予測不可能なモデルサービスの中断リスクに対応するため、nexos.aiは3段階の災害復旧メカニズムを提供している：
- リアルタイムのヘルス・モニタリング: システムは30秒ごとに接続されているすべてのモデルのAPIステータスを検出し、例外が発生した場合はコンソールに赤いフラグを立てて警告します。
- オートリターン機能例：GPT-4→Claude→PaLM）：この機能を有効にし、[ゲートウェイ設定]で待機機種を1～3台指定すると、障害発生時に0.1秒以内に切替が完了します。
- キャッシュ・アシスタンス(拡張ソリューション)：企業の自作キャッシングサーバーと連携することで、グローバル障害時に基本的なQ&Aサービスを一時的に提供することができる。
実施上の提案：単一のベンダーの全面的な障害による影響を避けるため、主要なビジネスラインに 対して、異なるベンダー（例：OpenAI+Anthropic）から少なくとも2つのスタンバイモデ ルを構成することを推奨する。スタンバイモデルのパフォーマンスは、[Benchmarking]モジュールを通じて毎月検証し、ビジネス要件を満たしていることを確認する。
この答えは記事から得たものである。nexos.ai：エンタープライズグレードのAIモデル管理・最適化プラットフォームについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " エンタープライズAIアプリケーションの耐障害性を向上させ、サービス停止を回避するには？
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