API de gateway para inferência de IA: roteamento de tráfego LLM no Kubernetes

À medida que a inferência do LLM avança para o Kubernetes, as equipes precisam de mais do que regras básicas do Ingress. A API Gateway fornece roteamento expressivo, seleção de modelo baseada em cabeçalho e pontos de integração para aplicação de políticas – ideal para plataformas multimodelos e implementações graduais de modelos.

Os padrões comuns incluem divisões de tráfego ponderadas para testes A/B de novos modelos, limites de taxa em nível de solicitação para proteger pools de GPU e mTLS entre gateway e pods de inferência. Combinado com o escalonamento automático horizontal de pods e o KEDA, as organizações podem dimensionar serviços de inferência com base na profundidade da fila ou na taxa de transferência do token.

A cloudstrata implementa camadas de inferência baseadas em API Gateway no OpenShift e no Kubernetes vanilla, conectando-as a sistemas de observabilidade, rastreamento de custos e identidade corporativa para que o tráfego de IA seja seguro, mensurável e pronto para produção.