イベント駆動型アーキテクチャ: サーバーレス AI のバックボーン - AWS 規範ガイダンス
AI システムにとって EDA が重要な理由EDA とソフトウェアエージェントモデルAWS のサービス EDA のサポート

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イベント駆動型アーキテクチャ: サーバーレス AI のバックボーン

のサーバーレス AI AWS は、イベント駆動型アーキテクチャ (EDA) に基づいています。EDA は、イベントが統合と制御の主要なメカニズムであるアーキテクチャスタイルです。イベントは、ファイルのアップロード、ユーザーリクエスト、センサーシグナル、モデル推論結果など、システム内での状態変更または顕著な出現です。イベントはトリガーとして機能し、ダウンストリームサービスまたはエージェントがコンポーネント間で緊密に結合することなく応答します。

EDA では、サービスを直接呼び出したり、変更をポーリングしたりするのではなく、システムはイベントに非同期的かつリアルタイムで応答します。このアプローチにより、高度に分離され、スケーラブルで、事後対応型のアプリケーションが作成されます。

AI システムにとって EDA が重要な理由

EDA には、AI システムに次のような重要な利点があります。

  • 分離されたシステム設計 – イベントプロデューサー (Amazon S3 や Amazon API Gateway など) は AWS Lambda、コンシューマー (Amazon Bedrock や など) について知る必要はありません AWS Step Functions。このデカップリングにより、迅速な反復、独立したスケーリング、カスケード障害のリスクを最小限に抑えることができます。AI システムでは、データ収集サービスが実行中のモデルやレスポンスの処理方法を知る必要はありません。サービスは単にイベントを発行します。

  • AI ワークフローのシームレスな統合 – EDA を使用すると、前処理、推論、グラウンディング、要約、アクションテイクなどの AI 関数を、イベントによってトリガーされるモジュラーサービスにすることができます。これらのサービスは、一元化された調整ロジックなしで独立してスケールし、進化させることができます。

  • Elastic and event-driven scaling – AI ワークロードはバースト性が高いことがよくあります。EDA は、以下のスケーリング機能を通じてアイドル状態のリソースを排除し、コスト効率を向上させることができます。

    • AWS Lambda は、イベントボリュームに基づいて自動的にスケーリングします。

    • Amazon Bedrock API オペレーションは、トリガーイベントに応答して Lambda 関数から呼び出すことができます。

    • AWS Step Functions は、必要な場合にのみマルチステップパイプラインを調整できます。

  • リアルタイムの決定 – イベントにより、次の例に示すように、AI サービスはシステムまたはユーザーの入力にすぐに対応できます。

    • チャットボットメッセージは Amazon Bedrock エージェントをトリガーします。

    • トランザクションイベントは、不正検出モデルをトリガーします。

    • ドキュメントのアップロードにより、要約パイプラインがトリガーされます。

EDA とソフトウェアエージェントモデル

EDA はデカップリングだけではありません。EDA は、自律型エージェントがイベントを認識し、その理由を認識し、環境に基づいて行動するソフトウェアエージェントパラダイムと一致しています。

エージェント AI システムでは、イベントは観測値として認識され、目標の設定、計画、アクションの認知ループがトリガーされます。EDA は、エージェントと環境の相互作用の基盤を提供します。

  • 認識 – エージェントは、さまざまな を通じてイベントをサブスクライブするか、イベントによってトリガーされます AWS のサービス。これには、Amazon EventBridge、Amazon S3 イベント通知、Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS)、Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS)、Amazon Bedrock AgentCore ゲートウェイ呼び出しなどのその他のサービスイベントトリガーと通信インフラストラクチャが含まれます。

  • 意思決定 – AI ロジック (Amazon Bedrock エージェント、AgentCore ランタイム、Amazon SageMaker ホストモデル、シンボリックロジックの Lambda 関数など) は、イベントコンテキストを解釈します。

  • アクション – エージェントはツールを (Amazon Bedrock エージェント呼び出しまたは AgentCore ゲートウェイ呼び出しを使用して) 呼び出すか AWS Lambda、新しいイベントを発行してサイクルを続行します。

Lambda、EventBridge、Amazon Bedrock などのサーバーレスサービスは本質的にステートレス、リアクティブ、オンデマンドであるため、エージェント AI アーキテクチャに最適なインフラストラクチャを形成します。

AWS のサービス EDA のサポート

イベント駆動型アーキテクチャは、最新の AI システムの接続基盤です。これにより、非同期、リアクティブ、高度に分離されたワークフローが可能になり、伸縮自在にスケールしてリアルタイムで応答します。EDA はソフトウェアエージェントモデルの運用基盤として機能し、サーバーレス環境のエージェント AI に適した自然なアーキテクチャです。

以下の は、イベント駆動型アーキテクチャ AWS のサービス をサポートしています。

  • Amazon EventBridge は、イベントルーティングとスキーマ管理機能を提供します。

  • Amazon S3 イベント通知機能は、ファイルまたはオブジェクトが更新されると AI フローをトリガーします。

  • AWS Lambda は、イベントに応答してロジックを実行します。

  • Amazon SNS と Amazon SQS は、パブ/サブメッセージングとメッセージバッファリングを処理します。

  • AWS Step Functions は、イベントを受信したときに AI ワークフローを調整します。

  • Amazon Kinesis Data Streams は、高スループットストリーミングデータの取り込みとリアルタイム処理を可能にします。

  • Amazon API Gateway (ウェブフックとイベントトリガー) は、REST または WebSocket を介して外部イベントを受信および変換し、EventBridge または Lambda に発行できます。

  • AWS AppSync リアルタイムのイベント駆動型 GraphQL APIs GraphQL サブスクリプション。

  • Amazon Bedrock エージェントは、目標またはイベントによってトリガーされるエージェントオーケストレーションを提供します。

  • Amazon Bedrock AgentCore:

    • AgentCore ランタイム – エージェントロジックをホストおよび実行するための実行環境。 AWS Lambda または Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) と統合して伸縮性を高め、イベントトリガーに基づいて自律的にスケーリングします。

    • AgentCore Memory – 会話コンテキスト、タスク結果、エージェント固有の状態を保存するための永続的メモリを提供します。レイテンシーとサイズの要件に応じて、特定のパターンで Amazon DynamoDB を補完または置き換えることができます。

    • AgentCore Gateway – エージェントがマネージド統合を通じて外部 APIs AWS のサービス、およびデータソースを呼び出すことを可能にし、カスタムコネクタコードを減らし、オブザーバビリティを向上させます。

    • AgentCore 組み込みツール – AgentCore 環境内のコード実行とウェブブラウジングの機能を提供します。