见解
用于 AI 推理的网关 API：在 Kubernetes 上路由 LLM 流量
随着 LLM 推理转移到 Kubernetes，团队需要的不仅仅是基本的 Ingress 规则。网关 API 提供了表达性路由、基于标头的模型选择和策略执行集成点，非常适合多模型平台和逐步模型部署。
常见模式包括用于 A/B 测试新模型的加权流量分割、保护 GPU 池的请求级速率限制以及网关和推理 Pod 之间的 mTLS。结合 Horizontal Pod Autoscaling 和 KEDA，组织可以根据队列深度或令牌吞吐量扩展推理服务。
cloudstrata 在 OpenShift 和 vanilla Kubernetes 上实现基于网关 API 的推理层，将它们连接到可观察性、成本跟踪和企业身份系统，从而使 AI 流量安全、可测量且可投入生产。