Gateway API för AI Inference: Routing LLM Traffic on Kubernetes
När LLM-inferens flyttas till Kubernetes behöver team mer än grundläggande Ingress-regler. Gateway API tillhandahåller uttrycksfull routing, huvudbaserat modellval och integrationspunkter för policytillämpning – idealiskt för flermodellplattformar och gradvisa modellutbyggnader.
Vanliga mönster inkluderar viktade trafikdelningar för A/B-testning av nya modeller, hastighetsgränser på begäran-nivå för att skydda GPU-pooler och mTLS mellan gateway och inferenspods. I kombination med Horizontal Pod Autoscaling och KEDA kan organisationer skala slutledningstjänster baserat på ködjup eller token-genomströmning.
cloudstrata implementerar Gateway API-baserade slutledningsskikt på OpenShift och vanilla Kubernetes, och kopplar dem till observerbarhet, kostnadsspårning och företagsidentitetssystem så att AI-trafik är säker, mätbar och produktionsklar.
Utforska mer
KONTAKTA
Låt oss prata om ditt projekt
Beskriv ditt användningsfall. Du får ett konkret nästa steg — ingen säljpitch.
Vi svarar inom en arbetsdag.
Följ Cloudstrata på LinkedIn och Instagram för att hålla dig uppdaterad med vårt arbete och våra öppningar.