Character.AI、Memorystore for Redis Clusterでユーザー体験を向上

Google Cloudは、対話型AIサービスを提供するCharacter.AIが、Google CloudのMemorystore for Redis Clusterを採用したことを発表しました。

Character.AIは、歴史上の人物やユーザーが作成したキャラクターなど、様々なAIキャラクターと会話ができるサービスです。
急激に増加するユーザーベースに対応するために、低レイテンシと費用対効果の高いキャッシングレイヤーの最適化が必要となり、Google CloudのMemorystore for Redis Clusterを採用するに至ったとの事です。

当初は、単一のMemorystoreインスタンスを使用していましたが、ユーザーベースの拡大に伴い、複数のMemorystoreインスタンスにわたって運用を分散する必要が生じました。
そこで、Twemproxyを使用して複数のMemorystoreインスタンスをシャーディングしましたが、管理やチューニングが複雑で、運用上の負担が大きくなってしまいました。

次に、アプリケーションレイヤーにリングハッシュを実装することで、Twemproxyを使用せずにシャーディングを実現しようとしましたが、サービスごとにリング実装を維持する必要があり、スケーリングに限界がありました。

そこで、Google CloudからMemorystore for Redis Clusterがリリースされたことを機に、移行することにしました。
Memorystore for Redis Clusterは、Redisストレージレイヤーと緊密に統合されたシャーディングロジックを活用できるため、アーキテクチャを簡素化し、外部シャーディングメカニズムの必要性を排除できるサービスです。

Memorystore for Redis Clusterへの移行により、アプリケーションのスケーラビリティが向上しただけでなく、キャッシュヒット率が高くなり、プライマリデータベースレイヤーへの負荷を予測できるようになったため、ユーザーベースの拡大にも対応できたとの事です。

急激にユーザーベースが増加するサービスにおいて、システムの安定稼働を維持しつつ、スケールさせていくことは非常に困難です。
Character.AIのように、状況に応じて適切な技術を採用していくことが重要ですね。

詳細については、Google Cloudの公式ドキュメントやブログ記事をご確認ください。

参照元サイト：Character.AI’s storybook ending with Memorystore for Redis Cluster

NewsPilot編集部

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