Agent Bucket: Trilyon Seviyesinde Agent Yerel Depolama Alanı

AI Agent'ların mantar gibi çoğaldığı günümüzde, geliştiriciler hayal güçlerini zorlayarak akıllı uygulamalar inşa ediyorlar. Kod yazmanıza yardımcı olan programlama asistanlarından, tek bir cümleyle film üreten yaratıcı araçlara ve her an göreve hazır kişisel akıllı asistanlara kadar, Agent'lar dijital dünyayla etkileşim şeklimizi yeniden şekillendiriyor. Bu dalganın arkasında, giderek netleşen bir fikir birliği var: Serverless mimarisi (Lambda gibi), büyük dil modelleri (LLM) ve bulut depolama (S3, TOS gibi) ile Vibe Coding'i birleştirerek, herkes 30 dakika içinde kendi AI Agent'ını hızlıca kurabilir.

"Kullanılabilir" olmaktan "iyi kullanılabilir" olmaya geçişte, Agent geliştiricileri "oyuncak"tan "üretim seviyesi uygulamaya" geçişte hala aşılması gereken zorluklarla karşı karşıya. İşletmelerin çok sayıda kullanıcıya ulaşmasıyla birlikte, geliştiriciler son derece karmaşık bir zorlukla karşı karşıya kalıyor: Nesne depolama üzerinde çok sayıda son kullanıcı için eksiksiz bir depolama çözümü nasıl oluşturulur? Çoğu geliştirici için bu, yalnızca teknik bir engel değil, aynı zamanda Agent'ların ölçekli dağıtımını engelleyen bir uçurumdur. Agent Bucket, AI yerel depolama tasarımı aracılığıyla çok kiracılı sistemlerin oluşturulma sürecini tamamen basitleştirmeyi ve daha kullanıcı dostu Agent yetenekleri sağlamayı amaçlamaktadır.

Yüz Milyonlarca Kullanıcı Akın Ettiğinde, Geleneksel Nesne Depolama "Yetersiz Kalıyor"

Çok popüler bir AIGC uygulaması geliştirdiğinizi hayal edin. Her kullanıcı çok sayıda resim, video ve geçici dosya oluşturacak ve depolayacaktır. Bir geliştirici olarak, S3 ve TOS gibi olgun ve ölçeklenebilir nesne depolama hizmetlerini seçmeniz doğaldır. Ancak sorun şu: Çok sayıda kullanıcı için veriler nasıl yönetilir?

2022'de S3'ün blogunda yayınlanan "Partitioning and Isolating Multi-Tenant SaaS Data with Amazon S3" makalesinde iki yöntem açıklanmaktadır: "Her kiracı için ayrı S3 bucket'ı kullanmak" ve "Önek tabanlı izolasyonlu paylaşımlı S3 bucket'ı":

• Her kullanıcı için ayrı bir "bucket" oluşturmak: Bu, kullanıcı sayısı az olduğunda uygulanabilir, ancak kullanıcı sayısı on binlere, milyonlara ulaştığında, bucket sayısı hızla patlayacak ve yönetim maliyetleri ve kaynak sınırlamaları dayanılmaz hale gelecektir. S3, tüm bölge için toplam 10000 bucket kotası sağlar, ancak popüler AI yetenekleri için 10000 yeterli değildir.

• Aynı bucket içinde "önek" kullanarak kullanıcıları ayırt etmek: Bu, ana akım çözüm haline geldi. Örneğin, A kullanıcısının dosyaları user-a/ ile başlarken, B kullanıcısının dosyaları user-b/ ile başlar, tıpkı bilgisayarda dosyaları klasörlerle yönetmek gibi. Ancak nesne depolamada yerel klasörler bulunmadığından, bu çözüm, "K-V" depolama sisteminde "ortak önek" (Prefix) aracılığıyla çok kiracılılığı ayırt eder.

"Bucket" veya "önek" tabanlı bu çözüm, son on yılda yaygın olarak kullanılmıştır. Ancak aşağıdaki sorunları içerir:

• Çoklu kiracı izolasyonu: Tüm kullanıcıların verileri aynı bucket içinde karışıktır. Bir kullanıcının anormal derecede yüksek frekanslı erişimi, diğer tüm kullanıcıları etkileyebilir ve "komşu etkisi" yaratabilir. Performans izolasyonu ve arıza izolasyonu söz konusu bile olamaz.

• İzin yönetimi: Karmaşık izin politikalarının (IAM Policy) bakımı zordur ve kolayca yapılandırma hatalarına yol açabilir, bu da kullanıcı verilerinin yanlışlıkla erişilmesine neden olabilir, özellikle diğer bulut hizmetleriyle etkileşim gerektiğinde risk daha da artar.

• Maliyet şeffaflığı: Her kullanıcının ne kadar depolama alanı tükettiğini ve ne kadar trafik ücreti oluşturduğunu tam olarak bilmek zordur. Kullanıma göre ücretli kullanıcılardan ücret almak istediğinizde, faturalandırma ve ölçüm karmaşık bir hal alır.Neden Bu Temel İhtiyaçlar, Agent Geliştiricileri Tarafından Nesne Depolama Üzerinde Biraz "Ağır" Bir Şekilde Uygulanıyor? Bunun Nedenini Derinlemesine İncelediğimizde, Mevcut Bulut Yerel Mimaride, S3 Gibi "Nesne Depolama" ile Geleneksel "Dosya Sistemi" Arasında Büyük Bir Boşluk Olduğu Görülüyor. Nesne depolama (S3/TOS) özünde "düzleştirilmiş" bir yapıdır ve tasarım amacı, büyük miktarda verinin basit bir şekilde depolanmasıdır. Dev bir depoya benzer, kapasitesi neredeyse sınırsızdır, ancak mantıksal yapısı son derece basittir. Yerel olarak gelişmiş dizin yönetimi, ayrıntılı meta veri kontrolü ve gerçek kiracı algısı eksiktir. Geliştiriciler, "düz" S3 üzerinde, ön ekleri sabit kodlayarak "üç boyutlu" çok kiracılı bir dosya sistemini simüle etmeye çalıştıklarında, aslında "dizin semantiği, güçlü izolasyonlu" bir Agent uygulamasının dosya erişim yöntemini desteklemek için bir tür "statik KV depolama" kullanıyoruz. Yani Agent, dosyaları yönetmek ve çok kiracılı izinleri ve izolasyonu kontrol etmek ve çözmek için ek token tüketmek zorundadır. Bu ek token tüketimi, S3'ün tanımladığı basit depolama hizmetinin Agent için yeterince basit olmadığını gösteriyor.

2025 S3 blog yazısı 《Design patterns for multi-tenant access control on Amazon S3》 S3 Access Point'i daha da açıklıyor. Bu, birden çok sanal ağ erişim noktası oluşturulabileceği ve her erişim noktası için özelleştirilmiş bir erişim noktası politikası yapılandırılabileceği anlamına gelir ve ağ planlama düzeyinde çok kiracılı senaryolar için bazı çözümler sunar.

Agent Wonderland

İdeal bir Agent geliştiricisi, bir AI Agent geliştirirken, tamamen sunucusuz bir Agent oluşturmak için "Agent SDK + depolama + MaaS hizmeti"ni temel alabilir:

• Agent tamamen sunucusuz çalışabilir

• Mevcut ürün yeteneklerini bir araya getirerek Vibe Coding yöntemiyle Agent oluşturulabilir

• Sadece "ADK" python betiğini korumak yeterlidir

• Depolama için nesne depolama kullanılır

• AI yetenekleri için 豆包 kullanılır

• Teorik olarak ECS veya diğer örnek tabanlı ürünlere ihtiyaç duyulmaz

Aynı zamanda, depolamanın aşağıdaki yetenekleri sağlaması gerekir:

• Agent, nesne semantiğine sahip bir depolama türüne (dosyaları kaydetme) sahip olabilir, çok kiracılı erişim yeteneği sağlar, milyonlarca ile başlar ve milyarlara kadar genişletilebilir

• Agent, her kullanıcı için bağımsız bir alan sağlayabilir (birden çok iş arasında, iş veya uid adları tekrarlanabilir)

• Agent, her kullanıcının bant genişliğini doğrudan yapılandırabilir, kullanıcı nesnesi toplam boyut sınırını yapılandırabilir

• Agent, kullanıcıya göre faturalandırma, izleme ve gözlem yapabilir

• Agent, her kullanıcının dosyaları için erişim politikaları yapılandırabilir

Agent Bucket：AI Agent'a "Çok Kiracılı Yerel" Genleri Enjekte Etmek

Bu zorluğu temelden çözmek için, tamamen yeni bir nesne depolama paradigması öneriyoruz: Agent Bucket. Temel yeniliği, geleneksel "bucket" ve "nesne" arasında yeni bir yerel kaynak katmanı sunmaktır: nesne koleksiyonu.

Bu tasarımın temel fikri son derece basittir: Her son kullanıcınız için özel bir ObjectSet eşleştirin. ObjectSet'i, her kullanıcı için özel olarak tasarlanmış bir "veri kasası" veya "bulut kişisel alanı" olarak düşünebilirsiniz. Mantıksal olarak sizin (geliştiricinin) Bucket'ınıza aittir, ancak fiziksel ve yönetimsel olarak kendi bağımsız "kişiliğine" ve "yaşam döngüsüne" sahiptir.Aracı Bucket, her bir bucket'ın 100 milyon ObjectSet'i desteklemesi sayesinde, yüz milyonlarca son kullanıcıya sanki her bir son kullanıcı kendi bağımsız depolama alanında "yaşıyormuş" gibi rahatlıkla hizmet verebilirsiniz. Artık çoklu kiracılı depolama yönetimiyle uğraşmanıza gerek kalmaz.

ObjectSet Tasarımı - Aracı Dostu Yetenekler

Aracı Bucket'taki ObjectSet, sadece bir seviye eklemekle kalmıyor, aynı zamanda çoklu kiracılı senaryolarda en zorlu ihtiyaçları kullanıma hazır yerel yeteneklere dönüştürüyor. Veri sahipliği ObjectSet katmanında netleştikten sonra, geçmişte gerçekleştirilmesi zor olan bir dizi yetenek kendiliğinden ortaya çıkıyor.

• Yerel İzolasyon: ObjectSet düzeyinde, her kullanıcı için bağımsız QPS, bant genişliği sınırlamaları ve kapasite kotaları ayarlayabilirsiniz. Ücretli kullanıcıların deneyimi garanti altına alınabilir ve ücretsiz kullanıcıların anormal davranışları başkalarını etkilemez. Bu, gerçek bir arıza alanı izolasyonudur ve "komşuların" birbirini rahatsız etmesini engeller.

• Yerel İzinler: Her ObjectSet'in bağımsız bir alanı olabilir. Bu, kullanıcı A'ya tüm depolama bucket'ının alanını açığa çıkarmak yerine, user-a.yourapp.com gibi özel bir erişim adresi verebileceğiniz anlamına gelir. Daha da akıllıca olanı, "iki kilit" tasarımıdır: İlk kilit, bulut hizmeti sağlayıcısı tarafından verilen geçici erişim kimlik bilgisidir (STS) ve uygulama düzeyindeki erişim izinlerini kontrol eder; ikinci kilit ise ObjectSet'in bağımsız alanıdır ve ağ düzeyinde erişim isteklerini kullanıcının kendi veri alanıyla sınırlar. Bu, veri güvenliğini önemli ölçüde artırır.

• Yerel İzleme: İzleme panosunda, artık yalnızca tüm bucket'ın genel verilerini göremezsiniz. İzleme grafiklerini ObjectSet'e göre ayrıştırabilir, hangi son kullanıcının çok sayıda erişim gerçekleştirdiğini net bir şekilde görebilir ve böylece doğru operasyonel ve optimizasyon kararları alabilirsiniz.

• Yerel Yeteneklerin Alt Katmanlara İndirilmesi: Geçmişte yalnızca bucket düzeyinde ayarlanabilen politikalar, artık her kullanıcıya indirilebilir. Farklı seviyedeki kullanıcılar için farklı veri yaşam döngüleri ayarlayabilir veya her ObjectSet için farklı şifreleme anahtarları kullanarak daha ayrıntılı ve daha güvenli veri yönetimi sağlayabilirsiniz.

• Yerel Ölçüm: Her kullanıcının ne kadar depolama alanı kullandığını bilmek mi istiyorsunuz? Depolama maliyetlerini her kullanıcıya doğru bir şekilde paylaştırmak mı istiyorsunuz? Artık çok kolay. Aracı Bucket, her ObjectSet'in kapasitesini ve kullanımını otomatik olarak istatistiksel olarak hesaplar ve faturalandırmanızı ve paylaştırmanızı netleştirir.

• Yerel Faturalandırma: Geliştiriciler, maliyet paylaşımını kolayca gerçekleştirebilir ve depolamadan kaynaklanan ücretleri her son kullanıcıya doğru bir şekilde geri yansıtabilir. Örneğin, A, B ve C farklı kullanıcılarının fiili maliyet oranlarına göre farklı ücretler alarak, Aracı'nın ticarileştirilmesine veri desteği sağlayabilirsiniz.

• Yerel Kapasite Sınırı: Aracı'nın işletme maliyetlerini kontrol etmek için, her ObjectSet için bir Kota (kapasite sınırı) ayarlayabilirsiniz. Önceden ayarlanmış değere ulaşıldığında, sistem bu kullanıcının yeni dosyalar oluşturmaya devam etmesini kısıtlayacak ve çoklu kiracılı senaryolarda kaynak kötüye kullanımını kökten önleyecektir.

• Yerel Zeka: Aracı Bucket, Aracı'nın geleneksel dosya basit "erişim" sınırlamalarının ötesine geçmesini sağlayarak, Object'e yerel zeka kazandırır ve Aracı'nın tek elden geliştirilmesini daha verimli bir şekilde destekler. ObjectSet, akıllı dizinlemeyi tek tıklamayla etkinleştirebilir, Aracı'ya yerel olarak dost çok modlu soru-cevap yetenekleri sağlayabilir, geleneksel Object CRUD'un mekanik işlemlerinin yerini alabilir; hatta vektörleri, bilgileri, modelleri ve istemleri birbirine bağlayarak Agentself modunu tek tıklamayla etkinleştirmeyi destekler, doğrudan senaryolaştırılmış alt Aracı işlevlerini ortaya çıkarır ve üst katman Aracı geliştiricilerinin ana iş akışı oluşturmaya odaklanmasını sağlayarak akıllı para kazanma verimliliğini tam olarak serbest bırakır.

Uygulama Ölçeği Patlamasının Getirdiği Teknik Zorluklar

Aracı Bucket, ObjectSet kavramını tanıtarak, uygulama geliştiricilerine milyarlarca son kullanıcı verisini yönetmek için zarif ve verimli bir yol sunar. Her kullanıcının dijital varlıkları, kendi özel ObjectSet'inde güvenli bir şekilde saklanır ve doğal olarak izolasyon, faturalandırma ve kota yönetimi sağlanır.

Uygulama ölçeğinin hızla genişlemesiyle birlikte, büyük miktarda Set'in yönetim karmaşıklığı, izolasyon zorluğu ve fiziksel darboğazlar aynı anda ortaya çıkar:

• Büyük Miktarda Kullanıcının Derecelendirilmiş Yönetimi Sorunu: Uygulama, çok sayıda farklı seviyedeki kullanıcının kaynaklarını ve özelliklerini farklı şekilde yönetirken, kullanıcıların derecelendirilmiş meta verilerini kendisi tasarlayıp uygulaması ve nesne depolama özelliği anahtarlarını ilişkilendirmesi gerekir. Set'in yerel kavramı üzerinde geliştiricilerin kullanıcı derecelendirmesini zarif bir şekilde yönetmesine yardımcı olmak, uygulamanın hayata geçirilmesini hızlandırmak için önemlidir.- Tek Küme Kapasite Darboğazı: Agent Bucket mantıksal olarak sonsuza kadar genişletilebilse de, meta verileri varsayılan olarak tek bir fiziksel kümede depolanır. Kova içindeki toplam nesne sayısı yüz milyarlara veya hatta trilyonlara ulaştığında, tek bir kümenin fiziksel kapasitesi aşılmaz bir sınır haline gelir.

• Erişim Noktası Paylaşım Sorunu: Agent'ın iş çeşitliliği ve çok sayıda kullanıcının erişim noktasına getirdiği daha büyük güvenlik riskleri ve patlama yarıçapı nedeniyle, çok sayıda farklı iş ve kullanıcının farklılıklarına göre dinamik planlama yapmak, farklılaştırılmış güvenlik, izolasyon ve hızlandırma yetenekleri elde etmek zor bir nokta haline geliyor.

Set Tagging: Etiketleme ile Kullanıcı Sınıflandırması Yönetimi

ObjectSet, yerel etiketleme yönetimi yöntemleri sunarak, Agent geliştiricilerinin kullanıcı sınıflandırması yönetimini tamamlamak için set tagging yeteneklerini basitçe kullanmalarını sağlar; geliştiriciler, tanımlanan her kullanıcı seviyesi için bir etiket karşılık getirebilir ve her etiket için farklı kotalar ve özellikler açabilir, bu etikete sahip tüm ObjectSet'ler ilgili kotaları ve özellikleri uygular. V1, V2, V3 olmak üzere üç seviye örnek olarak açıklanmıştır:

• V1: Varsayılan seviye, ücretsiz kullanıcılar, tüm ObjectSet'lerin varsayılan etiketi, en fazla 1GiB veri depolayacak şekilde yapılandırılabilir, genel ağ dağıtımı 100mbps bant genişliğini geçemez, tek akış indirme hızı 1mbps olarak kontrol edilir;

• V2: Giriş seviyesi ücretli üyelik, en fazla 10GiB veri depolayacak şekilde yapılandırılmıştır, genel ağ dağıtımı 10gbps bant genişliğini geçemez, tek akış indirme hızı 10mbps olarak kontrol edilir;

• V3: Gelişmiş ücretli üyelik, daha büyük depolama ve genel ağ dağıtım kotası sağlamanın yanı sıra, ek genel ağ zayıf ağ hızlandırması ve yüksek performanslı ortam hızlandırma yeteneklerinin yapılandırılmasını da destekler;

Agent geliştiricileri, farklı kullanıcıların farklı gelişim döngülerine yönelik olarak, bu kullanıcıların kullanabileceği kaynakları ve katma değerli özellikleri yönetmek için V1/V2/V3 tagging'i esnek bir şekilde kullanabilir.

Set Slice: Çok Sayıda Kullanıcı Verisinin Yerel İzolasyonu

Bir Agent Bucket içindeki Set sayısı yüz milyona, nesne sayısı yüz milyarlara, trilyonlara ulaştığında, "tek Bucket'taki tüm meta verilerin tek bir KV kümesinde toplanması" gerçeği, kapasite ve performans açısından çifte risk getirecektir.

Set Slice, "mantıksal olarak ayrılmayan, fiziksel olarak ayrılan" bir düşünce tarzı sunar:

• Mantıksal olarak bakıldığında, hala yalnızca bir Agent Bucket'ı yönetiyorsunuz.

• Fiziksel olarak, Set ve Set içindeki nesne adlarının aralığına göre, meta veriler birden fazla Slice'a (dilim) ayrılır, her Slice farklı kümelere yerleştirilebilir, çoklu Set doğal olarak izole edilir, tek Set yatay olarak genişletilir.

Set Slice, ObjectSet yeteneğinin daha da genişletilmesi ve güvencesidir, altta yatan fiziksel kapasitenin sonsuz genişleme sorununu çözerken, üst ObjectSet yönetim modelinin istikrarını ve tutarlılığını sağlar.

• Yönetim Sınırı Kararlı: Bir Agent Bucket'ın verileri birden fazla fiziksel kümeye yayılmış olsa bile, ObjectSet hala izinler, kotalar, faturalandırma ve izleme için tek temel birimdir. Geliştiricilerin ObjectSet'e yönelik yapılandırdığı politikalar (erişim kontrolü, kapasite sınırı gibi) otomatik olarak ilgili tüm Slice'larda geçerli olur ve altta yatan verilerin dağılımı hakkında endişelenmeye gerek kalmaz.

• Tek Set Doğrusal Olarak Genişletilebilir: Bir ObjectSet'in veri miktarı hızla arttığında, verileri doğal olarak birden fazla Slice'a dağıtılır. Genel kümenin genişlemesiyle birlikte, ObjectSet'in kapasitesi de sorunsuz ve doğrusal olarak artar ve geliştiricilerin ObjectSet'in kendisinde herhangi bir ayrıştırma veya taşıma gibi yıkıcı işlemler yapmasına gerek kalmaz.

• Setler Arası Kaynak İzolasyonu: Farklı aralıklardaki nesneleri farklı fiziksel kümelere dağıtarak, SetSlice daha yüksek boyutlu kaynak izolasyonu sağlar. ObjectSet'in kota yönetimi ile birlikte, belirli bir "süper büyük" ObjectSet'in veri artışının tek bir kümenin tüm kaynaklarını sıkıştırmasını ve böylece diğer ObjectSet'lerin istikrarını etkilemesini etkili bir şekilde önleyebilir, böylece genel kapasite riskini kontrol edilebilir hale getirebilir.- Mantıksal Birlik ve Uyumluluk: İşletmeler ve geliştiriciler için, altta kaç tane Slice olursa olsun, karşılaştıkları her zaman mantıksal olarak birleşik bir Aracı Bucket'tır. Kova, ObjectSet ve nesneye yönelik tüm işlem yöntemleri aynı kalır ve fiziksel genişlemenin üst katman uygulamalarına tamamen şeffaf olmasını sağlar.

Erişim Noktası Ayarlama: Her Kullanıcının Erişim Girişini İzole Etme

Aracı Bucket, her ObjectSet için bağımsız erişim noktalarının (bağımsız alan adları) etkinleştirilmesini destekler ve erişim noktasında farklı güvenlik, izolasyon ve hızlandırma yeteneklerini genişletir. Sistem, bu nedenle milyarlarca bağımsız erişim noktasının planlanmasını ve farklı yapılandırma yeteneklerini desteklemelidir.

Bağımsız erişim alan adı {$apid}.tos-objectset-ap.volces.com: İki seviyeli güvenlik koruması

• Birinci Seviye Obscurity (Gizlilik): Kullanıcı/ObjectSet tarafından bağımsız alt alan adı, apid yüksek entropili karma, çok düşük çarpışma olasılığı, erişim alan adı açısından belirli bir kullanıcı girişini tahmin etmek ve tüketmek mümkün değildir;

• İkinci Seviye Containment (Sınırlama): Aracı geliştiricileri, ObjectSet düzeyinde erişim izinlerini dağıtmak için sts kullanır. Sts sızdırılsa bile, erişim aralığı belirli bir ObjectSet'in sınırlı geçerlilik süresiyle sınırlı olacak şekilde kontrol edilebilir;

Sezgisel planlama sistemi: Milyarlarca alan adı planlama stratejisi hesaplaması

• Kullanıcı/ObjectSet:tag tarafından farklı erişim stratejisi

• Birden fazla kullanıcı/ObjectSet, farklı genel ağ girişlerinde otomatik olarak dağıtılır ve tek bir giriş arızasının etkilediği kullanıcı sayısı kontrol altındadır

• Tam bölgesel esnek planlama, herhangi bir tek giriş arızası/aşırı yükü, trafik paketleme ve yer değiştirme işlemini otomatik olarak tamamlar

• Genel ağ hızlandırma dağıtım sınıfı kullanıcıları, genel ağ iletim hızlandırma etiketiyle işaretlenir ve otomatik olarak hızlandırma girişini planlar

• Genel ağ risk sınıfı kullanıcıları, risk etiketiyle işaretlenir, otomatik olarak genel ağ izolasyon girişini planlar ve genel ağ bant genişliği kotasını azaltır

• Dahili ağlar arası alan sınıfı kullanıcıları, alanlar arası etiketiyle işaretlenir ve otomatik olarak dahili özel hat hızlandırma yolunu planlar

• Yerel alan hızlandırıcı kullanıcıları, hızlandırıcı etiketiyle işaretlenir ve otomatik olarak yerel alan hızlandırıcısını bağlar

Programlama Asistanından AI Bulut Diskine, Aracı Bucket'ın Sınırsız Olasılıkları

Aracı Bucket, Aracı için eksiksiz bir çözüm sunar ve ObjectSet'in tasarım uygulama senaryoları bununla sınırlı değildir. Çok sayıda son kullanıcıya hizmet sunması gereken tüm uygulamalara kolayca genişletilebilir:

• Kod deposu: Geçmişte, işletmeler veya bireyler kodu bulutta barındırırken, hesap izolasyonu ve izin kontrolü sağlamak için genellikle nesne depolama üzerine bir "kiracı sistemi" kurmaları gerekiyordu. Artık, her geliştiriciye özel bir ObjectSet atanabilir ve kod deposu, derleme çıktıları ve bağımlılıklar tek bir yerde toplanabilir. Aracı Becerileri de doğal olarak ObjectSet'e uyarlanmıştır. Becerilerin yüklenmesi ve indirilmesi dağıtımı, Aracı çalışma zamanında komşuları rahatsız etmeyi önlemek için ObjectSet aracılığıyla güçlü izolasyon sağlar.

• Kurumsal fotoğraf albümü ağ diski: Geleneksel fotoğraf albümü veya ağ diski hizmetleri, genellikle tüm kullanıcıların fotoğraflarını aynı kovada karıştırır ve kullanıcıları öneklerle ayırt eder. Bu sadece yönetimi karmaşıklaştırmakla kalmaz, aynı zamanda "komşu etkisine" de neden olur. ObjectSet'e dayalı olarak, her kullanıcının fotoğraf ve videoları kendi Set'ine düşer, erişim zirveleri birbirini etkilemez ve ayrıca kullanıcı başına kapasite üst sınırları, yedekleme stratejileri ve şifreleme yöntemleri ayarlanabilir, böylece gerçekten "herkesin güvenli ve kontrol edilebilir bir bulut fotoğraf albümü" olur.

• Hadoop veri ambarı: Kurumsal veri ambarında, farklı iş hatları ve farklı veritabanları genellikle aynı temel depolama üzerinde kaynakları paylaşır. Her veritabanını bir ObjectSet'e eşleyerek, işletmeler birleşik depolama üzerinde veritabanına göre izolasyon ve kota kontrolü sağlayabilir. Özellikle ObjectSet, TOS üzerinde ek bir izin katmanı sağlar ve mevcut Proton on TOS'u değiştirmeden, TOS üzerinde depolanan Veritabanları ve Tablolar için izolasyon ve izin kontrolü sağlar. - Model Barındırma Platformu: Büyük model barındırma senaryolarında, her model sadece hacimli olmakla kalmaz, aynı zamanda farklı versiyonlara, ağırlıklara ve çıkarım yapılandırmalarına da sahip olabilir. Her model için bir ObjectSet oluşturmak, model ağırlıklarını, Tokenizer'ı, yapılandırma dosyalarını ve ilgili değerlendirme verilerini aynı alanda paketleyip barındırmayı sağlar. Operasyon tarafı, farklı modeller için farklı şifreleme stratejileri, yedekleme stratejileri ve bant genişliği kontrolü ayarlayabilir. Aynı zamanda, yerel ölçüm yetenekleri aracılığıyla her modelin gerçek kullanım maliyetini istatistiksel olarak hesaplayarak, model boyutuna göre faturalandırma ve kaynak planlaması için temel sağlar.

• Veri SaaS Hizmeti: Çok sayıda son kullanıcıya yönelik veri dağıtım platformları, genellikle aynı anda birçok veri sağlayıcısıyla arayüz oluşturmayı gerektirir. Hem her tarafın veri sınırlarının net olmasını sağlamak, hem de "büyük bir kovanın herkesi sürüklemesi" performans riskini önlemek gerekir. Agent Bucket yardımıyla, her veri sağlayıcısı kendi ObjectSet'ine sahip olabilir, orijinal verileri ve işleme sonuçlarını birleşik olarak yönetebilir ve ardından bağımsız alan adları ve bant genişliği, QPS kotaları aracılığıyla farklı sağlayıcılara farklı hizmet garantileri ve hız sınırlaması sağlayarak, "tek bir platform, birden fazla sağlayıcı, birbirlerinden izole ve kontrollü işbirliği" veri dağıtım altyapısı elde edilebilir.

Referanslar:

• https://aws.amazon.com/cn/blogs/apn/partitioning-and-isolating-multi-tenant-saas-data-with-amazon-s3/

• https://aws.amazon.com/cn/blogs/storage/design-patterns-for-multi-tenant-access-control-on-amazon-s3/