Seeking Best Practices for Multi-Region Load Balancing with Azure OpenAI Assistants API

Question

We are considering using Azure OpenAI's Assistants API in a multi-region environment for load balancing purposes. We would appreciate any best practices for implementing a solution that meets the following requirements:

[Requirements]

• Users will not create Assistants.
• Files to be used by Assistants will be pre-managed in our own database.
• When users need to use a file, they will select it from a list of files managed in our database.
• We want to keep the number of files in Azure OpenAI's storage to a minimum to avoid duplication.

The following are the strategies we have considered but found insufficient:

Uploading the files uploaded by users to all regions

File IDs differ by region in Azure OpenAI, making management difficult.

   Storage usage fees may apply in Azure OpenAI.
  
  Uploading files to the region being used at the time of Assistants execution
  
      Uploading large files can be time-consuming.
     
         There is a risk of uploading the same file multiple times or across multiple regions.
        
        Fixing the region available to each user
        
            There is a possibility of uneven access load on a particular region.
           

We would be grateful for any advice that could help us resolve these issues and achieve efficient multi-region operation.We are considering using Azure OpenAI's Assistants API in a multi-region environment for load balancing purposes. We would appreciate any best practices for implementing a solution that meets the following requirements:

[Requirements]

• Users will not create Assistants.
• Files to be used by Assistants will be pre-managed in our own database.
• When users need to use a file, they will select it from a list of files managed in our database.
• We want to keep the number of files in Azure OpenAI's storage to a minimum to avoid duplication.

The following are the strategies we have considered but found insufficient:

Uploading the files uploaded by users to all regions

File IDs differ by region in Azure OpenAI, making management difficult.

   Storage usage fees may apply in Azure OpenAI.
  
  Uploading files to the region being used at the time of Assistants execution
  
      Uploading large files can be time-consuming.
     
         There is a risk of uploading the same file multiple times or across multiple regions.
        
        Fixing the region available to each user
        
            There is a possibility of uneven access load on a particular region.
           

We would be grateful for any advice that could help us resolve these issues and achieve efficient multi-region operation.

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Azure OpenAIのAssistants APIをマルチリージョン環境で負荷分散を目的に利用したいと考えています。以下の要件を満たすための実装方法について、ベストプラクティスがあれば教えてください。

［要件］

• ユーザーによるAssistantsの作成は行わない。
• ユーザーがAssistantsで使用するファイルは、当社のデータベースで事前に管理する。
• ユーザーがファイルを使用する際には、当社のデータベースにあるファイル一覧から選択する。
• Azure OpenAIのストレージには、重複を避け、最小限のファイル数を保持したい。

これまでに検討したが不十分だった対応策は以下の通りです。

ユーザーがアップロードしたファイルを全リージョンにアップロードする

Azure OpenAIでのファイルIDがリージョンごとに異なるため、管理が困難

   Azure OpenAIのストレージ使用料が発生する可能性がある
  
  Assistantsの実行時に、使用するリージョンにファイルをアップロードする
  
      大容量ファイルのアップロードに時間がかかる
     
         同一ファイルを複数回、または複数のリージョンにアップロードしてしまう恐れがある
        
        ユーザーごとに使用可能なリージョンを固定する
        
            特定のリージョンにアクセス負荷が偏る可能性がある
           

上記の課題を解決し、効率的なマルチリージョン運用を実現するためのアドバイスをいただければ幸いです。Azure OpenAIのAssistants APIをマルチリージョン環境で負荷分散を目的に利用したいと考えています。以下の要件を満たすための実装方法について、ベストプラクティスがあれば教えてください。

［要件］

• ユーザーによるAssistantsの作成は行わない。
• ユーザーがAssistantsで使用するファイルは、当社のデータベースで事前に管理する。
• ユーザーがファイルを使用する際には、当社のデータベースにあるファイル一覧から選択する。
• Azure OpenAIのストレージには、重複を避け、最小限のファイル数を保持したい。

これまでに検討したが不十分だった対応策は以下の通りです。

ユーザーがアップロードしたファイルを全リージョンにアップロードする

Azure OpenAIでのファイルIDがリージョンごとに異なるため、管理が困難

   Azure OpenAIのストレージ使用料が発生する可能性がある
  
  Assistantsの実行時に、使用するリージョンにファイルをアップロードする
  
      大容量ファイルのアップロードに時間がかかる
     
         同一ファイルを複数回、または複数のリージョンにアップロードしてしまう恐れがある
        
        ユーザーごとに使用可能なリージョンを固定する
        
            特定のリージョンにアクセス負荷が偏る可能性がある
           

上記の課題を解決し、効率的なマルチリージョン運用を実現するためのアドバイスをいただければ幸いです。