# GCP Vertex AIでエンドポイントのスロットリング制限を超えるときの対応策

## 目次

1. 1-1. はじめに

2. 1-2. GCP Vertex AIのスロットリング制限とは？

3. 1-3. スロットリング制限を超えた際の影響

4. 1-4. スロットリング制限を回避する方法

    - 1-4-1. リクエストの最適化

    - 1-4-2. エンドポイントの横展開

    - 1-4-3. バックオフ戦略の実装

    - 1-4-4. キャッシュの活用

5. 1-5. モニタリングとアラート設定

6. 1-6. エンドポイントの設定変更

7. 1-7. まとめ

## 1-1. はじめに

Google Cloud Platform (GCP) のVertex AIは、機械学習モデルをデプロイし、APIエンドポイントを介してそれらを利用するための強力なツールを提供します。しかし、エンドポイントにはスロットリング制限があり、リクエストの過負荷を防ぐために一定以上のリクエストを制限する仕組みが組み込まれています。この制限を超えた場合に備えた適切な対応について解説します。

## 1-2. GCP Vertex AIのスロットリング制限とは？

スロットリングとは、過剰なリクエストからシステムを守るために、リクエストの頻度を制限する仕組みのことです。GCPのVertex AIにおいても、過負荷を防ぐために、各エンドポイントに制限が設けられています。これにより、リクエストが制限に達すると、それ以上のリクエストは失敗したり、遅延が生じたりする可能性があります。

## 1-3. スロットリング制限を超えた際の影響

スロットリング制限を超えると、以下のような影響が考えられます。

- リクエストが拒否される

- レイテンシーの増加

- アプリケーションのレスポンスが遅延する

- エンドユーザーの体験が損なわれる

これらの問題を未然に防ぐために、事前の対策が重要です。

## 1-4. スロットリング制限を回避する方法

### 1-4-1. リクエストの最適化

まず、無駄なリクエストを削減し、リクエスト数を最適化することが重要です。以下の点に注意して最適化を行いましょう。

- バッチ処理の導入

- 不要なリクエストの削減

- リクエストの優先順位付け

### 1-4-2. エンドポイントの横展開

複数のエンドポイントをデプロイし、負荷を分散させます。これにより、1つのエンドポイントに過度な負荷がかからないようにします。

### 1-4-3. バックオフ戦略の実装

リクエストが拒否された場合、適切なバックオフ戦略を導入することで、過剰なリクエストの送信を防ぎます。指数バックオフは特に効果的です。

![img](/mosaic-code.jpg)

### 1-4-4. キャッシュの活用

キャッシュを利用することで、同一のリクエストに対し何度もエンドポイントにアクセスすることを回避できます。RedisやMemcachedなどの分散キャッシュシステムを活用すると良いでしょう。

## 1-5. モニタリングとアラート設定

Cloud Monitoringを利用して、エンドポイントのパフォーマンスをリアルタイムで監視し、スロットリング制限に近づいた際にはアラートを発行する設定を行います。これにより、迅速な対応が可能となります。

## 1-6. エンドポイントの設定変更

スロットリング制限が頻発する場合は、GCPの管理コンソールからエンドポイントのリソース設定を見直し、必要に応じてスケールアップやスケールアウトを検討しましょう。ただし、コスト増加にも注意が必要です。

## 1-7. まとめ

GCP Vertex AIのエンドポイントにおけるスロットリング制限は、システムを守るために重要な機能ですが、エンドユーザーの体験を損なわないためにも、事前のリクエスト最適化や負荷分散、モニタリングを徹底することが大切です。また、適切なスケール設定やキャッシュの活用により、効率的にリソースを管理することで、スムーズなサービス提供を実現できます。

# GCP Vertex AIでエンドポイントのスロットリング制限を超えるときの対応策

## 目次

1. 1-1. はじめに

2. 1-2. GCP Vertex AIのスロットリング制限とは？

3. 1-3. スロットリング制限を超えた際の影響

4. 1-4. スロットリング制限を回避する方法

    - 1-4-1. リクエストの最適化

    - 1-4-2. エンドポイントの横展開

    - 1-4-3. バックオフ戦略の実装

    - 1-4-4. キャッシュの活用

5. 1-5. モニタリングとアラート設定

6. 1-6. エンドポイントの設定変更

7. 1-7. まとめ

## 1-1. はじめに

Google Cloud Platform (GCP) のVertex AIは、機械学習モデルをデプロイし、APIエンドポイントを介してそれらを利用するための強力なツールを提供します。しかし、エンドポイントにはスロットリング制限があり、リクエストの過負荷を防ぐために一定以上のリクエストを制限する仕組みが組み込まれています。この制限を超えた場合に備えた適切な対応について解説します。

## 1-2. GCP Vertex AIのスロットリング制限とは？

スロットリングとは、過剰なリクエストからシステムを守るために、リクエストの頻度を制限する仕組みのことです。GCPのVertex AIにおいても、過負荷を防ぐために、各エンドポイントに制限が設けられています。これにより、リクエストが制限に達すると、それ以上のリクエストは失敗したり、遅延が生じたりする可能性があります。

## 1-3. スロットリング制限を超えた際の影響

スロットリング制限を超えると、以下のような影響が考えられます。

- リクエストが拒否される

- レイテンシーの増加

- アプリケーションのレスポンスが遅延する

- エンドユーザーの体験が損なわれる

これらの問題を未然に防ぐために、事前の対策が重要です。

## 1-4. スロットリング制限を回避する方法

### 1-4-1. リクエストの最適化

まず、無駄なリクエストを削減し、リクエスト数を最適化することが重要です。以下の点に注意して最適化を行いましょう。

- バッチ処理の導入

- 不要なリクエストの削減

- リクエストの優先順位付け

### 1-4-2. エンドポイントの横展開

複数のエンドポイントをデプロイし、負荷を分散させます。これにより、1つのエンドポイントに過度な負荷がかからないようにします。

### 1-4-3. バックオフ戦略の実装

リクエストが拒否された場合、適切なバックオフ戦略を導入することで、過剰なリクエストの送信を防ぎます。指数バックオフは特に効果的です。

```python

import time

import random

def exponential_backoff(retries):

    base_delay = 1  # seconds

    backoff_time = base_delay * (2 ** retries) + random.uniform(0, 1)

    time.sleep(backoff_time)

# リトライロジック

for attempt in range(5):

    try:

        # リクエスト送信

        break

    except SomeTransientError:

        exponential_backoff(attempt)

```

### 1-4-4. キャッシュの活用

キャッシュを利用することで、同一のリクエストに対し何度もエンドポイントにアクセスすることを回避できます。RedisやMemcachedなどの分散キャッシュシステムを活用すると良いでしょう。

## 1-5. モニタリングとアラート設定

Cloud Monitoringを利用して、エンドポイントのパフォーマンスをリアルタイムで監視し、スロットリング制限に近づいた際にはアラートを発行する設定を行います。これにより、迅速な対応が可能となります。

## 1-6. エンドポイントの設定変更

スロットリング制限が頻発する場合は、GCPの管理コンソールからエンドポイントのリソース設定を見直し、必要に応じてスケールアップやスケールアウトを検討しましょう。ただし、コスト増加にも注意が必要です。

## 1-7. まとめ

GCP Vertex AIのエンドポイントにおけるスロットリング制限は、システムを守るために重要な機能ですが、エンドユーザーの体験を損なわないためにも、事前のリクエスト最適化や負荷分散、モニタリングを徹底することが大切です。また、適切なスケール設定やキャッシュの活用により、効率的にリソースを管理することで、スムーズなサービス提供を実現できます。

GCP Vertex AIでエンドポイントのスロットリング制限を超えるときの対応策

目次

続きを読むには単価診断を受けてください（30秒）