Yapay Zeka Ajanları Nesne Depolamada Eski Varsayımları Alt Üst Ediyor

Kurumsal yapay zeka projeleri pilot aşamasından çıkıp üretim ortamlarına geçerken, alt yapıda ciddi başarısızlıklar yaşanmaya başladı. Yapay zeka ajanları ve RAG (Alıcıya Destekli Üretkenlik) iş yükleri, genellikle toplu model eğitimi için boyutlandırılan nesne depolama sistemlerinde çalıştırılıyor. Oysa bu sistemler, büyük sıralı okuma işlemleri üzerine tasarlanırken ajanlar sürekli ve yüksek eşzamanlılıkta küçük nesneler için istek gönderiyor. Bu uyumsuzluk, depolama gecikmelerini artırıyor ve sistem yanıt veremez hale geliyor. Şirketlerin yapay zeka bütçeleri GPU'lara yoğunlaşırken, alttaki depolama katmanı göz ardı ediliyor.

Geleneksel Erişim Deseninin Tersine Dönmesi​

Model eğitimi bilinen bir GPU kümesinden önceden hazırlanmış veri setlerine yönelik büyük nesnelerin sıralı okunmasını gerektiren toplu bir iştir. Sistemde aynı anda tek bir iş çalışır. Ancak agentic retrieval neredeyse tüm bu özellikleri tersine çeviriyor. Trafik, yüksek hacimli küçük nesne GET istekleri ile PUT, HEAD ve LIST çağrılarından oluşuyor. Ajanların birbirini doğurması nedeniyle istemci sayısı büyük ölçüde artıyor ve varsayılan olarak birden fazla kiracı yolu paylaşıyor. İstemci tarafındaki karar mekanizması, kurumsal kontrol dışında girdilere tepki veren olasılıksal bir sistem olduğundan, uygulama katmanı artık veriye ulaşacak istekler için yeterli bir kapı görevlisi olamıyor.
Eşzamanlılık, her küçük isteğin getirdiği gecikmeyi katlıyor. Bu durum bir bankanın kalabalık lobisine benzetilebiliyor. Lobide kimse yoksa ve biri teğene gidip çok büyük bir işlem yaparsa sistem yanıt vermeye devam eder. Ancak ajanlar söz konusu olduğunda çok sayıda kişi sırada bekliyor, teğenler sınırlı ve belirli bir hızda çalışıyor. Gecikme artık sistemin ne kadar performanslı olduğunun göstergesi olmaktan çıkıyor ve kuyruğun büyüklüğünün yansımasına dönüşüyor.

Pilot Ortamların Tahmin Gücünün Kaybolması​

Bir istemin birkaç geri almaya dönüşmesi, bu geri alım araç çağrılarını tetiklemesi ve araç çağrılarının da yeni geri alımları doğurması fan-out etkisini yaratıyor. Bu durum, insan başına düşen istek oranının sabit kalmasını engelliyor ve pilot ortamların öngörü gücünü kaybetmesine neden oluyor. Potansiyel ajan ve alt ajan sayısı, kullanılan araç çeşitliliği ve bunların çağırdığı kurumsal sistemlerin adedi oldukça yüksek. Laboratuvar ortamında yarı düzine ajan hatasız çalışsa da, ikinci günün ölçeklenebilirliği bilinmedikçe pilot verisi hiçbir şeyi öngöremiyor. Her şey normal görünürken beklenmedik bir noktada sistem kötü bir şekilde çöküyor.

Geri Baskı Yokluğu ve Tekrar Deneme Fırtınaları​

Depolama sistemi stres altında kaldığında 429 hatası dönerek istemciden daha sonra tekrar denemesini istiyor. Bu mekanizma arka planda bir insan oturduğunda işe yarıyor. Ancak ajanlar bu sinyali otomatik ve paralel olarak tekrarlayarak, sistemin kapasite olmadığını belirttiği anda arkaya ek yük bindiriyor. Tek bir istemcinin on ila yirmi saniye arayla nazikçe tekrar denemesi farklı bir durumken, bin veya on bin eş zamanlı istemcinin aynı anda tekrar denemesi sistemi tam da boş alan gerektiğinde boğuyor. Organizasyonlar ajanları ihtiyaç duydukları kurumsal verilere bağladığı için tekrar deneme fırtınaları, işin kritiğini taşıyan altyapıyı vurabiliyor. Paylaşılan altyapıda bir grup istemci kuyruğu doldururken, diğer tüm kiracılarda hiç davranmamış trafik için zaman aşımı, 429 ve 503 hataları görülüyor.

Üretimdeki Başarısızlık Modları ve Laboratuvar Testleri​

F5, Asya Pasifik bölgesindeki küresel bir elektronik üreticisinde bu deseni gözlemledi. RAG uygulamaları ve ajanlar, üretim hattındaki kararları desteklemek için belgeleri ve görselleri depolama kümelerinden çekiyor. Aynı anda IoT cihazları telemetri itiyor ve yapay zeka tüketicileri ağır okuma yapıyor. Veri teslimat katmanının yük altında hangi akışa öncelik vereceğini belirlemesi gerekiyor. F5, 32 düğümlü kurumsal nesne depolama kümesine karşı hem başarısızlık modunu laboratuvarında üretti. S3 istemcileri kümeye doğrudan bağlıyken kötü davranan trafikle zincirleme bir arıza izlendi. Bir veya iki düğümden başlayan sorun tüm küreye yayıldı ve hizmet yanıt vermeyi bıraktı.
Uygulama teslimat denetleyicisinin (F5 BIG-IP) istemciler ile küme arasına konulması durumu değiştirdi. Denetleyici kötü davranan trafiği kesti, sağlıklı istemcilere ölçülebilir etki yapmadı ve küme sağlıklı kaldı. İki düğüm kapatıldığında doğrudan bağlı istemciler hata zirveleri yaşarken denetleyici trafiği ölü düğümlerin etrafından yönlendirdi. BIG-IP üzerinden geçen trafik, doğrudan bağlantı tablosuna göre yüzde altı± değerlerde seyretti.

Kapasite Artışının Yetersiz Kalması ve Mimari Çözüm​

Daha fazla bant genişliği veya düğüm eklemek, temel mimariyi dokunmadan bırakıyor. Bursty küçük nesne yükü altındaki kuyruk sonu gecikmesini çözmez ve tek farklılaşmamış yolun arkasına eklenen düğümler korele başarısızlık alanını büyütüyor. Eklenen kapasite iş yüklerini ayıramıyor, meşru bir geri alımı koşan bir döngüden ayırt edemiyor veya bir kiracının payından fazlasını tüketmesini engelleyemiyor. Bunların çözümü mimari bir çözüm gerektiriyor. Protokol farkındalığı olan bir denetleyici, kovayı, yöntemi ve kiracıyı tanıyarak özel kümelere yönlendirme yapabilir, kiracı başına limit ve kotayı uygulayabilir. LIST çağrıları buna örnek teşkil ediyor; istemciler küme görüşünü aynı anda yenilediğinde performans yaklaşık yüzde yetmiş beşe düşebiliyor.
İkili patlama yarıçapı kontrolü yapan bir denetleyici, her düğümün yanıt süresine ve sağlığına yakından bakıyor, hasta düğümlere trafiği proaktif olarak sınırlıyor sağlıklı olanlara aktarıyor ve bu sayede hasta düğümlerin toparlanma şansı artıyor. Kurumlar depolama için dirençli ve güvenli bir ön kapıya ihtiyaç duyuyor. Paray harcama yeteneği, mühendislik açısından iyi bir çözüm üretme yeteneğiyle aynı anlama gelmiyor. Ölçeklenen yapay zekada başarı, daha önce görülen hiçbir şeyden farklı görünecek. Tüm kurumsal sistemlere bağlanırken patlama yarıçapı kontrolleri olmadan hareket etmek, işi ciddi şekilde felce uğratma potansiyeli taşıyor.

Sıkça Sorulan Sorular​

Neden AI ajanları ve RAG iş yükleri mevcut nesne depolama sistemlerinde başarısızlığa yol açıyor?​

Çünkü bu iş yükleri toplu eğitim için boyutlandırılmış depolama sistemlerinde çalıştırılıyor. Jeneratörler, büyük sıralı okuma yerine sürekli ve yüksek eşzamanlılıkta küçük nesneler için istek gönderiyor. Bu erişim desenindeki radikal değişiklik, depolama gecikmelerini artırıyor ve sistem yanıt veremez hale geliyor.

Pilot ortamlar neden gelecekteki ölçekleme hatalarını öngöremiyor?​

Bir istemin birkaç geri almaya dönüşmesi ve bu geri alımların yeni araç çağrıları doğurması fan-out etkisini yaratıyor. İnsan başına düşen istek oranı sabit kalmadığı için pilot verisi öngörü gücünü kaybediyor. Laboratuvarda az sayıda ajan hatasız çalışsa da ikinci günün gerçek ölçeği bilinmedikçe sistem beklenmedik noktalarda çöküyor.

Depolama sistemi 429 hatası verdiğinde ajanlar nasıl tepki gösteriyor?​

İstemciden daha sonra tekrar denemesini isteyen 429 sinyalini, ajanlar otomatik ve paralel olarak tekrarlayarak karşılıyor. Bu durum, sistemin kapasite olmadığını açıkça belirttiği anda arkaya ek yük bindiriyor ve binlerce eş zamanlı tekrar denemeyle sistemi boğuyor.

F5 laboratuvar testlerinde uygulama teslimat denetleyicisi ne gibi bir etki yarattı?​

Denetleyici, kötü davranan trafiği keserek sağlıklı istemcilere ölçülebilir etki yapmadı ve kümenin sağlıklı kalmasını sağladı. İki düğüm kapatıldığında doğrudan bağlı istemciler hata zirveleri yaşarken denetleyici trafiği ölü düğümlerin etrafından yönlendirdi. BIG-IP üzerinden geçen trafik, doğrudan bağlantı tablosuna göre yüzde altı± değerlerde seyretti.

Neden ek bant genişliği veya düğüm eklemek bu sorunu çözmüyor?​

Eklenen kapasite temel mimariyi dokunmadan bırakıyor. Bursty küçük nesne yükü altındaki kuyruk sonu gecikmesini çözmez ve tek farklılaşmamış yolun arkasına eklenen düğümler korele başarısızlık alanını büyütüyor. Ayrıca eklenen kaynaklar iş yüklerini ayırt edemiyor veya bir kiracının payından fazlasını tüketmesini engelleyemiyor.