Bagaimana Valkey boleh mengurangkan kependaman dan kos

Cache prompt dan embedding

Cache membantu aplikasi mengelakkan kerja mahal yang sama daripada dilakukan berulang kali. Cache prompt tepat menyimpan hasil bagi permintaan yang berulang secara serupa, manakala cache semantik menggunakan kesamaan vektor untuk mengenal pasti permintaan yang cukup hampir dengan permintaan terdahulu bagi menggunakan semula hasilnya. Dalam aliran cache semantik biasa, aplikasi menghasilkan embedding untuk pertanyaan baharu, mencari permintaan cache yang serupa dan hanya memanggil model jika tiada padanan yang sah.

Pendekatan ini berpotensi memendekkan masa respons dan mengurangkan jumlah panggilan model bagi beban kerja yang mempunyai banyak permintaan berulang atau hampir sama. Namun, manfaat sebenar bergantung pada kadar cache berjaya, keperluan kesegaran data dan reka bentuk aliran kerja model. Cache bukan pengganti universal untuk pengambilan data atau inferens.

Carian vektor terbina dalam untuk RAG

Aplikasi RAG menukar dokumen dan pertanyaan kepada embedding, kemudian mencari vektor yang paling hampir sebelum menghantar konteks berkaitan kepada model. Valkey menyokong aliran kerja carian vektor, membolehkan stor data dalam memori mengendalikan data pasangan kunci-nilai, kandungan cache dan pengambilan vektor dalam lapisan operasi yang sama.

Bagi sesetengah aplikasi, ini boleh memudahkan laluan pengambilan data dan mengurangkan keperluan mengurus pangkalan data vektor berasingan. Walau bagaimanapun, tidak semua sistem RAG perlu meninggalkan pangkalan data khusus. Jumlah data, ketahanan, penapisan, pengindeksan dan keperluan konsistensi masih menentukan seni bina yang paling sesuai.

Keadaan berterusan untuk ejen AI

Ejen AI lazimnya terdiri daripada beberapa langkah. Ia mungkin perlu mengingati perbualan, menyimpan hasil alat, menjejaki kemajuan tugasan dan memulihkan titik semak sebelum meneruskan proses. Struktur data dalam memori serta keupayaan stor vektor Valkey boleh menyediakan lapisan memori kerja pantas untuk tugasan ini. Valkey juga didokumenkan untuk penyimpanan sesi dan beban kerja masa nyata yang lain.

Perbezaan praktikalnya ialah antara permintaan model tanpa keadaan dengan aplikasi berkeadaan yang mengelilingi model tersebut. Valkey tidak menyediakan keupayaan penaakulan ejen atau menjamin tingkah laku yang betul, tetapi ia boleh menyimpan keadaan yang boleh dicapai dengan pantas bagi membantu aplikasi menyelaraskan pelbagai panggilan model dan alat.

Apa yang berubah apabila Valkey diurus sebagai perkhidmatan

Pemasangan Valkey sendiri memerlukan pasukan menyediakan pelayan, mengkonfigurasi replikasi dan failover, memantau prestasi, memasang kemas kini, meningkatkan kapasiti serta merancang ketersediaan. Tawaran terurus Akamai direka untuk mengambil alih tanggungjawab pangkalan data tersebut, supaya pembangun boleh menggunakan Valkey sebagai perkhidmatan tanpa membina sendiri lapisan operasi berkenaan. Akamai menyifatkannya sebagai platform berprestasi tinggi yang diurus sepenuhnya, dengan matlamat mengurangkan kerumitan operasi dan mempercepatkan masa untuk memperoleh nilai.

Pertukaran ini penting untuk pasukan AI perusahaan. Pangkalan data terurus boleh mengurangkan kerja infrastruktur, tetapi organisasi masih perlu menetapkan dasar penyimpanan data, pembatalan cache, kawalan akses, ketahanan, kebolehlihatan operasi dan pemulihan.

Pelengkap kepada Akamai Inference Cloud

Akamai Inference Cloud ialah lapisan pengkomputeran dan penghalaan dalam strategi AI teragih syarikat itu. Dilancarkan pada Oktober 2025, ia direka untuk membawa inferens AI berasaskan ejen ke edge, lebih dekat dengan pengguna dan peranti. Valkey Managed Database menambah lapisan memori serta pengambilan data yang berdekatan untuk menyimpan keadaan aplikasi yang diperlukan oleh inferens.

Seni bina yang disasarkan bukan sekadar menjalankan model di edge:

1. Sumber inferens menjalankan beban kerja model lebih dekat dengan pengguna dan data.
2. Valkey menyimpan konteks, embedding, hasil cache dan keadaan sesi yang kerap diakses dalam memori.
3. Carian vektor membantu mengambil maklumat yang relevan secara semantik untuk RAG dan cache semantik.
4. Operasi terurus mengurangkan kerja yang diperlukan untuk memastikan lapisan data terus tersedia.

Akamai turut memperluas infrastruktur di sebalik pendekatan ini. Syarikat itu mengumumkan penggunaan ribuan GPU NVIDIA Blackwell untuk beban kerja AI teragih dan menerangkan penghalaan pintar merentasi rangkaiannya sebagai cara mengurangkan kependaman serta isu jalan keluar data yang biasanya dikaitkan dengan pusat data berpusat. Valkey tidak menggantikan lapisan pengkomputeran tersebut; ia bertujuan menjadikan laluan data di sekelilingnya lebih sesuai untuk inferens berkependaman rendah.

Mengapa pelancaran ini penting kepada strategi awan Akamai

Produk ini meluaskan kedudukan Akamai daripada penyampaian kandungan dan keselamatan kepada timbunan awan teragih yang lebih bersepadu—menggabungkan pengkomputeran, perkhidmatan data, pelaksanaan di edge dan perlindungan.

Masa pelancaran ini juga bertepatan dengan pertumbuhan perniagaan infrastrukturnya. Cloud Infrastructure Services menjana hasil AS$99 juta pada suku kedua 2026, meningkat 39% berbanding tempoh sama tahun sebelumnya.

Dalam keputusan suku pertama, Akamai turut menyebut komitmen tujuh tahun bernilai AS$1.8 bilion daripada penyedia model frontier terkemuka untuk Cloud Infrastructure Services. Komitmen itu menunjukkan cita-cita infrastruktur Akamai yang semakin besar, tetapi ia tidak patut dianggap sebagai kontrak khusus Valkey atau bukti bahawa semua komponen pelan AI teragih Akamai telah digunakan secara meluas.

Mengapa Akamai memilih Valkey

Valkey ialah pangkalan data pasangan kunci-nilai dalam memori yang sumber terbuka dan dipacu komuniti. Ia berasal daripada cabang Redis dan direka untuk kekal sumber terbuka, mengekalkan keserasian dengan protokol serta struktur data Redis, selain menyokong cache dan beban kerja masa nyata yang lain.

Bagi Akamai, Valkey menawarkan model data berprestasi tinggi yang sudah biasa kepada pembangun yang memahami cache serta penyimpanan sesi berasaskan Redis. Pada masa sama, ia menyelaraskan perkhidmatan tersebut dengan ekosistem sumber terbuka. Pilihan ini juga menyediakan asas untuk kegunaan khusus AI seperti cache semantik dan pengambilan vektor, tanpa menjadikan Valkey sebagai pengganti umum bagi semua kategori pangkalan data.

Kesimpulan

Valkey Managed Database paling tepat difahami sebagai lapisan memori dan pengambilan data dalam seni bina AI teragih Akamai. Nilai utamanya mudah dirumuskan: menyimpan data AI yang kerap digunakan dalam memori, meletakkannya lebih dekat dengan inferens dan pengguna, menggunakan semula hasil apabila sesuai, menyokong pengambilan berasaskan vektor serta menyerahkan operasi pangkalan data kepada perkhidmatan terurus.

Kegunaan paling kukuhnya ialah pembantu yang sensitif terhadap kependaman, saluran paip RAG, cache semantik dan ejen berkeadaan. Dari sudut strategi, pelancaran ini penting kerana ia menghubungkan cita-cita inferens di edge Akamai dengan infrastruktur data yang diperlukan oleh aplikasi tersebut.

Namun, produk ini masih dinyatakan sebagai tawaran dengan ketersediaan terhad. Dakwaan tentang liputan global tepat, ketersediaan melalui rakan saluran atau lokasi masa depan tertentu memerlukan dokumentasi produk atau rakan kongsi tambahan sebelum boleh dianggap disahkan.

Bagaimana Valkey boleh mengurangkan kependaman dan kos

Cache prompt dan embedding

Cache membantu aplikasi mengelakkan kerja mahal yang sama daripada dilakukan berulang kali. Cache prompt tepat menyimpan hasil bagi permintaan yang berulang secara serupa, manakala cache semantik menggunakan kesamaan vektor untuk mengenal pasti permintaan yang cukup hampir dengan permintaan terdahulu bagi menggunakan semula hasilnya. Dalam aliran cache semantik biasa, aplikasi menghasilkan embedding untuk pertanyaan baharu, mencari permintaan cache yang serupa dan hanya memanggil model jika tiada padanan yang sah.

Pendekatan ini berpotensi memendekkan masa respons dan mengurangkan jumlah panggilan model bagi beban kerja yang mempunyai banyak permintaan berulang atau hampir sama. Namun, manfaat sebenar bergantung pada kadar cache berjaya, keperluan kesegaran data dan reka bentuk aliran kerja model. Cache bukan pengganti universal untuk pengambilan data atau inferens.

Carian vektor terbina dalam untuk RAG

Aplikasi RAG menukar dokumen dan pertanyaan kepada embedding, kemudian mencari vektor yang paling hampir sebelum menghantar konteks berkaitan kepada model. Valkey menyokong aliran kerja carian vektor, membolehkan stor data dalam memori mengendalikan data pasangan kunci-nilai, kandungan cache dan pengambilan vektor dalam lapisan operasi yang sama.

Bagi sesetengah aplikasi, ini boleh memudahkan laluan pengambilan data dan mengurangkan keperluan mengurus pangkalan data vektor berasingan. Walau bagaimanapun, tidak semua sistem RAG perlu meninggalkan pangkalan data khusus. Jumlah data, ketahanan, penapisan, pengindeksan dan keperluan konsistensi masih menentukan seni bina yang paling sesuai.

Keadaan berterusan untuk ejen AI

Ejen AI lazimnya terdiri daripada beberapa langkah. Ia mungkin perlu mengingati perbualan, menyimpan hasil alat, menjejaki kemajuan tugasan dan memulihkan titik semak sebelum meneruskan proses. Struktur data dalam memori serta keupayaan stor vektor Valkey boleh menyediakan lapisan memori kerja pantas untuk tugasan ini. Valkey juga didokumenkan untuk penyimpanan sesi dan beban kerja masa nyata yang lain.

Perbezaan praktikalnya ialah antara permintaan model tanpa keadaan dengan aplikasi berkeadaan yang mengelilingi model tersebut. Valkey tidak menyediakan keupayaan penaakulan ejen atau menjamin tingkah laku yang betul, tetapi ia boleh menyimpan keadaan yang boleh dicapai dengan pantas bagi membantu aplikasi menyelaraskan pelbagai panggilan model dan alat.

Apa yang berubah apabila Valkey diurus sebagai perkhidmatan

Pemasangan Valkey sendiri memerlukan pasukan menyediakan pelayan, mengkonfigurasi replikasi dan failover, memantau prestasi, memasang kemas kini, meningkatkan kapasiti serta merancang ketersediaan. Tawaran terurus Akamai direka untuk mengambil alih tanggungjawab pangkalan data tersebut, supaya pembangun boleh menggunakan Valkey sebagai perkhidmatan tanpa membina sendiri lapisan operasi berkenaan. Akamai menyifatkannya sebagai platform berprestasi tinggi yang diurus sepenuhnya, dengan matlamat mengurangkan kerumitan operasi dan mempercepatkan masa untuk memperoleh nilai.

Pertukaran ini penting untuk pasukan AI perusahaan. Pangkalan data terurus boleh mengurangkan kerja infrastruktur, tetapi organisasi masih perlu menetapkan dasar penyimpanan data, pembatalan cache, kawalan akses, ketahanan, kebolehlihatan operasi dan pemulihan.

Pelengkap kepada Akamai Inference Cloud

Akamai Inference Cloud ialah lapisan pengkomputeran dan penghalaan dalam strategi AI teragih syarikat itu. Dilancarkan pada Oktober 2025, ia direka untuk membawa inferens AI berasaskan ejen ke edge, lebih dekat dengan pengguna dan peranti. Valkey Managed Database menambah lapisan memori serta pengambilan data yang berdekatan untuk menyimpan keadaan aplikasi yang diperlukan oleh inferens.

Seni bina yang disasarkan bukan sekadar menjalankan model di edge:

1. Sumber inferens menjalankan beban kerja model lebih dekat dengan pengguna dan data.
2. Valkey menyimpan konteks, embedding, hasil cache dan keadaan sesi yang kerap diakses dalam memori.
3. Carian vektor membantu mengambil maklumat yang relevan secara semantik untuk RAG dan cache semantik.
4. Operasi terurus mengurangkan kerja yang diperlukan untuk memastikan lapisan data terus tersedia.

Akamai turut memperluas infrastruktur di sebalik pendekatan ini. Syarikat itu mengumumkan penggunaan ribuan GPU NVIDIA Blackwell untuk beban kerja AI teragih dan menerangkan penghalaan pintar merentasi rangkaiannya sebagai cara mengurangkan kependaman serta isu jalan keluar data yang biasanya dikaitkan dengan pusat data berpusat. Valkey tidak menggantikan lapisan pengkomputeran tersebut; ia bertujuan menjadikan laluan data di sekelilingnya lebih sesuai untuk inferens berkependaman rendah.

Mengapa pelancaran ini penting kepada strategi awan Akamai

Produk ini meluaskan kedudukan Akamai daripada penyampaian kandungan dan keselamatan kepada timbunan awan teragih yang lebih bersepadu—menggabungkan pengkomputeran, perkhidmatan data, pelaksanaan di edge dan perlindungan.

Masa pelancaran ini juga bertepatan dengan pertumbuhan perniagaan infrastrukturnya. Cloud Infrastructure Services menjana hasil AS$99 juta pada suku kedua 2026, meningkat 39% berbanding tempoh sama tahun sebelumnya.

Dalam keputusan suku pertama, Akamai turut menyebut komitmen tujuh tahun bernilai AS$1.8 bilion daripada penyedia model frontier terkemuka untuk Cloud Infrastructure Services. Komitmen itu menunjukkan cita-cita infrastruktur Akamai yang semakin besar, tetapi ia tidak patut dianggap sebagai kontrak khusus Valkey atau bukti bahawa semua komponen pelan AI teragih Akamai telah digunakan secara meluas.

Mengapa Akamai memilih Valkey

Valkey ialah pangkalan data pasangan kunci-nilai dalam memori yang sumber terbuka dan dipacu komuniti. Ia berasal daripada cabang Redis dan direka untuk kekal sumber terbuka, mengekalkan keserasian dengan protokol serta struktur data Redis, selain menyokong cache dan beban kerja masa nyata yang lain.

Bagi Akamai, Valkey menawarkan model data berprestasi tinggi yang sudah biasa kepada pembangun yang memahami cache serta penyimpanan sesi berasaskan Redis. Pada masa sama, ia menyelaraskan perkhidmatan tersebut dengan ekosistem sumber terbuka. Pilihan ini juga menyediakan asas untuk kegunaan khusus AI seperti cache semantik dan pengambilan vektor, tanpa menjadikan Valkey sebagai pengganti umum bagi semua kategori pangkalan data.

Kesimpulan

Valkey Managed Database paling tepat difahami sebagai lapisan memori dan pengambilan data dalam seni bina AI teragih Akamai. Nilai utamanya mudah dirumuskan: menyimpan data AI yang kerap digunakan dalam memori, meletakkannya lebih dekat dengan inferens dan pengguna, menggunakan semula hasil apabila sesuai, menyokong pengambilan berasaskan vektor serta menyerahkan operasi pangkalan data kepada perkhidmatan terurus.

Kegunaan paling kukuhnya ialah pembantu yang sensitif terhadap kependaman, saluran paip RAG, cache semantik dan ejen berkeadaan. Dari sudut strategi, pelancaran ini penting kerana ia menghubungkan cita-cita inferens di edge Akamai dengan infrastruktur data yang diperlukan oleh aplikasi tersebut.

Namun, produk ini masih dinyatakan sebagai tawaran dengan ketersediaan terhad. Dakwaan tentang liputan global tepat, ketersediaan melalui rakan saluran atau lokasi masa depan tertentu memerlukan dokumentasi produk atau rakan kongsi tambahan sebelum boleh dianggap disahkan.