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Serverless AI Architecture
記事状態: 公開 · 最終確認: 未確認
要点
「Serverless AIは、小規模・断続的・event-drivenなAI処理で常時稼働基盤を減らせる有力な実装形である。ただし実行時間、再試行、重複配送、quota、GPU/region、cold pathはproviderごとに異なる。外部side effectを伴う処理ではdurable stateとidempotencyを設計契約に含める。」
現在の判断
- Serverless AIの適切なCoreは「LLMをfunction内へ必ず載せる」ではない。小さなorchestrator/functionがeventを受け、durable queue/stateへ記録し、managed model APIまたは別inference serviceを呼び、結果をdurable storeへcommitする形が最もportableである。
- execution timeoutはprovider/plan/runtimeで異なる。AWS Lambda標準functionは最大15分、Azure Functionsはhosting planで大きく異なりHTTP応答には別の230秒境界、Cloud Run Jobsは通常task最大7日だがGPU taskは1時間である。よって「serverlessだから短時間」も「container serverlessなら無制限」も一般化不可。
- queue/event integrationはduplicateを前提にする。AWS Lambda+SQSはat-least-onceでduplicate processingを明記しているため、AI call・billing・email送信・DB mutation等のside effectはidempotency key、deduplication record、outbox/transaction boundaryが必要。
- GPU serverlessは実在するがavailability gateが強い。Cloud Run GPUはscale-to-zero可能で、L4/RTX PRO 6000 Blackwellをmanagedで提供する一方、GPU type、region、CPU/RAM minimum、one-GPU-per-instance等の制約がある。GPU availabilityをCPU serverlessと同等に扱わない。
- cold startだけでなくmodel initialization、weight download、tokenizer/runtime initialization、network path、upstream model rate limitを別々に測る必要がある。platform instance startup値をend-to-end TTFT保証へ外挿しない。
どこまで当てはまるか
Enterprise AI Core / infrastructure / implementation / interoperability / governance / cost / operability / provider mapping
詳しく理解する
なぜ重要か
小規模AI業務では常時稼働clusterを持たず、event-triggered function、queue、managed container、scale-to-zero inferenceを組み合わせることで運用負荷とidle costを下げられる。一方「serverless」は無制限・状態保持・exactly-once・GPU常時即応を意味しない。AI API latency、cold start、model load、retry、duplicate delivery、execution timeout、GPU region/shape availabilityを設計契約へ明示しないと、安価なPoCから本番へ移る際にfailure envelopeが急拡大する。
対象範囲と前提
Enterprise AI Core / infrastructure / implementation / interoperability / governance / cost / operability / provider mapping
検討ポイント
Serverless AIは、AI modelそのものではなく「短命compute + durable queue/state + idempotent handler + external/managed model endpoint」を基本形にするとboundedに成立するか。GPU serverless/container serverlessを含め、どの制約をavailability gateとして分離すべきか。
EVIDENCE TABLE
- official spec/docs | AWS Lambda — Configure Lambda function timeout | Amazon Web Services | https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/configuration-timeout.html | accessed 2026-09-16 | current docs | locator: timeout default 3s; standard function max 900s/15min; Managed Instances async/event-source mappingの一部は5400s/90min | VERIFIED_SPEC / PRODUCT_VOLATILE | support + limit
- official spec/docs | Using Lambda with Amazon SQS | Amazon Web Services | https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/with-sqs.html | accessed 2026-09-16 | current docs | locator: event source mapping is at-least-once; duplicate processing can occur; idempotent function recommended | VERIFIED_SPEC | support + counter
- official spec/docs | Cloud Run GPU support for services | Google Cloud | https://docs.cloud.google.com/run/docs/configuring/services/gpu | accessed 2026-09-16 | current docs | locator: RTX PRO 6000 Blackwell 96GB / L4 24GB; one GPU per instance; scale-to-zero; on-demand; GPU-equipped instance startup approx. 5s; supported regions enumerated | VERIFIED_SPEC / PRODUCT_VOLATILE | support + availability limit
- official spec/docs | Create jobs — Cloud Run | Google Cloud | https://cloud.google.com/run/docs/create-jobs | accessed 2026-09-16 | current docs | locator: task timeout default 10min, configurable to 168h; GPU task max 1h; retry configurable | VERIFIED_SPEC / PRODUCT_VOLATILE | support + limit
- official spec/docs | Azure Functions Scale and Hosting | Microsoft | https://learn.microsoft.com/azure/azure-functions/functions-scale | accessed 2026-09-16 | current docs | locator: Flex/Premium/Dedicated/Container Apps timeout differs; Consumption default 5min/max10min; HTTP-triggered response max 230s due load balancer; async pattern recommended for longer work | VERIFIED_SPEC / PRODUCT_VOLATILE | context + limit
利用できる条件
provider / region / hosting plan / runtime generation / trigger type / timeout / concurrency quota / queue semantics / GPU type and inventory / CPU-memory minimum / VPC-network path / model endpoint region / secret manager and IAM / payload size / retry-DLQ policy / pricing revision。
実装・運用
VERIFIED_SPEC: Lambda+SQS、Cloud Run services/jobs/GPU、Azure Functionsで実装可能な構成要素を確認。PROPOSAL: 将来Coreに SERVERLESS_AI_EXECUTION_CONTRACT を置く。fields: event_id/idempotency_key, trigger/source, queue/topic, payload hash/schema, function/container image digest, runtime revision, timeout, retry/backoff, DLQ, model endpoint/model ID, request hash, response artifact, durable checkpoint, side-effect commit key, region, concurrency, cold/warm marker, latency breakdown, cost attribution, audit trace。
確認・評価方法
TEST_PROFILE(未実施): warm/cold、single/burst、duplicate event、upstream 429/5xx、timeout直前response、poison message、partial batch failure、DLQ replay、model endpoint latency spike、GPU scale-from-zeroを固定fixture化。p50/p95/p99 end-to-end latency、cold-start contribution、duplicate side-effect rate、retry amplification、DLQ rate、success after retry、cost/request、idle cost、model-ready time、audit completenessを分離計測する。
セキュリティとプライバシー
Security: least-privilege service identity、secret manager、private egress/VPC要否、webhook/event authenticity、payload classificationを別管理。Privacy: queue/log/DLQにpromptやPIIが残る可能性をretention対象化。Audit: event→invocation→model request→side effectをtrace/idempotency keyで結ぶ。Cost: function/container computeだけでなくqueue、egress、model tokens、GPU startup/idle、retry amplificationを含める。Operability: DLQ replay、rollback、quota exhaustion、region failoverをrunbook化。
確認できていること
Serverless AIの適切なCoreは「LLMをfunction内へ必ず載せる」ではない。小さなorchestrator/functionがeventを受け、durable queue/stateへ記録し、managed model APIまたは別inference serviceを呼び、結果をdurable storeへcommitする形が最もportableである。
execution timeoutはprovider/plan/runtimeで異なる。AWS Lambda標準functionは最大15分、Azure Functionsはhosting planで大きく異なりHTTP応答には別の230秒境界、Cloud Run Jobsは通常task最大7日だがGPU taskは1時間である。よって「serverlessだから短時間」も「container serverlessなら無制限」も一般化不可。
queue/event integrationはduplicateを前提にする。AWS Lambda+SQSはat-least-onceでduplicate processingを明記しているため、AI call・billing・email送信・DB mutation等のside effectはidempotency key、deduplication record、outbox/transaction boundaryが必要。
GPU serverlessは実在するがavailability gateが強い。Cloud Run GPUはscale-to-zero可能で、L4/RTX PRO 6000 Blackwellをmanagedで提供する一方、GPU type、region、CPU/RAM minimum、one-GPU-per-instance等の制約がある。GPU availabilityをCPU serverlessと同等に扱わない。
cold startだけでなくmodel initialization、weight download、tokenizer/runtime initialization、network path、upstream model rate limitを別々に測る必要がある。platform instance startup値をend-to-end TTFT保証へ外挿しない。
よくある失敗・反証
function timeout前にupstream model callが長引けばpartial work/duplicate retryが起こり得る。
queue redeliveryは障害ではなくdelivery semanticsの一部。handler非idempotentなら二重課金・二重通知・二重mutationになり得る。
scale-to-zeroはidle costを下げる一方、cold path latencyを増やし得る。
GPU startup約5秒というCloud Run値はcontainer内model readiness/weight load/TTFTを保証しない。
serverless providerのquota、concurrency、region、GPU inventory、network egress、secret/IAM設定はtenantごとに異なる。
long-running agentを単一request/function invocationへ閉じ込めるとtimeout・retry・checkpoint lossが増える。durable workflow/state machineへ分解すべきケースがある。
実務での使い方
provider / region / hosting plan / runtime generation / trigger type / timeout / concurrency quota / queue semantics / GPU type and inventory / CPU-memory minimum / VPC-network path / model endpoint region / secret manager and IAM / payload size / retry-DLQ policy / pricing revision。
VERIFIED_SPEC: Lambda+SQS、Cloud Run services/jobs/GPU、Azure Functionsで実装可能な構成要素を確認。PROPOSAL: 将来Coreに
SERVERLESS_AI_EXECUTION_CONTRACTを置く。fields: event_id/idempotency_key, trigger/source, queue/topic, payload hash/schema, function/container image digest, runtime revision, timeout, retry/backoff, DLQ, model endpoint/model ID, request hash, response artifact, durable checkpoint, side-effect commit key, region, concurrency, cold/warm marker, latency breakdown, cost attribution, audit trace。TEST_PROFILE(未実施): warm/cold、single/burst、duplicate event、upstream 429/5xx、timeout直前response、poison message、partial batch failure、DLQ replay、model endpoint latency spike、GPU scale-from-zeroを固定fixture化。p50/p95/p99 end-to-end latency、cold-start contribution、duplicate side-effect rate、retry amplification、DLQ rate、success after retry、cost/request、idle cost、model-ready time、audit completenessを分離計測する。
Security: least-privilege service identity、secret manager、private egress/VPC要否、webhook/event authenticity、payload classificationを別管理。Privacy: queue/log/DLQにpromptやPIIが残る可能性をretention対象化。Audit: event→invocation→model request→side effectをtrace/idempotency keyで結ぶ。Cost: function/container computeだけでなくqueue、egress、model tokens、GPU startup/idle、retry amplificationを含める。Operability: DLQ replay、rollback、quota exhaustion、region failoverをrunbook化。
provider mapping時にAWS Lambda/SQS、Google Cloud Run/Tasks/Pub/Sub、Azure Functions/Service Bus等を同一比較軸へmapする。
pricing・quota・GPU region/typeは公開後更新時に再pinする。
EA-085 Event-driven AIのEVENT_TO_ACTION_CONTRACTと重複統合せず、EA-086はexecution substrate/cost/timeout/cold pathを担当する。
long-running agent/workflowはDurable Functions/Step Functions/Workflows等のdurable orchestrationを別subsectionで追加採集する。
まだ確認できていないこと
- EA-086-UNKNOWN-01
2026-09-16時点の各provider exact price/concurrency quota、Cloud Run GPUの全region inventory、Azure Flex Consumptionのtenant別availability、AWS Lambda Managed Instancesの全適用条件。STOP_CONDITION: execution semantics、duplicate/retry boundary、GPU serverless availability gate、safe architecture contractが一次資料で確立したためEA-086の初回bounded packetは完了。価格/region/quotaは公開後Workで再確認する。
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- EA-086-UNKNOWN-CURRENTNESS
外部根拠の再確認日がcanonical body/control-planeで確定していないため、currentnessはUNKNOWNとして保持する。日付を推測補完しない。
根拠資料
- 研究資料研究資料
1. official spec/docs | AWS Lambda — Configure Lambda function timeout | Amazon Web Services |
確認上の限界
元の監査済み資料に記載された参照先です。URLの復元は、資料の最新性や全主張の支持を新たに検証したことを意味しません。
- 研究資料研究資料
2. official spec/docs | Using Lambda with Amazon SQS | Amazon Web Services |
確認上の限界
元の監査済み資料に記載された参照先です。URLの復元は、資料の最新性や全主張の支持を新たに検証したことを意味しません。
- 研究資料研究資料
3. official spec/docs | Cloud Run GPU support for services | Google Cloud |
確認上の限界
元の監査済み資料に記載された参照先です。URLの復元は、資料の最新性や全主張の支持を新たに検証したことを意味しません。
- 研究資料研究資料
4. official spec/docs | Create jobs — Cloud Run | Google Cloud |
確認上の限界
元の監査済み資料に記載された参照先です。URLの復元は、資料の最新性や全主張の支持を新たに検証したことを意味しません。
- 研究資料研究資料
5. official spec/docs | Azure Functions Scale and Hosting | Microsoft |
確認上の限界
元の監査済み資料に記載された参照先です。URLの復元は、資料の最新性や全主張の支持を新たに検証したことを意味しません。
出典ID・検証情報・機械可読データ
根拠の種類と情報の鮮度は、ラベルとアイコンで確認できます。
- 記事ID
- EA-086
- 最終確認日
- —
- 提供元・モデル・プラン・利用環境
- —
- 対象地域
- —
元資料の全文と収録照合記録
WHY_THIS_MATTERS_TO_UPDATE
小規模AI業務では常時稼働clusterを持たず、event-triggered function、queue、managed container、scale-to-zero inferenceを組み合わせることで運用負荷とidle costを下げられる。一方「serverless」は無制限・状態保持・exactly-once・GPU常時即応を意味しない。AI API latency、cold start、model load、retry、duplicate delivery、execution timeout、GPU region/shape availabilityを設計契約へ明示しないと、安価なPoCから本番へ移る際にfailure envelopeが急拡大する。
SCOPE_ROUTING
Enterprise AI Core / infrastructure / implementation / interoperability / governance / cost / operability / provider mapping
CLAIM_OR_RESEARCH_QUESTION
Serverless AIは、AI modelそのものではなく「短命compute + durable queue/state + idempotent handler + external/managed model endpoint」を基本形にするとboundedに成立するか。GPU serverless/container serverlessを含め、どの制約をavailability gateとして分離すべきか。
EVIDENCE TABLE
- official spec/docs | AWS Lambda — Configure Lambda function timeout | Amazon Web Services | https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/configuration-timeout.html | accessed 2026-09-16 | current docs | locator: timeout default 3s; standard function max 900s/15min; Managed Instances async/event-source mappingの一部は5400s/90min | VERIFIED_SPEC / PRODUCT_VOLATILE | support + limit
- official spec/docs | Using Lambda with Amazon SQS | Amazon Web Services | https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/with-sqs.html | accessed 2026-09-16 | current docs | locator: event source mapping is at-least-once; duplicate processing can occur; idempotent function recommended | VERIFIED_SPEC | support + counter
- official spec/docs | Cloud Run GPU support for services | Google Cloud | https://docs.cloud.google.com/run/docs/configuring/services/gpu | accessed 2026-09-16 | current docs | locator: RTX PRO 6000 Blackwell 96GB / L4 24GB; one GPU per instance; scale-to-zero; on-demand; GPU-equipped instance startup approx. 5s; supported regions enumerated | VERIFIED_SPEC / PRODUCT_VOLATILE | support + availability limit
- official spec/docs | Create jobs — Cloud Run | Google Cloud | https://cloud.google.com/run/docs/create-jobs | accessed 2026-09-16 | current docs | locator: task timeout default 10min, configurable to 168h; GPU task max 1h; retry configurable | VERIFIED_SPEC / PRODUCT_VOLATILE | support + limit
- official spec/docs | Azure Functions Scale and Hosting | Microsoft | https://learn.microsoft.com/azure/azure-functions/functions-scale | accessed 2026-09-16 | current docs | locator: Flex/Premium/Dedicated/Container Apps timeout differs; Consumption default 5min/max10min; HTTP-triggered response max 230s due load balancer; async pattern recommended for longer work | VERIFIED_SPEC / PRODUCT_VOLATILE | context + limit
FINDINGS
- Serverless AIの適切なCoreは「LLMをfunction内へ必ず載せる」ではない。小さなorchestrator/functionがeventを受け、durable queue/stateへ記録し、managed model APIまたは別inference serviceを呼び、結果をdurable storeへcommitする形が最もportableである。
- execution timeoutはprovider/plan/runtimeで異なる。AWS Lambda標準functionは最大15分、Azure Functionsはhosting planで大きく異なりHTTP応答には別の230秒境界、Cloud Run Jobsは通常task最大7日だがGPU taskは1時間である。よって「serverlessだから短時間」も「container serverlessなら無制限」も一般化不可。
- queue/event integrationはduplicateを前提にする。AWS Lambda+SQSはat-least-onceでduplicate processingを明記しているため、AI call・billing・email送信・DB mutation等のside effectはidempotency key、deduplication record、outbox/transaction boundaryが必要。
- GPU serverlessは実在するがavailability gateが強い。Cloud Run GPUはscale-to-zero可能で、L4/RTX PRO 6000 Blackwellをmanagedで提供する一方、GPU type、region、CPU/RAM minimum、one-GPU-per-instance等の制約がある。GPU availabilityをCPU serverlessと同等に扱わない。
- cold startだけでなくmodel initialization、weight download、tokenizer/runtime initialization、network path、upstream model rate limitを別々に測る必要がある。platform instance startup値をend-to-end TTFT保証へ外挿しない。
LIMITS / COUNTEREVIDENCE / FAILURE ENVELOPE
- function timeout前にupstream model callが長引けばpartial work/duplicate retryが起こり得る。
- queue redeliveryは障害ではなくdelivery semanticsの一部。handler非idempotentなら二重課金・二重通知・二重mutationになり得る。
- scale-to-zeroはidle costを下げる一方、cold path latencyを増やし得る。
- GPU startup約5秒というCloud Run値はcontainer内model readiness/weight load/TTFTを保証しない。
- serverless providerのquota、concurrency、region、GPU inventory、network egress、secret/IAM設定はtenantごとに異なる。
- long-running agentを単一request/function invocationへ閉じ込めるとtimeout・retry・checkpoint lossが増える。durable workflow/state machineへ分解すべきケースがある。
AVAILABILITY_GATES
provider / region / hosting plan / runtime generation / trigger type / timeout / concurrency quota / queue semantics / GPU type and inventory / CPU-memory minimum / VPC-network path / model endpoint region / secret manager and IAM / payload size / retry-DLQ policy / pricing revision。
IMPLEMENTATION_STATE
VERIFIED_SPEC: Lambda+SQS、Cloud Run services/jobs/GPU、Azure Functionsで実装可能な構成要素を確認。PROPOSAL: 将来Coreに SERVERLESS_AI_EXECUTION_CONTRACT を置く。fields: event_id/idempotency_key, trigger/source, queue/topic, payload hash/schema, function/container image digest, runtime revision, timeout, retry/backoff, DLQ, model endpoint/model ID, request hash, response artifact, durable checkpoint, side-effect commit key, region, concurrency, cold/warm marker, latency breakdown, cost attribution, audit trace。
BENCHMARK_OR_EVAL
TEST_PROFILE(未実施): warm/cold、single/burst、duplicate event、upstream 429/5xx、timeout直前response、poison message、partial batch failure、DLQ replay、model endpoint latency spike、GPU scale-from-zeroを固定fixture化。p50/p95/p99 end-to-end latency、cold-start contribution、duplicate side-effect rate、retry amplification、DLQ rate、success after retry、cost/request、idle cost、model-ready time、audit completenessを分離計測する。
SECURITY / PRIVACY / AUDIT / COST / OPERABILITY
Security: least-privilege service identity、secret manager、private egress/VPC要否、webhook/event authenticity、payload classificationを別管理。Privacy: queue/log/DLQにpromptやPIIが残る可能性をretention対象化。Audit: event→invocation→model request→side effectをtrace/idempotency keyで結ぶ。Cost: function/container computeだけでなくqueue、egress、model tokens、GPU startup/idle、retry amplificationを含める。Operability: DLQ replay、rollback、quota exhaustion、region failoverをrunbook化。
SAFE_WORDING_FOR_FUTURE_BOOK
「Serverless AIは、小規模・断続的・event-drivenなAI処理で常時稼働基盤を減らせる有力な実装形である。ただし実行時間、再試行、重複配送、quota、GPU/region、cold pathはproviderごとに異なる。外部side effectを伴う処理ではdurable stateとidempotencyを設計契約に含める。」
UPDATE_WORK_HANDOFF
- provider mapping時にAWS Lambda/SQS、Google Cloud Run/Tasks/Pub/Sub、Azure Functions/Service Bus等を同一比較軸へmapする。
- pricing・quota・GPU region/typeは公開後更新時に再pinする。
- EA-085 Event-driven AIのEVENT_TO_ACTION_CONTRACTと重複統合せず、EA-086はexecution substrate/cost/timeout/cold pathを担当する。
- long-running agent/workflowはDurable Functions/Step Functions/Workflows等のdurable orchestrationを別subsectionで追加採集する。
OPEN_UNKNOWN
2026-09-16時点の各provider exact price/concurrency quota、Cloud Run GPUの全region inventory、Azure Flex Consumptionのtenant別availability、AWS Lambda Managed Instancesの全適用条件。STOP_CONDITION: execution semantics、duplicate/retry boundary、GPU serverless availability gate、safe architecture contractが一次資料で確立したためEA-086の初回bounded packetは完了。価格/region/quotaは公開後Workで再確認する。
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EVD-EA-086-URL-44B5D8B4F201研究資料研究資料根拠の出所: SOURCE_PACKET_REFERENCE1. official spec/docs | AWS Lambda — Configure Lambda function timeout | Amazon Web Services |
- 裏付ける内容
- —
- 確認日
- —
- 出典・実験ID
- SRC-EA-086-URL-44B5D8B4F201
- 検証箇所
- EVIDENCE TABLE · 1. official spec/docs | AWS Lambda — Configure Lambda function timeout | Amazon Web Services | https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/configuration-timeout.html
- 適用範囲
- EVIDENCE TABLE
- 出典・来歴
- SOURCE_PACKET_REFERENCE_PROJECTED
- 限界
- 元の監査済み資料に記載された参照先です。URLの復元は、資料の最新性や全主張の支持を新たに検証したことを意味しません。
EVD-EA-086-URL-C784C5865F16研究資料研究資料根拠の出所: SOURCE_PACKET_REFERENCE2. official spec/docs | Using Lambda with Amazon SQS | Amazon Web Services |
- 裏付ける内容
- —
- 確認日
- —
- 出典・実験ID
- SRC-EA-086-URL-C784C5865F16
- 検証箇所
- EVIDENCE TABLE · 2. official spec/docs | Using Lambda with Amazon SQS | Amazon Web Services | https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/with-sqs.html
- 適用範囲
- EVIDENCE TABLE
- 出典・来歴
- SOURCE_PACKET_REFERENCE_PROJECTED
- 限界
- 元の監査済み資料に記載された参照先です。URLの復元は、資料の最新性や全主張の支持を新たに検証したことを意味しません。
EVD-EA-086-URL-8CCB457B5EA0研究資料研究資料根拠の出所: SOURCE_PACKET_REFERENCE3. official spec/docs | Cloud Run GPU support for services | Google Cloud |
- 裏付ける内容
- —
- 確認日
- —
- 出典・実験ID
- SRC-EA-086-URL-8CCB457B5EA0
- 検証箇所
- EVIDENCE TABLE · 3. official spec/docs | Cloud Run GPU support for services | Google Cloud | https://docs.cloud.google.com/run/docs/configuring/services/gpu
- 適用範囲
- EVIDENCE TABLE
- 出典・来歴
- SOURCE_PACKET_REFERENCE_PROJECTED
- 限界
- 元の監査済み資料に記載された参照先です。URLの復元は、資料の最新性や全主張の支持を新たに検証したことを意味しません。
EVD-EA-086-URL-16F9BE23F7EC研究資料研究資料根拠の出所: SOURCE_PACKET_REFERENCE4. official spec/docs | Create jobs — Cloud Run | Google Cloud |
- 裏付ける内容
- —
- 確認日
- —
- 出典・実験ID
- SRC-EA-086-URL-16F9BE23F7EC
- 検証箇所
- EVIDENCE TABLE · 4. official spec/docs | Create jobs — Cloud Run | Google Cloud | https://cloud.google.com/run/docs/create-jobs
- 適用範囲
- EVIDENCE TABLE
- 出典・来歴
- SOURCE_PACKET_REFERENCE_PROJECTED
- 限界
- 元の監査済み資料に記載された参照先です。URLの復元は、資料の最新性や全主張の支持を新たに検証したことを意味しません。
EVD-EA-086-URL-728ABC12B871研究資料研究資料根拠の出所: SOURCE_PACKET_REFERENCE5. official spec/docs | Azure Functions Scale and Hosting | Microsoft |
- 裏付ける内容
- —
- 確認日
- —
- 出典・実験ID
- SRC-EA-086-URL-728ABC12B871
- 検証箇所
- EVIDENCE TABLE · 5. official spec/docs | Azure Functions Scale and Hosting | Microsoft | https://learn.microsoft.com/azure/azure-functions/functions-scale
- 適用範囲
- EVIDENCE TABLE
- 出典・来歴
- SOURCE_PACKET_REFERENCE_PROJECTED
- 限界
- 元の監査済み資料に記載された参照先です。URLの復元は、資料の最新性や全主張の支持を新たに検証したことを意味しません。
EA-086-R11-RESEARCH研究資料研究資料根拠の出所: AUDITED_CANONICAL_RESEARCH_PACKETEA-086 監査済みresearch / canonical revision binding
- 裏付ける内容
- 1. Serverless AIの適切なCoreは「LLMをfunction内へ必ず載せる」ではない。小さなorchestrator/functionがeventを受け、durable queue/stateへ記録し、managed model APIまたは別inference serviceを呼び、結果をdurable storeへcommitする形が最もportableである。 2. execution timeoutはprovider/plan/runtimeで異なる。AWS Lambda標準functionは最大15分、Azure Functionsはhosting planで大きく異なりHTTP応答には別の230秒境界、Cloud Run Jobsは通常task最大7日だがGPU taskは1時間である。よって「serverlessだから短時間」も「container serverlessなら無制限」も一般化不可。 3. queue/event integrationはduplicateを前提にする。AWS Lambda+SQSはat-least-onceでduplicate processingを明記しているため、AI call・billing・email送信・DB mutation等のside effectはidempotency key、deduplication record、outbox/transaction boundaryが必要。 4. GPU serverlessは実在するがavailability gateが強い。Cloud Run GPUはscale-to-zero可能で、L4/RTX PRO 6000 Blackwellをmanagedで提供する一方、GPU type、region、CPU/RAM minimum、one-GPU-per-instance等の制約がある。GPU availabilityをCPU serverlessと同等に扱わない。 5. cold startだけでなくmodel initialization、weight download、tokenizer/runtime initialization、network path、upstream model rate limitを別々に測る必要がある。platform instance startup値をend-to-end TTFT保証へ外挿しない。
- 確認日
- —
- 出典・実験ID
- COMM-079-EA0086
- 検証箇所
- COMM-079-EA0086 · EA-086-R5-LEGACY-MIGRATION-20261008-R1 · content/staging/EA-086.md
- 適用範囲
- 監査済みEA本文・canonical revision・既存Source Graph relationの範囲。欠損currentnessは推測で閉じない。
- 出典・来歴
- AUDIT_PASS_CANONICAL_BINDING
- 限界
- canonical監査・revision bindingの存在を示す。外部ソースcurrentnessが本文またはcontrol-planeで確定していない場合は、currentnessをUNKNOWNのまま保持する。
EA-086-R11-WEB-READBACK実装資料実装資料根拠の出所: IMPLEMENTATION_READBACKEA-086 Web body identity / canonical readback
- 裏付ける内容
- canonical staging bodyのSHA-256一致とR9 canonical ledger readbackをProduction projectionの入力として検証する。
- 確認日
- —
- 出典・実験ID
- WEBBODY-EA0086-R8-4F392BAB
- 検証箇所
- WEBBODY-EA0086-R8-4F392BAB · content/staging/EA-086.md · EA-086-R5-LEGACY-MIGRATION-20261008-R1
- 適用範囲
- R9/R10 canonical readback後のProduction生成時body identity。
- 出典・来歴
- CANONICAL_READBACK_BODY_HASH_MATCH
- 限界
- body identity/readbackは本文claim自体の真偽や外部ソースの最新性を追加保証しない。
- 出典ID
- COMM-079-EA0086, SRC-EA-086-URL-44B5D8B4F201, SRC-EA-086-URL-C784C5865F16, SRC-EA-086-URL-8CCB457B5EA0, SRC-EA-086-URL-16F9BE23F7EC, SRC-EA-086-URL-728ABC12B871, WEBBODY-EA0086-R8-4F392BAB
- 追跡中のUNKNOWN ID
- EA-086-UNKNOWN-01, EA-086-UNKNOWN-CURRENTNESS
- 再確認のきっかけ
- canonical revision/publication state change · body artifact hash change · source currentness change · new contradiction or implementation readback
機械検査: 通過 — Automated validation does not guarantee accuracy or authorize execution.
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