En este documento, se te ayudará a seleccionar una opción de almacenamiento adecuada para tus agentes de IA según sus necesidades específicas de ciclo de vida de los datos y los requisitos de latencia.
Para obtener detalles sobre la implementación, consulta Administra Agent Sandbox en el almacenamiento de GKE.
Consideraciones para elegir una solución de almacenamiento
Cuando elijas una solución de almacenamiento para tus agentes de IA, debes tener en cuenta los requisitos de tu plataforma de agentes, como el rendimiento y la escala, y los requisitos de administración de datos de tus agentes.
Requisitos de la plataforma
Evalúa los siguientes requisitos operativos y de arquitectura de tu plataforma:
- Escala de la plataforma y frecuencia de rotación de agentes (plano de control): Es la cantidad de agentes simultáneos y la cantidad de agentes creados, pausados, reactivados, y borrados por minuto. Las plataformas que crean miles de agentes por minuto o que pausan los agentes inactivos requieren almacenamiento con operaciones de conexión y activación de baja latencia a una escala significativa (por ejemplo, Filestore se activa más rápido de lo que Hyperdisk puede conectar).
- Tamaño del conjunto de datos y latencia de carga (plano de datos): los agentes que cargan conjuntos de datos de varios gigabytes o bibliotecas pesadas (como paquetes de Node.js o Python ) durante el inicio requieren un alto rendimiento de E/S de almacenamiento para leer los datos en segundos (por ejemplo, Hyperdisk ofrece un alto rendimiento de lectura por disco).
- Latencia de inicio en frío y reactivación del agente: Es la latencia esperada, como la de menos de un segundo o de varios segundos. Para lograr una latencia de inicio de menos de un segundo, se requiere usar Agent Sandbox en los grupos de nodos cálidos de GKE. El uso de la creación de la zona de pruebas directa generalmente genera una demora de varios segundos para el inicio del Pod y la conexión dinámica del disco.
- Tamaño de almacenamiento por agente: Según el servicio elegido, debes tener en cuenta los límites de aprovisionamiento, como un tamaño mínimo de 4 GiB para Google Cloud Hyperdisk o un mínimo de 10 GiB para un solo recurso compartido de Filestore.
- Modos de acceso a los datos y aislamiento: Es la forma en que la plataforma debe admitir el aislamiento del espacio de trabajo y los espacios de trabajo colaborativos. Esto determina si tus agentes necesitarán espacios de trabajo aislados privados (ReadWriteOnce), espacios de trabajo colaborativos (ReadWriteMany) o espacios de trabajo de bifurcación de exploración (plantilla de solo lectura con un bloc de notas grabable).
- Resiliencia: Si tus agentes requieren específicamente resiliencia regional, la opción adecuada es Filestore Multishares para GKE (Enterprise).
- Costo de almacenamiento: Los servicios de almacenamiento varían significativamente en precio, y Hyperdisk Balanced ofrece una opción rentable en comparación con Filestore Multishares.
Patrones del ciclo de vida de los datos del agente
Cuando decidas cómo tu solución controla los datos persistentes y efímeros, ten en cuenta los siguientes patrones del ciclo de vida de los datos del agente:
- Espacio de trabajo con estado (estado continuo): El espacio de trabajo mantiene un estado continuo en todas las sesiones. El agente conserva sus datos cuando se pausa (se borra Agent Sandbox) y restablece esos datos desde el estado guardado más reciente cuando se reactiva (se vuelve a crear la zona de pruebas).
- Restablecimiento a un momento determinado y transferencia de propiedad (estado de instantánea): el espacio de trabajo actúa como un estado de instantánea, lo que significa que se bifurca desde un momento determinado inmovilizado. El espacio de trabajo se inicializa desde un conjunto de datos histórico o el estado compartido de otro usuario para ejecutar una transferencia de propiedad. Las modificaciones posteriores se guardan en una capa grabable privada independiente, lo que deja intacta la copia maestra. Este patrón es útil para situaciones como clonar un conjunto de datos para ejecutar experimentos paralelos, depurar o realizar trabajos independientes basados en datos compartidos.
- Espacio de trabajo efímero (estado de borrador): El espacio de trabajo proporciona un estado de borrador temporal en el que no se conservan datos. El agente usa un volumen de almacenamiento estrictamente para contener archivos temporales mientras está activo. Cuando el agente se pausa o se borra (se borra Agent Sandbox), los datos temporales se descartan de forma permanente.
Modos de acceso a los datos del agente
Elige un servicio de almacenamiento que admita las necesidades de tus agentes si necesitan acceder al almacenamiento en uno de estos modos de acceso a los datos:
- Espacio de trabajo aislado privado: Un agente se inicia con un directorio de almacenamiento aislado privado al que solo tiene acceso de lectura y escritura.
- Espacio de trabajo colaborativo: Varios agentes de coordinación activan exactamente el mismo directorio compartido en modo de lectura y escritura (RW) para actualizar archivos de forma colaborativa en tiempo real.
- Espacio de trabajo de bifurcación de exploración: el agente accede a los archivos de plantilla base en
modo de solo lectura (RO) para evitar alterar la plantilla y realiza escrituras nuevas
enrutándolas a un bloc de notas
emptyDirlocal independiente o a una ruta de acceso persistente privada, o bien copiando los archivos de plantilla directamente en un espacio de trabajo grabable privado durante el inicio.
Compara las opciones de almacenamiento para Agent Sandbox en GKE
Considera las siguientes situaciones para ayudarte a comparar tus opciones de almacenamiento:
- Usa Hyperdisk Balanced para obtener un almacenamiento rentable para los agentes que toleran una latencia de inicio de unos segundos y usan un espacio de trabajo aislado privado con el modo de acceso ReadWriteOnce (RWO).
- Usa Filestore Multishares para GKE (Enterprise) para los agentes que requieren un espacio de trabajo colaborativo o resiliencia regional.
En la siguiente tabla, se comparan los servicios de almacenamiento para ayudarte a cumplir con los requisitos de rendimiento, escala, acceso a los datos y costo de tus agentes de IA.
| Función | Hiperdisco balanceado | Filestore Multishares para GKE (Enterprise) |
|---|---|---|
| Ideal para |
|
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| Modos de acceso |
ReadWriteOnce (RWO) Nota: Usa Hyperdisk ML para el modo ReadOnlyMany (ROX). |
ReadWriteMany (RWX) |
| Inicio de Agent Sandbox en GKE de menos de un segundo (grupos de nodos cálidos) |
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| Latencia de aprovisionamiento de almacenamiento | Varios segundos por volumen |
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| Latencia de conexión y activación de ruta de acceso activa | Varios segundos para la conexión del disco | Menos de un segundo para la activación de NFS de red |
| Capacidad de procesamiento de lectura máxima |
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| IOPS | De 3,000 a 160,000, según el tamaño y la configuración del volumen |
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| Límites de tamaño |
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| Límites de escala |
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| Dirección de escalamiento de capacidad | Solo escala verticalmente | Escala verticalmente o reduce la escala |
| Compatibilidad con VolumeSnapshot de CSI | Admitido | No admitido (no se admiten instantáneas por recurso compartido) |
| Precio | Precios de Persistent Disk y Google Cloud Hyperdisk Cloud | Precios de Filestore |
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