Gateway API für KI-Inferenz: LLM-Traffic auf Kubernetes routen
Wenn LLM-Inferenz auf Kubernetes wandert, brauchen Teams mehr als einfache Ingress-Regeln. Die Gateway API bietet ausdrucksstarkes Routing, header-basierte Modellauswahl und Integrationspunkte für Policy-Enforcement – ideal für Multi-Model-Plattformen und schrittweise Modell-Rollouts.
Typische Muster sind gewichtete Traffic-Splits für A/B-Tests neuer Modelle, Request-Level-Rate-Limits zum Schutz von GPU-Pools und mTLS zwischen Gateway und Inferenz-Pods. Zusammen mit Horizontal Pod Autoscaling und KEDA skalieren Organisationen Inferenz-Services nach Queue-Tiefe oder Token-Durchsatz.
cloudstrata implementiert Gateway-API-basierte Inferenzschichten auf OpenShift und Vanilla Kubernetes und verbindet sie mit Observability, Kosten-Tracking und Enterprise-Identity – damit KI-Traffic sicher, messbar und produktionsreif ist.
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