バースト期間の処理におけるDeepseekのスケーラビリティは、クラウド環境とオンプレミス環境の両方で分析でき、ハイブリッドモデルアプローチを活用できます。
###クラウド環境
クラウド環境では、DeepSeekのスケーラビリティは、ワークロードを動的に割り当てる能力によって向上します。これは、処理能力とデータ処理の需要が大幅に急増する可能性のあるバースト期間中に特に有益です。クラウド環境でDeepseekが採用しているいくつかの重要な戦略を以下に示します。
- 動的ワークロードの割り当て：DeepSeekはメタデータタグ付けを使用して、感度と緊急性によってデータを分類します。これにより、クラウドにあまり感度の低いタスクをオフロードし、クラウドリソースを速度とスケールのために活用しながら、重要なデータをオンプレミスを安全に保ちます[2]。このアプローチにより、クラウドリソースはバースト期間中に効率的に利用され、セキュリティを損なうことなくトラフィックの増加を処理できます。
- スケーラビリティと柔軟性：クラウド環境は、需要のあるスケーラビリティを提供します。これは、バースト期間を処理するために重要です。 DeepSeekは、需要に基づいて迅速にスケールアップまたはダウンすることができ、リソースが効果的に割り当てられ、ワークロードの増加を管理することができます[6]。この柔軟性は、ピーク使用時間中にパフォーマンスを維持するために不可欠です。
- コスト効率：クラウドのスケーラビリティは有益ですが、コストの増加にもつながる可能性があります。 Deepseekのモデルはリソースの使用を最適化し、クラウドリソースが必要な場合にのみ使用されることを保証するため、バースト期間中にコストを管理するのに役立ちます[2]。
###オンプレミス環境
オンプレミス環境では、バースト期間中のDeepSeekのスケーラビリティは、利用可能なハードウェアとインフラストラクチャによってより制約されています。ただし、採用できる利点と戦略がまだあります。
- 遅延とデータのプライバシー：オンプレミス環境は、低レイテンシと高いデータプライバシーを提供します。これは、リアルタイム処理と機密データ処理を必要とするアプリケーションにとって重要です[6]。バースト期間中、アプリケーションが応答性の高いままであることを保証するためには、低レイテンシを維持することが不可欠です。
- カスタムハードウェアの使用率：オンプレミスのセットアップにより、特定のタスクに最適化できるカスタムハードウェアを使用できます。これは、ハードウェアがピーク荷重を効率的に処理するように調整されるようにすることにより、バースト期間を管理するのに役立ちます[6]。
- 長期コスト削減：オンプレミス環境にはかなりの前払い投資が必要ですが、繰り返しのクラウド料金を回避することで長期コスト削減を提供できます[6]。これは、一貫したバースト期間を経験し、インフラストラクチャコストを効果的に管理できる組織にとって有益です。
###ハイブリッドアプローチ
Deepseekのハイブリッドモデルは、クラウド環境とオンプレミス環境の両方の強度を組み合わせて、バースト期間を処理するためのバランスの取れたアプローチを提供します。
- ハイブリッドRAGモデル：DeepSeekのハイブリッドモデルにより、企業はオンプレミスシステムのセキュリティと制御を維持しながら、クラウドのスケーラビリティを活用できます[2]。このバランスにより、機密データは安全なままであり、重大なタスクがクラウドにオフロードされ、バースト期間中にリソースの使用率を最適化することが保証されます。
- 適応検索チューニング：DeepSeekの適応検索チューニングは、リアルタイムのフィードバックに基づいて結果を継続的に改良し、AIに費やしたすべてのドルが測定可能な結果を提供することを保証します[2]。この適応アプローチは、リアルタイムのニーズに基づいてリソースが割り当てられるようにすることにより、バースト期間中のパフォーマンスを最適化するのに役立ちます。
全体として、バースト期間の処理におけるDeepSeekのスケーラビリティは、ハイブリッドアプローチによって大幅に向上します。これにより、クラウドとオンプレミスの両方の環境で動的なワークロード割り当て、コスト効率、最適化されたリソース利用が可能になります。
引用：
[1] https://www.reddit.com/r//aws/comments/1i8v9w5/scalable_deepseek_r1/
[2] https://www.chitika.com/deepseek-enterprise-rag-strategy/
[3] https://www.digitalocean.com/resources/articles/deepseek-explained
[4] https://arxiv.org/html/2502.11347v1
[5] https://energi.media/news/deepseek-ai-custends-future-power-demand-projections-consumes-50-the-resourcesof-of-competing-models/
[6] https://www.oneclickitsolution.com/centerofexcellence/aiml/on-premises-vs-cloud-hosting-llms-deepseek-r1-comparison
[7] https://futurumgroup.com/insights/deepseek-disupts-ai-market-with-cost-training-and-open-source-yet-many-questions-loom/
[8] https://news.ycombinator.com/item?id=42823568
[9] https://www.rippling.com/blog/5-reasons-to-build-with-ai-because of-deepseek
[10] https://www.datacenterfrontier.com/machine-learning/article/55264838/why-deepseek-is-great-for-and-hpc-and-no-big-deal-for-data-centers
[11] https://www.uncoveralpha.com/p/deepseek-and-the-ramification-on
[12] https://www.gptbots.ai/blog/deepseek-enterprise-on-premise