AI 추론을 위한 게이트웨이 API: Kubernetes에서 LLM 트래픽 라우팅

LLM 추론이 Kubernetes로 이동함에 따라 팀에는 기본 Ingress 규칙 이상의 것이 필요합니다. 게이트웨이 API는 표현형 라우팅, 헤더 기반 모델 선택, 정책 시행을 위한 통합 지점을 제공하므로 다중 모델 플랫폼과 점진적인 모델 출시에 이상적입니다.

일반적인 패턴에는 A/B 테스트 새 모델을 위한 가중치 기반 트래픽 분할, GPU 풀 보호를 위한 요청 수준 속도 제한, 게이트웨이와 추론 포드 간의 mTLS가 포함됩니다. 수평적 포드 자동 확장 및 KEDA와 결합하면 조직은 대기열 깊이 또는 토큰 처리량을 기반으로 추론 서비스를 확장할 수 있습니다.

cloudstrata는 OpenShift 및 바닐라 Kubernetes에 게이트웨이 API 기반 추론 레이어를 구현하여 이를 관찰 가능성, 비용 추적 및 엔터프라이즈 ID 시스템에 연결하므로 AI 트래픽이 안전하고 측정 가능하며 프로덕션에 즉시 사용할 수 있습니다.