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Cloud Run は、AI を活用したアプリケーションをコンセプトから本番環境に効率的に移行したいと考えている開発者や AI 研究者にとって、推奨されるプラットフォームとして登場しました。このプラットフォームの一連のサービスは迅速な開発を促進し、 Vertex AI Studio でのプロトタイプ作成からコンテナ化されたアプリケーションのデプロイまでシームレスに移行します。この機能により、市場投入までの時間が大幅に短縮され、開発者はインフラストラクチャの問題ではなくイノベーションに集中できるようになります。

プラットフォームに組み込まれたサービスレベル目標(SLO) モニタリングとGoogle Cloud の可観測性ソリューションとの統合により、アプリケーションはユーザーの期待に応えるだけでなく、貴重なビジネス分析情報も提供できるようになります。ロギング、モニタリング、トレースなどの Cloud Run の可観測性ツールは、特に複雑なオーケストレーションや検索拡張生成 (RAG) の実装を扱う場合に、AI アプリケーションのパフォーマンスとレーテンシーを理解するために不可欠です。

Cloud Run は、AI 開発の重要な側面である迅速な反復と実験をサポートします。トラフィック分割機能により、開発者は複数のサービス リビジョンを同時にテストし、ユーザー エンゲージメント メトリックに基づいてすばやく比較および調整できます。さらに、Cloud Deploy は新しいリビジョンのロールアウト プロセスを効率化し、既存の開発ワークフローとシームレスに統合します。

コンテキスト固有のデータを必要とする AI アプリケーションの場合、Cloud Run は AlloyDB や Cloud SQLなどのクラウド データベースへの直接接続を提供します。この接続は RAG 実装に不可欠であり、モデルの応答を強化するために必要なコンテキスト情報を提供します。さらに、Cloud Run はカスタム ドメインとマルチリージョン デプロイメントをサポートしているため、一貫性と信頼性の高いユーザー エクスペリエンスが保証され、グローバル外部ロードバランサによるリージョン間の統一されたアクセスという追加のメリットもあります。ソース：