AI 기능 스토어를 위한 저지연 데이터 레이어 최적화 방법을 소개합니다.
Dumanshu Goyal은 NASA의 우주왕복선에서 배운 교훈을 바탕으로 AI 기능 스토어와 같은 저지연 워크로드를 위한 데이터 레이어 최적화에 대해 논의합니다. 그는 프록시 아키텍처가 숨겨진 CPU 비용, 증가된 꼬리 대기 시간 및 폭발 반경 위험을 초래하는 방법을 설명합니다. 마지막으로, 직접 접근 방식인 Valkey 아키텍처를 통해 마이크로초 단위의 지연을 달성하고, 내구성을 개선하며, 인프라 비용을 대폭 절감하는 방법을 보여줍니다.
Optimizing data layers for low-latency workloads in AI feature stores is discussed.
Dumanshu Goyal discusses optimizing data layers for low-latency workloads like AI feature stores, drawing lessons from NASA's Space Shuttle. He explains how proxy architectures can introduce hidden CPU costs, elevated tail latencies, and blast-radius risks. He demonstrates how direct-access Valkey architectures can achieve microsecond latency, improve resilience, and significantly reduce infrastructure costs.