MemoryLake
엔지니어링 및 개발자대량 에이전트 작업 부하를 위한 기억 아키텍처

규모에 맞게 구축된 기억 아키텍처에서 대량 에이전트 작업 부하 실행

DIY 에이전트 기억은 수천 명의 사용자에게 작동합니다. 수백만 명에게는 무너집니다. MemoryLake의 기억 아키텍처는 대량 에이전트 작업 부하를 처리합니다 — 샤드 저장소, 낮은 대기 시간 읽기, 충돌 없는 동시 쓰기 및 비용 효율적인 보존.

Day 1DIY 에이전트 기억은 수천 명의 사용자에게 작동합니다.Got it, I will remember.Day 7 — new sessionSame task again — can you keep the context?× Sure — what was the context again?(forgot every detail you taught it)+ MEMORYLAKE LAYERMemory auto-loaded규모에 맞는 샤드 저장소낮은 대기 시간 읽기동시 쓰기 처리SESSION OUTPUTSame prompt, on-brand answerNo re-briefing required.

규모에 맞게 구축된 기억 아키텍처에서 대량 에이전트 작업 부하 실행

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문제: 에이전트 기억 아키텍처는 선형적으로 확장되지 않습니다

Postgres + Redis에서 10,000명의 사용자에게 배포했습니다. 기억이 작동했습니다. 100,000명의 사용자에 도달하자 쓰기가 지연되기 시작했습니다. 1M 사용자가 되면 검색 시간이 초과됩니다. 프로토타입에 적합했던 아키텍처는 규모에서 무너지고, 재작성에는 엔지니어링 시간의 1/4이 소요됩니다.

MemoryLake의 아키텍처가 대량 에이전트를 지원하는 방법

규모에 맞는 샤드 저장소

규모에 맞는 샤드 저장소

테넌트가 샤드에 투명하게 분산됩니다.

MEMORY낮은 대기 시간 읽기

낮은 대기 시간 읽기

수백만 명의 사용자에서 단일 밀리초 유지.

MEMORY동시 쓰기 처리

동시 쓰기 처리

잠금 없이 충돌 없는 병합.

비용 효율성을 위한 계층 보존

비용 효율성을 위한 계층 보존

핫, 웜, 콜드 계층.

MEMORY100M+ 문서 작업 부하에서…

100M+ 문서 작업 부하에서 테스트됨

규모에서 생산 검증됨.

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대량 에이전트 기억에 대한 작동 방식

  1. 연결 — 아키텍처가 투명하게 규모를 처리합니다.
  2. 구조화 — 테넌트와 네임스페이스가 자동으로 샤드됩니다.
  3. 재사용 — 읽기 및 쓰기가 엔지니어링 개입 없이 규모에서 제공됩니다.

전후: 대량 에이전트 기억 아키텍처

DIY memoryMemoryLake
Scale ceilingHits limitsProduction at 100M+ docs
Sharding effortCustomBuilt in
Concurrent write capacityBottleneckedPer-namespace concurrent
Cost efficiency at scaleCustom tieringNative tiered retention

대상

기억 아키텍처가 병목 현상이 되고 재작성 비용이 여러 분기로 알려진 규모에 접근하는 에이전트 SaaS 또는 AI 플랫폼의 엔지니어링 리더.

관련 사용 사례

자주 묻는 질문

실용적인 규모 한계?

작업 공간당 100M+ 문서에서 테스트됨.

규모에서 읽기 지연에 대한 SLA?

단일 밀리초 p95가 일반적입니다.

자체 호스팅?

예 — 엔터프라이즈 계층이 귀하의 VPC에 배포됩니다.