মেশিনের জন্য ইন্টারনেট পুনর্নির্মাণ করা হচ্ছে | টেকক্রাঞ্চ

ক্লাউড অবকাঠামো দীর্ঘকাল ধরে মানুষের চারপাশে ক্রমাগত এবং অনুমানযোগ্যভাবে অনুসন্ধান, ক্লিক, স্ক্রলিং এবং স্ট্রিমিংয়ের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। এআই এজেন্টরা ভিন্নভাবে আচরণ করে। তারা ক্রিয়াকলাপের সূচনা করতে পারে, একাধিক সাবএজেন্ট তৈরি করতে পারে যা শত শত ডাটাবেস অনুসন্ধান করে, নথিগুলি সন্ধান করে এবং সেকেন্ডের মধ্যে এপিআই কল করে, তারপর তারা আসার সাথে সাথে অদৃশ্য হয়ে যায়।

সেই ভিত্তির অধীনে, অ্যামাজন তার ক্লাউড অবকাঠামোর একটি মূল অংশকে পুনরায় ডিজাইন করছে। বৃহস্পতিবার, AWS তার পরবর্তী প্রজন্মের OpenSearch Serverless প্রকাশ করেছে, একটি সম্পূর্ণরূপে পরিচালিত ভেক্টর এবং অনুসন্ধান ডাটাবেস, মূলত এজেন্ট কাজের চাপের জন্য বিশেষভাবে ডিজাইন করা স্কেলে তথ্য সংরক্ষণ এবং পুনরুদ্ধারের জন্য একটি সিস্টেম। AWS বলে যে এজেন্টরা যখন কাজগুলি ট্রিগার করে এবং যখন তারা নিষ্ক্রিয় থাকে তখন নতুন সিস্টেমটি তাত্ক্ষণিকভাবে স্কেল করতে পারে।

লঞ্চটি প্রযুক্তি শিল্পে একটি ক্রমবর্ধমান উপলব্ধি প্রতিফলিত করে: মূলত একটি মানব-চালিত ইন্টারনেটের জন্য পরিকল্পিত পরিকাঠামো ক্রমবর্ধমান এজেন্ট-জনবহুল বিশ্বে এতটা ভাল কাজ করে না।

যদিও এআই এজেন্টরা এখনও ইন্টারনেট কার্যকলাপের একটি অপেক্ষাকৃত ছোট অংশের প্রতিনিধিত্ব করে, মেশিন দ্বারা তৈরি ট্র্যাফিক ইতিমধ্যেই উল্লেখযোগ্য এবং বৃদ্ধি পেতে চলেছে৷ ক্লাউডফ্লেয়ার বলেছে যে গত ছয় মাসে বৈশ্বিক HTTP ট্র্যাফিকের 31% জন্য বটগুলি দায়ী। এআই ক্রলার, সার্চ ইঞ্জিন এবং সহকারীরা সেই সময়ের মধ্যে সমস্ত বট অনুরোধের প্রায় এক চতুর্থাংশের জন্য দায়ী।

ক্লাউডফ্লেয়ারের সিনিয়র প্রোডাক্ট ম্যানেজার, লাই ই ওহলসেন, টেকক্রাঞ্চকে বলেন, “মানুষ-বহির্ভূত ট্রাফিক 2027 সালের প্রথমার্ধে কোনো এক সময় মানব ট্রাফিককে ছাড়িয়ে যাবে।”

গত সপ্তাহে গুগলের আই/ও ডেভেলপার কনফারেন্সে, কোম্পানি বলেছে যে ব্যবহারকারীরা এআই সিস্টেমে কাজগুলি অর্পণ করা শুরু করতে সক্ষম হবে, যেমন কেনাকাটা খোঁজা, ট্রিপ বুক করা, ওয়েব ব্রাউজ করা এবং অ্যাপগুলির সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করা। কিন্তু টাকা ভোক্তা-কেন্দ্রিক এআই এজেন্টদের কাছে থামে না। কোম্পানীগুলি অভ্যন্তরীণভাবে এবং তাদের গ্রাহকদের জন্য ক্রমবর্ধমানভাবে এজেন্টদের মোতায়েন করছে, পর্দার আড়ালে নতুন ধরনের মেশিন-জেনারেটেড ট্রাফিক তৈরি করছে।

ফলস্বরূপ, ক্লাউড সরবরাহকারী এবং অবকাঠামো কোম্পানিগুলি কীভাবে মানুষের জন্য তৈরি করা সিস্টেমগুলিকে এজেন্টের জগতে মানিয়ে নেওয়া যায় তা নিয়ে চিন্তাভাবনা করছে যেগুলি ক্রমাগত এবং স্বায়ত্তশাসিতভাবে তথ্য পুনরুদ্ধার করছে, সরঞ্জামগুলি আহ্বান করছে এবং মেশিন-টু-মেশিন ট্র্যাফিক তৈরি করছে।

সেখানেই AWS এর নতুন OpenSearch Serverless আসে।

“সময়টি সহজ। এজেন্টরা পরীক্ষা-নিরীক্ষা থেকে উৎপাদনে চলে যাচ্ছে এবং ট্র্যাফিক প্যাটার্ন তৈরি করছে যার জন্য পূর্ববর্তী অবকাঠামো কেবল ডিজাইন করা হয়নি,” অ্যামাজন ওপেনসার্চ সার্ভিসের জেনারেল ম্যানেজার টিয়া হোয়াইট টেকক্রাঞ্চকে বলেন। “তারা সতর্কতা ছাড়াই উঠে আসে, তারা সতর্কতা ছাড়াই নিচে চলে যায়, এবং কোম্পানিগুলির এমন অনুসন্ধানের প্রয়োজন যা খালি বা নিষ্ক্রিয় গণনার জন্য অর্থ প্রদান ছাড়াই যায়।”

এই নতুন প্রজন্মের মূল প্রযুক্তিগত পরিবর্তন হল এটি স্টোরেজ থেকে গণনাকে ডিকপল করে, এজেন্ট ট্র্যাফিকের বিস্ফোরণকে সামঞ্জস্য করার জন্য কম্পিউটকে সেকেন্ডের মধ্যে স্কেল করার অনুমতি দেয় এবং শূন্যে নেমে আসে, তাই এজেন্ট নিষ্ক্রিয় থাকলে গ্রাহকরা $0 প্রদান করে।

“আগে, এমনকি আমাদের পূর্ববর্তী সার্ভারহীন সংস্করণেও, আপনাকে কমপক্ষে একটি উদাহরণ আপ এবং চলমান থাকতে হয়েছিল কারণ স্টোরেজ এবং গণনা একত্রিত হয়েছিল,” হোয়াইট বলেছিলেন। “আপনি শুধু স্বয়ংক্রিয় ঘোরাতে পারবেন না [compute] আপনার প্রয়োজনীয় গতিতে, তাই আপনি সর্বদা আপনার কাজের চাপের জন্য অলস কম্পিউটারটি সংরক্ষিত রেখেছিলেন, আপনি এটি ব্যবহার করছেন বা না করছেন।”

আপনি এটি ব্যবহার না করলেও সবসময় পার্কিং স্পেস এর জন্য অর্থ প্রদানের মত এটিকে ভাবুন। AWS-এর আপডেট করা সার্ভারলেস সহ, এটি একটি মিটারযুক্ত পার্কিং স্থানের জন্য অর্থ প্রদানের মতো।

লঞ্চের সময়, OpenSearch Serverless নেটিভভাবে AI ডেভেলপমেন্ট প্ল্যাটফর্মের সাথে একীভূত হবে যেমন Vercel এবং Kiro, যাতে ডেভেলপাররা পরিকাঠামো পরিচালনা না করে এজেন্টদের জন্য প্রোডাকশন-রেডি সার্চ ইঞ্জিন এবং ভেক্টর ব্যাকএন্ড স্থাপন করতে পারে।

ক্লাউড শিল্পে পরিবর্তন আসছে। Databricks এবং Snowflake নিজেদেরকে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা মেমরি এবং এন্টারপ্রাইজ ডেটার জন্য পুনরুদ্ধার সিস্টেম হিসাবে পুনঃস্থাপন করছে। মাইক্রোসফ্ট এআই এজেন্টের বিস্ফোরণ এবং এজেন্টদের মধ্যে মেমরি শেয়ার করার জন্য ডিজাইন করা Azure-এর আপডেট প্রকাশ করেছে। ক্লাউডফ্লেয়ার, অ্যামাজনের অনুরূপ শিরায়, গত মাসে অবকাঠামো উন্মোচন করেছে যার লক্ষ্য এজেন্টদের স্থায়ী পরিবেশ এবং তাত্ক্ষণিক মাপযোগ্যতা প্রদান করা।

যত বেশি কোম্পানি AI এজেন্টদের মোতায়েন করবে, মেশিন-জেনারেটেড ওয়ার্কলোডের আশেপাশে পরিকাঠামো পুনর্বিন্যাস করার জন্য তত বেশি চাপ থাকবে, যার ফলে এজেন্টগুলিকে সস্তা এবং বৃহত্তর স্কেলে মোতায়েন করা সহজ হবে।