AIに任せた長時間処理が途中で落ちて全部やり直し ― チェックポイントと冪等性で「再開できる」ジョブを設計する
この記事で分かること
AIに任せた長時間処理が途中で落ちた際に、チェックポイントと冪等性を設計することで再開可能なジョブを構築する方法が分かる。障害時の再実行コストを抑える具体的な設計指針が得られる。
詳細要約
長時間のAI処理が中断した際、最初からやり直さないために、処理を分割して途中状態を保存する「チェックポイント」と、同じ処理を何度実行しても結果が変わらない「冪等性」を組み込むことが最も有効な対策となる。実際の設計では、処理の区切りごとに中間結果をファイルやデータベースに保存する仕組みを実装し、再開時には保存済みのチェックポイント以降の処理だけを実行するよう制御する。また、API呼び出しやデータ書き込みの処理には一意のIDを付与し、同じリクエストが重複しても安全にスキップできる冪等性を確保することで、中断後の再実行がスムーズになる。