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フォーカスエリア 3: マルチテナンシーと制御のためのアーキテクト
実行するジョブ: 「管理、説明責任、可視性を失うことなく、複数の顧客にエージェントの使用状況をスケーリングするのに役立つ」
初期のプロトタイプは、単独で価値を証明するのに適していますが、ほとんどの企業は複数の顧客、部門、またはワークフローを同時にサポートする必要があります。つまり、各エージェントは明確に定義されたポリシー、データ、アイデンティティの境界内で動作する必要があります。マルチテナンシーがないと、オペレーションは脆弱でコストがかかり、ガバナンスはパッチワークになります。
方針
Software as a Service (SaaS) アーキテクチャの原則に従います。例えば、テナントの分離、ポリシーの適用、リソース制御の設計などです。テナント対応のメモリ、設定、アイデンティティを使用して、エージェントとオーケストレーションプラットフォームを設計します。境界を適用するには、タグ付け、ロールベースのアクセスコントロール (RBAC)、ID とアクセスの管理スコープを使用します。
エージェントテレメトリがテナントコンテキスト別に集約される、統一されたオブザーバビリティレイヤーを採用します。一元化されたポリシーエンジンと設定ベースの機能を実装して、動的な動作ルールを適用します。
サービスとしてのエージェントのデプロイを構築します。内部チームまたは顧客がエージェント機能をスケーラブルで管理された APIsとして消費できるようにします。 は、これらのパターンの強力な基盤 AWS を提供します。Amazon Cognito を使用して、ユーザーとテナントの ID を管理し、AWS Organizationsサービスコントロールポリシー (SCPs) を使用してクロスアカウントガバナンスを行い、 AWS Resource Access Manager (AWS RAM) を使用して機能を安全に共有できます。さらに、 AWS AppConfigはテナントまたは環境ごとにエージェントの動作を動的に管理できます。これらのサービスは、共有インフラストラクチャをサポートしながら境界とポリシーを適用するのに役立ちます。
この静的デプロイから動的プロビジョニングへの移行により、エージェント AI はエンタープライズ全体のプラットフォームになります。
マルチテナントエージェントプラットフォームのビジネス価値
マルチテナンシーは、単なるアーキテクチャ上の利便性ではなく、ビジネスアクセラレーターです。インテリジェントなエージェントが部門やチーム間で拡散するにつれて、組織はインフラストラクチャを複製したりガバナンスを断片化したりすることなく、成長をサポートする必要があります。
マルチテナントシステムの主なビジネス上の利点は次のとおりです。
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スケーラビリティ – マルチテナントエージェントプラットフォームを使用すると、社内チーム、ビジネスユニット、またはクライアントは、カスタム環境を必要とせずに AI 機能を迅速にオンボードできます。
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コスト効率 – 共有インフラストラクチャは、冗長なデプロイを最小限に抑え、運用コストを統合し、環境全体のメンテナンスを簡素化します。
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ガバナンスとリスク削減 – 一元化されたポリシーコントロール、アイデンティティモデル、オブザーバビリティは、エージェントがすべてのテナントでより安全かつコンプライアンスに従って運用するのに役立ちます。
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サービスの再利用可能性 – 再利用を促進し、重複を減らすために、テナント対応エージェントをエンリッチメント、コンプライアンス、要約などの内部サービスとして提供できます。
マルチテナントシステムのユースケースの例は次のとおりです。
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子会社全体にデプロイされるコンプライアンスエージェントは、テナント固有の設定を通じて、そのロジックをローカル規制に適応させます。これにより、リージョンごとに個別のエージェントを構築する必要がなくなります。
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内部ワークフロー自動化エージェントは、異なるデータ境界とアクセス許可を持つ複数の部門を提供します。分離を維持しながら、タスクのフルフィルメントを加速します。
エージェントをmulti-tenant-awareサービスとして設計することで、組織はサイロ化された AI イニシアチブのオーバーヘッドを回避できます。代わりに、統合インテリジェンスプラットフォームを促進します。このアーキテクチャにより、スケーラブルなロールアウト、運用の一貫性、ROI の向上が可能になります。また、AI の導入を企業全体に拡大することが容易になります。
