Container Compute Service:Agent Sandbox

強力なセキュリティ分離

• 各サンドボックスは、MicroVM レベルで分離されたランタイムを基盤とする、専用のセキュアな実行環境で動作します。

• 本サービスは、コンピューティング、ネットワーク、ストレージのエンドツーエンドの分離を提供し、サンドボックスレベルのロギングとモニタリングをサポートすることで、監査とトラブルシューティングを簡素化します。

大規模かつ低レイテンシーの弾性スケーリング

• イメージキャッシュアクセラレーションにより、イメージの準備が数秒で完了し、一般的なシナリオではプル時間を 90% 以上削減し、サンドボックス作成時のイメージ準備時間を大幅に短縮します。

• ワークロード特性に基づく事前スケジューリング最適化により、高並行性シナリオでの作成効率が向上します。本サービスは、大規模環境で 1 分あたり最大 15,000 個のサンドボックスの作成をサポートし、エージェント強化学習 (AgentRL) の反復速度を加速します。

• ウォームプール最適化により、多くの場合、数百ミリ秒以内という迅速なサンドボックス作成が可能になります。

状態の永続化

• 実行中のサンドボックスをオンデマンドで休止状態にでき、メモリ状態が保持されるため、高速な復帰が可能です。この機能は、インタラクティブな AI エージェントリクエストへの迅速な応答を保証します。一般的なシナリオでは、サンドボックスは 1～10 秒で復帰し、メモリ状態を復元します。

• サンドボックスのメモリ状態のチェックポイントおよびリストア操作を実行できます。この機能により、AI エージェントの状態の保存と移植が可能になり、並列分岐探索を必要とするシナリオを加速します。

柔軟で豊富なエコシステム

• 豊富なシナリオ：Agent Sandbox は、コードインタープリターやブラウザ利用など、多様な AI エージェントサンドボックスシナリオをサポートします。

• 統合方法：

  • E2B 互換 SDK (推奨)：この方法は、E2B エコシステムと互換性のある SDK を提供します。使い慣れた E2B SDK 呼び出しパターンを使用して、サンドボックスの作成、接続、実行、解放ができ、移行とリファクタリングのコストを削減できます。

  • Sandbox CR (推奨)：この方法は、宣言的な統合を実現します。カスタムリソース (CR) オブジェクトを使用して、サンドボックステンプレート、ランタイムパラメーター、およびライフサイクルを管理できます。

• Kubernetes エコシステム：Agent Sandbox は、ネイティブ Kubernetes エコシステムと深く統合し、既存のストレージ、ネットワーク、および運用監視システムとの互換性を保証します。

課金計算式

サンドボックスあたりのコスト = (vCPU 数 × vCPU 単価 + メモリサイズ × メモリ単価) × 課金時間

課金方法

サンドボックスインスタンスは従量課金方式で課金され、秒単位で計算され、1 時間ごとに請求されます。