスト指標に依存するシステムでは、負荷をたちまち制御できなくなります。

パフォーマンスへの影響

AI駆動型のワークロードは、パフォーマンスに多大な負荷をかけます。推論タスクは一般的なAPIリクエストよりもはるかに多くのコンピューティングリソースを消費し、ファンアウトチェーンによって負荷がさらに増大します。エージェントが複数の処理を同時に実行したり、低速なダウンストリームリソースの応答を待ったりすることで、レイテンシーの変動が非常に大きくなります。この変動の増大により、クライアント側のロジック、キャッシュ戦略、SLOの計算で前提としていた条件が成り立たなくなります。

AIを考慮したトラフィック制御がなければ、システムでは応答時間の長期化、予測不能なレイテンシの急増、スループットの低下が発生します。基盤となるトラフィックが、決定論的なリクエストフローではなく自律的な意思決定によって形成される場合、パフォーマンスチューニングは推測に頼らざるを得ません。

可用性への影響

AIトラフィックは、人間が生成するトラフィックよりも急速に可用性を低下させる可能性があります。これは、単一のエージェントが意図せずサービス拒否状態を引き起こすことがあるためです。エージェントの再帰的なループ、適切に制限されていない計画、設定に不備のある推論チェーンにより、共有サービスが数秒で過負荷に陥る可能性があります。推論エンドポイントやベクトルデータベースが過負荷になるとボトルネックが生じ、その影響が環境全体に連鎖します。

静的なレート制限やエンドポイントのスロットリングといった従来のフェイルセーフでは、AIリクエストの背後にある一連の処理を把握できません。そのため、影響範囲を抑えられず、悪意のない負荷であっても、システム停止や部分的なサービス障害につながります。

信頼性への影響

AIエージェントの動作に一貫性がない場合や、呼び出すたびに実行パスが変わる場合、信頼性が低下します。トラフィックパターンは、モデルの出力、コンテキスト、環境の状態に応じて変化します。下流の依存先に予測不能な負荷が突発的にかかり、原因の追跡が難しい断続的な障害が発生する可能性があります。

再試行や再計画によって、問題はさらに深刻化します。エージェントで遅延やエラーが発生すると、アクションをエスカレートしたり、トラフィックを増大させたり、別のワークフローを実行したりする可能性があります。従来の信頼性確保のパターンは安定したトラフィックを前提としていますが、AIは変動する負荷特性を生み出すため、よりきめ細かな制御が必要です。

不十分なトラフィック制御を緩和するためのベストプラクティス

最も効果的な緩和策は、今もなお最もシンプルなレート制限とトラフィックのセグメンテーションです。AI時代における違いは、それらをどこで、どのように適用するかにあります。

レート制限は防御の第一線です。際限なく自己増幅するエージェントの動作を、インフラストラクチャが耐えられる範囲に抑えます。「1秒あたりのリクエスト数」を一律に数えるのではなく、ゲートウェイ層またはデリバリー層で、テナント、エージェントクラス、エンドポイントごとに制限を適用します。1つのエージェントが一定時間内に実行できる呼び出し回数と、同時に実行できるワークフロー数に上限を設けます。これにより、エージェントがループに陥ったり、誤った計画を立てたり、過度に処理を分岐させたりしても、設定された上限を超えることはありません。影響は局所化され、環境全体ではなく、そのエージェントだけが低速化またはスロットリングされます。レート制限が有効なのは、障害の発生形態を選択できるためです。すべてに連鎖障害が発生するよりも、1つのワークロードでエラーが発生する方が常に望ましい結果となります。

トラフィックのセグメンテーションは、2つ目の重要な制御策です。AIワークロードが、対話型のユーザートラフィックや中核的なシステム機能とリソースを直接奪い合わないようにする必要があります。AIワークロードには、別々のルートやキュー、さらには個別のコンピューティングプールを割り当てます。対話型フローには高い優先度と厳格なレイテンシ目標を設定し、大量または実験的なエージェントトラフィックには、より厳しいレート制限と大容量のバッファリングを備えた低優先度の経路を割り当てます。エージェントのトラフィックが急増しても、まずエージェント自身に割り当てられた予算とキャパシティが消費されるため、ユーザー向けの経路や重要なAPIは影響を受けずに済みます。セグメンテーションは「ノイジーネイバー」問題を防ぎます。つまり、通信量の多い1つのエージェントやテナントが、ログイン、決済、運用ダッシュボードに必要なリソースを枯渇させることはありません。

レート制限とセグメンテーションを組み合わせることで、運用に余裕が生まれます。AIトラフィックによる共有リソースの過負荷を防ぎ、負荷が高い状況でも重要なサービスの可用性を確保するとともに、予測が極めて難しいエージェントであっても、定められた範囲内で動作させることができます。急増時にはスロットリング、応答の遅延、処理の先送りが発生する可能性はありますが、エージェントに「もう十分」と制止しなかったためにシステム全体が停止するという最悪の事態は回避できます。

まとめ

AIによってトラフィック制御が不要になるわけではありません。むしろ、その必要性は一層高まります。インテリジェントなワークロードは、インフラストラクチャに動的かつ非線形な負荷をもたらします。この複雑さに対処できるのは、最新の適応型トラフィック制御だけです。効果的な制御により、高負荷時にもパフォーマンスを維持し、予期しない急増時にもサービスの可用性を確保するとともに、AI駆動型システムの確率的な性質にかかわらず信頼性を維持できます。

トラフィック管理をモダナイズする組織は、安全かつ大規模にAIを導入できるようになります。一方、従来のリクエストベースの方式に依存する組織では、攻撃者ではなく、自ら導入したインテリジェンスによってシステムが処理能力を超える事態に直面するでしょう。

著者について

Lori Mac Vittie特別技術者兼チーフエバンジェリスト | F5

Lori MacVittieは、F5のOffice of the CTOに所属するDistinguished Engineer兼Chief Evangelistであり、アプリケーションデリバリ、自動化戦略、インフラストラクチャに関する深い専門知識を有しています。AIエージェントのガードレール策定、脆弱なマルチクラウドアーキテクチャの分析、スケーラブルなシステムの限界の検証など、複雑な事柄を明快にすることで知られています。アプリケーション開発、ITアーキテクチャ、ネットワークおよびシステム運用の分野で、30年以上にわたる業界経験を有しています。F5入社前は、受賞歴のあるテクノロジー編集者として活躍していました。 MacVittieはコンピューターサイエンスの修士号を取得しており、セキュリティ、クラウド、エンタープライズアーキテクチャにわたる分野で多数の著作を発表しています。また、テーブルトークゲームとビデオゲームをこよなく愛し、チーズについては遠慮なく強いこだわりを語ります。

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