毎秒100万イベントを処理するデータ基盤「Yukon」、AI向け差分記録も備える

大量のリアルタイムデータを処理する基盤には、低遅延やベンダーロックイン回避だけでなく、AI エージェントが扱いやすいかどうかも問われ始めています。

高負荷ストリーミングとAI向け記録の両立

Eon が実施したベンチマークテストでは、1 時間にわたり毎秒 100 万件のイベントが送信されるなか、テーブルの遅延をリアルタイムから 2 分以内に保つことが求められました。Yukon はこの負荷に耐え、要件をクリアしました。

データはオープン形式でユーザー自身の AWS や Google Cloud アカウントに保存されます。そのため、将来 Yukon の利用をやめた場合でも、他のツールから問題なくデータを読み取ることができます。

さらに特徴的なのが AI エージェントへの配慮です。Yukon はテーブルの内容や変更履歴を自動でメモとして記録するため、エージェントはテーブル全体をスキャンすることなく、先週の変更点などをすばやく確認できます。

なぜ重要か

大量のイベントストリームを扱いながら AI ワークフローを導入したいチームにとって、Yukon の設計は合理的です。自社のクラウド上にオープン形式でデータを保持できる点はベンダーロックインを防ぎ、変更差分の記録はエージェント呼び出し時のトークン消費や計算コストの削減に直結します。データ基盤そのものが AI の探索行動に合わせて最適化されていく流れは、今後さらに加速しそうです。