AI 推論用のゲートウェイ API: Kubernetes での LLM トラフィックのルーティング

LLM 推論が Kubernetes に移行するにつれて、チームには基本的な Ingress ルール以上のものが必要になります。ゲートウェイ API は、表現力豊かなルーティング、ヘッダーベースのモデル選択、およびポリシー適用のための統合ポイントを提供します。これは、マルチモデル プラットフォームや段階的なモデルのロールアウトに最適です。

一般的なパターンには、新しいモデルの A/B テストのための重み付けされたトラフィック分割、GPU プールを保護するためのリクエスト レベルのレート制限、ゲートウェイと推論ポッド間の mTLS が含まれます。水平ポッド自動スケーリングと KEDA を組み合わせると、組織はキューの深さまたはトークンのスループットに基づいて推論サービスを拡張できます。

Cloudstrata は、ゲートウェイ API ベースの推論レイヤーを OpenShift と標準的な Kubernetes に実装し、それらを可観測性、コスト追跡、エンタープライズ ID システムに接続することで、AI トラフィックが安全で測定可能で、本番環境に対応できるようにします。