デプロイアーキテクチャ

MaiAgent は拡張性を備えた生成 AI プラットフォームであり、多様なアプリケーションシナリオに対応します。さまざまなビジネス要件やリソース構成方式に適応するため、本プラットフォームは主に 2 つのデプロイモードを提供しています。一体型デプロイ と 分散型デプロイ です。

本章では、この 2 つのアーキテクチャの違い、適用シーン、それぞれのメリット・デメリットを説明するとともに、実際のデプロイ参考例を紹介します。

一体型デプロイ

アーキテクチャ説明

一体型デプロイモードでは、MaiAgent のすべてのコアコンポーネント（例:メインサービス、タスクスケジューリングサービス、データストレージ、データベース、フロントエンドサービスなど）が同一のサーバー上にインストールされ、稼働します。特徴は集中管理であり、デプロイが容易なため、迅速なリリースやテスト環境に適しています。

MaiAgent プラットフォームは GPU がなくても稼働でき、一般的な CPU 環境でもスムーズにデプロイ・実行できます。ただし、GPU リソースを備えたマシン上であれば、プラットフォームをモデルと同一環境にデプロイし、ハードウェアアクセラレーション性能を十分に活用することも可能です。以下に、よく利用される 2 つのアーキテクチャ図を参考として示します。

アーキテクチャ図

1. GPU を搭載したサーバーへのデプロイ:

MaiAgent プラットフォームとモデルサービスを同一マシンに併設します。プラットフォームは内部 API の形でリクエストの調整とトラフィック制御を担い、モデルは GPU を利用して高効率な推論能力を提供します。プラットフォームとモデルサービスを同じ場所に配置する場合、プラットフォームのみを稼働させる一般サーバーを別途購入する必要がなく、全体のハードウェアコストを抑えられます。

1. GPU を搭載しないサーバーへのデプロイ:

MaiAgent を GPU を搭載しないサーバーにデプロイする場合でも、モデルサービスは依然として必要となるため、API を介して GPU サーバーまたはクラウド API 推論サービスと連携する必要があります。プラットフォームとモデルサービスを分離した場合、独立してスケールでき、必要に応じて柔軟に演算リソースを増減できるため、アーキテクチャの柔軟性と保守性が向上します。

分散型デプロイ

アーキテクチャ説明

分散型デプロイモードでは、MaiAgent の各コアモジュールが独立したサービスに分割され、複数のサーバーに分散配置されます。各モジュールは必要に応じて水平スケーリングが可能であり、高可用性と大規模処理能力を実現します。

• クラウドプラットフォーム（Cloud PaaS）環境 パブリッククラウドまたはプライベートクラウド環境では、Kubernetes、AWS ECS/EKS、GCP Cloud Run、Azure App Service などのプラットフォーム・アズ・ア・サービス（PaaS）の機能を直接活用できます。これらのサービスはコンテナオーケストレーション、ロードバランシング、オートスケーリング（auto-scaling）、監視機構を提供し、分散モジュールの迅速なデプロイとリソースの動的な調整を可能にすることで、インフラ運用の負担を軽減します。

• オンプレミス（On-Premise VM）環境 オンプレミス VM の状況でも、仮想マシンやベアメタルサーバー上にコンテナプラットフォームやアプリケーションサービスフレームワークを構築することで、クラウドと同様の分散管理・拡張能力を実現できます。クラスタリソース、監視、冗長化機構は自前で計画する必要がありますが、同様に高可用性と柔軟なスケーリングを達成できます。

アーキテクチャ図

デプロイモード比較表

特性	一体型デプロイ	分散型デプロイ
アーキテクチャ設計	すべてのコンポーネントを単一のサーバー/コンテナに集約	各コンポーネントを独立サービスに分割し、複数ノードに分散
インフラコスト	低い。サーバー 1 台で対応可能	高い。複数のサーバーまたはクラウドリソースが必要
デプロイコスト	低い	高い。デプロイが難しく、DevOps チームが必要
保守コスト	低い。集中管理	高い。サーバー横断・サービス横断での保守と監視が必要
拡張性	なし。単一マシンのリソースに制約される	あり。ボトルネックとなるモジュールを個別に増強可能
高可用性	なし。単一障害点によりシステム全体が停止	あり。単一サービスの障害がシステム全体に影響しない
適用シーン	PoC、開発テスト、小規模アプリケーション	本番リリース、大規模、複数部門