قدمت AWS خدمة Lambda MicroVMs، وهي خيار حوسبة جديد بدون خوادم لتشغيل التعليمات البرمجية التي أنشأها المستخدم والتعليمات البرمجية التي أنشأها الذكاء الاصطناعي داخل بيئات افتراضية معزولة وذات حالة.
تستخدم أجهزة Lambda MicroVMs تقنية المحاكاة الافتراضية AWS Firecracker لتوفير بيئة تنفيذ منفصلة لكل مستخدم أو مهمة أو جلسة وكيل ذكاء اصطناعي. ويتلقى كل جهاز MicroVM مخصصًا HTTPS نقطة نهاية ويمكنها الحفاظ على حالة الذاكرة والقرص عند تعليقها.
تُهيئ AWS الخدمة لوكلاء ترميز الذكاء الاصطناعي، وأدوات التطوير التفاعلية، ومنصات تحليل البيانات، وأجهزة فحص الأمان، وأنظمة التكامل المستمر/التسليم المستمر، والتطبيقات الأخرى التي تنفذ التعليمات البرمجية التي لم يكتبها مشغل النظام الأساسي.
من HostScoreمن وجهة نظر [اسم الشركة]، يُعد هذا الإعلان أكثر أهمية من مجرد إطلاق خدمة حوسبة جديدة من AWS. فهو يشير إلى أن استضافة الذكاء الاصطناعي تتوسع لتشمل ما هو أبعد من مجرد نشر النماذج. GPU القدرة. مع بدء وكلاء الذكاء الاصطناعي في تشغيل التعليمات البرمجية واستخدام الأدوات وإدارة الملفات، أصبحت البيئة التي تحدث فيها هذه الإجراءات جزءًا منفصلاً من بنية الاستضافة.
ما الذي أعلنته AWS بالفعل؟
توفر أجهزة AWS Lambda MicroVMs بيئات تنفيذ معزولة يمكن للمطورين إنشاؤها حول المستخدمين أو المهام أو جلسات الوكلاء الفردية.
يقوم المطورون بتغليف تطبيقهم وملف Dockerfile قبل طلب إنشاء صورة MicroVM من Lambda. تقوم AWS بتهيئة التطبيق والتقاط لقطة للبيئة المُجهزة. ثم يتم تشغيل أجهزة MicroVM الجديدة من تلك اللقطة بدلاً من تكرار عملية الإعداد الكاملة.
تحصل كل آلة افتراضية صغيرة على خاصتها HTTPS نقطة النهاية. تدعم AWS اتصالات HTTP/2 و gRPC و WebSocket، مما يسمح للبيئة باستضافة أدوات التطوير التفاعلية وخدمات تنفيذ التعليمات البرمجية والتطبيقات الأخرى التي تتطلب اتصالاً مستمراً.
يمكن أيضًا تعليق عمل الجهاز الظاهري المصغر (MicroVM) أثناء الخمول. تحتفظ AWS بحالة الذاكرة والقرص وتستعيدها عند عودة حركة البيانات أو عند طلب التطبيق استئناف العمل. الحد الأقصى لدورة حياة الجهاز الظاهري المصغر، بما في ذلك وقت التشغيل والتعليق، هو ثماني ساعات.
أعلنت AWS عن Lambda MicroVMs في 22 يونيو 2026، ونشرت منشورًا تقنيًا أكثر تفصيلاً حول الإطلاق في 10 يوليو. الإصدار الأولي متاح في شمال فرجينيا وأوهايو وأوريغون وطوكيو وأيرلندا.
عرض إعلان إطلاق AWS و منشور الإطلاق التقني لخدمات AWS.
وبالتالي، تعمل أجهزة Lambda MicroVMs على توسيع نطاق Lambda ليشمل ما هو أبعد من التنفيذ القصير القائم على الأحداث. فهي توفر بيئة طويلة الأمد تحافظ على حالة العمل بينما تتولى AWS إدارة عمليات المحاكاة الافتراضية والشبكات والتعليق والإنهاء.
لماذا تحتاج وكلاء الذكاء الاصطناعي إلى بيئات تنفيذ ذات حالة؟
تحتاج وكلاء الذكاء الاصطناعي إلى بيئات تنفيذ ذات حالة لأن مهامهم قد تتضمن العديد من الإجراءات المتصلة التي يتم تنفيذها على مدار جلسة ممتدة.
قد يقوم البرنامج الوسيط بإنشاء نص برمجي، وتثبيت حزمة، ومعالجة ملف، وتشغيل متصفح، واستدعاء واجهة برمجة تطبيقات، وفحص النتيجة، ثم تغيير الإجراء التالي. وقد تظل الملفات والتبعيات وحالة التطبيق التي تم إنشاؤها خلال المراحل المبكرة مطلوبة لاحقًا.
إن إعادة بناء البيئة بعد كل إجراء من شأنه أن يضيف تأخيرات ويجبر النظام على إعادة إنشاء حالة عمل الوكيل بشكل متكرر.
يحتاج الكود المُولّد بواسطة الذكاء الاصطناعي إلى حدود عزل.
يحتاج الكود المُولّد بواسطة الذكاء الاصطناعي إلى حدود عزل لأن النظام الأساسي لا يمكنه افتراض أن كل أمر سيتصرف كما هو مُخطط له.
قد يؤدي استخدام تعليمات برمجية غير صحيحة أو مُعدّلة إلى الوصول إلى ملفات حساسة، أو كشف بيانات الاعتماد، أو الاتصال بأنظمة غير مقصودة، أو التداخل مع مهام مستخدم آخر. تستخدم آلات Lambda MicroVMs تقنية المحاكاة الافتراضية للأجهزة لتوفير بيئة ضيف منفصلة لكل جلسة بدلاً من تشغيل جميع المهام ضمن عملية التطبيق نفسها.
ومع ذلك، فإن عزل مستوى الجهاز الظاهري لا يحدد ما يُسمح للعامل بفعله.
النسخة الأولية للمراجعة الصادرة في يوليو 2026 "وكلاء الذكاء الاصطناعي ذوو القدرات السيبرانية: نقاط الضعف، وتقييم الاحتواء، والاستجابة الدفاعيةبقلم أبو بكر صديق (مصدريدرس هذا البحث الحدود الفاصلة بين وكلاء الذكاء الاصطناعي القادرين والبيئات المستخدمة لاحتوائهم. ويحدد المخاطر المتعلقة بكشف بيانات الاعتماد، والوصول المستمر، والتعارضات مع قيود البيئة المعزولة، وسرعة الإجراءات الآلية.
توصي AWS أيضًا المطورين بتحديث بيانات الاعتماد والتحقق من صحة اتصالات الشبكة عند استئناف تشغيل جهاز MicroVM. تسمح خطافات دورة الحياة للتطبيقات بإغلاق الاتصالات قبل التعليق، واستعادة الاتصالات المعتمدة بعد الاستئناف، وتنظيف الموارد قبل الإنهاء.
تعمل أجهزة Lambda MicroVMs على عزل بيئة التنفيذ. ومع ذلك، يجب على مالكي التطبيقات تقييد الأدوات وبيانات الاعتماد والملفات والشبكات والخدمات الخارجية المتاحة داخلها.
يدعم الاحتفاظ بالولاية عمل الوكيل متعدد الخطوات
تتيح خاصية الاحتفاظ بالحالة للوكيل إمكانية الإيقاف المؤقت دون فقدان ملفاته وذاكرته والتبعيات المثبتة والنتائج الوسيطة.
تقوم AWS بإنشاء كل جهاز افتراضي مصغر من لقطة مُعدة مسبقًا. وتبقى البيئة نشطة أثناء عمل الوكيل، ثم تتوقف مؤقتًا بعد فترة خمول قابلة للتكوين، وتستأنف عملها عند وصول طلب آخر.
يُقلل هذا النموذج من عمليات التهيئة المتكررة، لكن استئناف التطبيق ليس فوريًا في جميع الحالات. تُشير AWS إلى أن الطلب الأول بعد التعليق ينتظر ريثما تستعيد المنصة حالة الذاكرة والقرص وتُشغّل آلية استئناف التطبيق. وقد تُؤدي الحالات المحفوظة الأكبر حجمًا وعمليات الاستئناف الأكثر تعقيدًا إلى زيادة هذا التأخير.
يُحافظ الاحتفاظ بالحالة أيضًا على المواد التي قد تحتاج إلى تحديث أو إزالة. قد تحتوي البيئة المُعلقة على رموز المصادقة، وجلسات المتصفح، والبرامج النصية المُنشأة، والملفات المؤقتة، أو اتصالات الشبكة القديمة.
وبالتالي فإن الحوسبة بدون خادم ذات حالة تعمل على تحسين استمرارية إجراءات الوكيل، ولكنها تتطلب إدارة دورة حياة ووصول أكثر من وظيفة بدون حالة يمكن التخلص منها.
هل تحل الآلات الافتراضية الصغيرة ذات الحالة محل الاستضافة التقليدية؟
لا تحل الأجهزة الافتراضية المصغرة ذات الحالة محل الاستضافة التقليدية. فهي تنفذ مهام الوكيل المؤقتة، بينما تستمر خوادم السحابة، واستضافة الخوادم الافتراضية الخاصة، والخوادم المخصصة، وأنظمة الأجهزة المادية في تشغيل الخدمات الدائمة المحيطة بتلك المهام.
المواصفاتBox يوضح أهمية سرعة وضع اللعب الحر
تشير الأبحاث الحديثة إلى أن إعداد بيئة الاختبار يمكن أن يؤثر بشكل كبير على أداء وكيل الذكاء الاصطناعي.
الورقة البحثية الصادرة في يوليو 2026 "المواصفاتBoxجدولة تجريبية في بيئة اختبارية لخدمة وكلاء إدارة التعلم بكفاءة"(مصدرقام الباحثون بدراسة المفاضلة بين تشغيل بيئات الاختبار المعزولة عند الطلب وإبقائها نشطة بشكل دائم. قد يؤدي تشغيل بيئة اختبار معزولة فقط عند طلبها من قبل أحد الوكلاء إلى تأخيرات في بدء التشغيل. بينما يقلل إبقاء جميع بيئات الاختبار المعزولة المتاحة نشطة من هذه التأخيرات، ولكنه يستهلك المزيد من الذاكرة.
المواصفاتBox يتنبأ النظام ببيئة الاختبار التي قد يحتاجها العامل أثناء قيام نموذج اللغة بتوليد مخرجاته. ثم يبدأ النظام في تجهيز تلك البيئة قبل اكتمال استدعاء الأداة.
في اختبارات المؤلفين، SpecBox خفضت تقنية P99 زمن الاستجابة الشامل بنسبة تصل إلى 2.9 مرة مقارنةً بخط الأساس لبيئة الاختبار المعزولة عند الطلب. كما خفضت ذروة استخدام الذاكرة بنسبة 45.9% مقارنةً بعمليات نشر بيئة الاختبار المعزولة المحجوزة بشكل دائم (انظر لقطة الشاشة أدناه).
المواصفاتBox هو نموذج أولي بحثي ولم يختبر أجهزة AWS Lambda MicroVMs. ومع ذلك، تُظهر نتائجه سبب أهمية سرعة إطلاق بيئة الاختبار واستئنافها والتبديل فيها كمقاييس استضافة للذكاء الاصطناعي.
سريع GPU لا يضمن ذلك سرعة تنفيذ البرنامج عندما تؤخر بيئة التنفيذ كل استدعاء للأداة.
لا تزال خدمة الاستضافة الدائمة تشغل منصة الذكاء الاصطناعي
تتولى أنظمة الاستضافة التقليدية تشغيل الأنظمة التي يجب أن تظل متاحة قبل وأثناء وبعد كل جلسة وكيل مؤقتة. وقد تشمل هذه الأنظمة الدائمة التطبيقات. APIsقواعد البيانات العلائقية، وتخزين المتجهات، وتنسيق الوكلاء، وقوائم انتظار الرسائل، وخدمات المراقبة، وبوابات النماذج، والعمال الذين يعملون لفترات طويلة. مخصص GPU قد تقوم البنية التحتية أيضاً بتشغيل أحمال عمل مستمرة لاستنتاج النماذج أو تدريبها.
Atlantic.Netعلى سبيل المثال، توفر هذه الشركة البنية التحتية اللازمة لهذا الجانب المستمر من البنية. وتشمل خدماتها الحالية الخوادم الافتراضية السحابية، والخوادم المخصصة، وأنظمة الأجهزة المادية، والبنية التحتية المُدارة، والخوادم السحابية أو المخصصة. GPU الاستضافة. يُدرج مزود خدمة الاستضافة حاليًا NVIDIA خيارات L40S و H100 NVL لأحمال العمل المتعلقة بالذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والاستدلال والحوسبة المعجلة.
يمكن لمنصة الذكاء الاصطناعي استخدام آلات افتراضية صغيرة ذات حالة لعزل تنفيذ التعليمات البرمجية المؤقتة أثناء تشغيل تطبيقها وقاعدة بياناتها ووحدة التخزين الخاصة بها. APIs أو GPU أحمال العمل على البنية التحتية الدائمة من Atlantic.Net أو مزود خدمة خادم آخر.
تُعالج نماذج الاستضافة هذه أجزاءً مختلفة من نفس البنية. تُدير الأجهزة الافتراضية المصغرة (MicroVMs) تنفيذ الجلسات، بينما تُدير الخوادم الافتراضية الخاصة (VPS) والخوادم المخصصة والخوادم المادية (Bare Metal) و GPU تدعم الخوادم الخدمات التي يجب أن تبقى متصلة بالإنترنت.
HostScore مقال: أصبحت خدمات الاستضافة المدعومة بالذكاء الاصطناعي أكثر من مجرد GPUs
تتوسع خدمات الاستضافة المدعومة بالذكاء الاصطناعي لتشمل ما هو أبعد من ذلك. GPU المواصفات، ودعم النماذج، وسرعة الاستدلال. لا تزال هذه السمات تحدد ما إذا كان بإمكان مزود الخدمة تشغيل نماذج تتطلب موارد عالية. ومع ذلك، تُسلط أجهزة AWS Lambda MicroVMs الضوء على جانب آخر من بنية النظام التحتية: البيئة التي يُنفذ فيها وكيل الذكاء الاصطناعي مهامه.
أثناء بحثنا في آخر أخبارنا أفضل استضافة الذكاء الاصطناعي و أفضل أدلة استضافة برامج الماجستير في القانونوجدنا أن مزودي خدمات الاستضافة يميزون أنفسهم بشكل أساسي من خلال توفر المسرعات، والنماذج المدعومة، ومرونة النشر، والخدمات المُدارة، والتحكم في حزمة البرامج.
يشير إعلان AWS إلى أن بيئات التنفيذ قد تصبح نقطة تميز أخرى.
قد يتنافس مقدمو البنية التحتية للذكاء الاصطناعي بشكل متزايد على مدى سرعة إطلاقهم للبيئات التجريبية، ومدى كفاءتهم في الاحتفاظ بحالة العمل، ومدى قوة عزلهم للجلسات، ومدى إحكام سيطرتهم على الوصول إلى الشبكة والأدوات.
قد يؤدي هذا أيضًا إلى تغيير الوحدة التي يتم على أساسها تخصيص موارد الاستضافة.
تُخصّص الاستضافة المشتركة الموارد حول حساب. وتُخصّص استضافة الخوادم الافتراضية الخاصة خادمًا افتراضيًا. وتُخصّص منصات الحاويات مثيلات التطبيقات. وتُخصّص الوظائف غير الخادمية موارد الحوسبة حول الطلبات أو الأحداث.
قد تُخصّص منصات الذكاء الاصطناعي بنية تحتية لجلسة الوكيل. تبدأ جلسة الوكيل بيئة معزولة، وتُشغّل الأدوات، وتُغيّر الملفات، وتتوقف مؤقتًا، ثم تستأنف، وتنتهي بعد إتمام مهمتها. يقع هذا النمط بين الوظائف عديمة الحالة قصيرة الأجل والخوادم الافتراضية التي تعمل بشكل دائم.
لا نتوقع أن تحل بنية جلسات الوكلاء محل فئات الاستضافة القائمة، بل من المرجح أن تصبح طبقة أخرى ضمن بنية الذكاء الاصطناعي المختلطة.
الحوسبة السحابية الدائمة، والخوادم الافتراضية الخاصة، والخوادم المخصصة، و خوادم معدنية عارية سيستمر في استضافة خدمات التطبيقات والبيانات. GPU ستتولى البنية التحتية تنفيذ أحمال العمل النموذجية. وستتولى الأجهزة الافتراضية المصغرة ذات الحالة وتقنيات البيئة المعزولة الأخرى التعامل مع إجراءات الوكيل المؤقتة.
تشير AWS إلى تحول أوسع في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي
تُظهر أجهزة AWS Lambda MicroVMs أن وكلاء الذكاء الاصطناعي يخلقون طلبًا على بيئات تنفيذ معزولة مع الاحتفاظ المؤقت بالحالة وضوابط دورة الحياة التي يديرها الموفر.
لا توفر هذه الخدمة خوادم سحابية، أو استضافة خوادم افتراضية خاصة، أو خوادم مخصصة، أو بنية تحتية مادية، أو GPU أصبحت خدمات الاستضافة قديمة. ستستمر هذه الأنظمة في تشغيل قواعد البيانات والتطبيقات وخدمات التنسيق وأحمال العمل النموذجية المحيطة بكل جلسة وكيل.
أما التغيير الأوسع نطاقاً فيتمثل في كيفية تقييم استضافة الذكاء الاصطناعي.
GPU ستظل السعة وسرعة النموذج عنصرين أساسيين. وقد يتنافس مزودو خدمات الاستضافة أيضًا على مدى سرعة وأمان إطلاق بيئات التنفيذ المعزولة وتعليقها واستعادتها وإنهاؤها.
هذه هي إشارة الاستضافة الأكثر أهمية التي تدعم AWS Lambda MicroVMs.
