AI Gateway
AI Gateway 是连接客户端与 AI 服务的关键桥梁,负责请求路由、负载均衡、安全控制和性能优化。本文系统梳理 AI Gateway 的核心功能、架构设计、Kubernetes 实现方式、高级特性及运维实践,助力构建高效稳定的 AI 原生应用网关。
什么是 AI Gateway
AI Gateway 是专为 AI 应用设计的 API 网关,负责管理 AI 服务入口、请求路由、负载均衡、安全控制和性能优化。它在 AI 原生架构中扮演着至关重要的角色,保障服务的高可用与安全性。
核心功能
- 请求路由:按模型类型、版本、地理位置等智能分发请求
- 负载均衡:在多个 AI 服务实例间分配流量
- 安全控制:API 密钥验证、速率限制、访问控制
- 性能优化:请求缓存、批处理、数据压缩
- 监控分析:请求跟踪、性能指标、错误处理
AI Gateway 架构设计
合理的架构设计是实现高性能、高可用 AI Gateway 的基础。
典型架构示意
下图展示了 AI Gateway 的典型架构流程:
客户端 → AI Gateway → 模型服务集群
↓
缓存层/负载均衡器
↓
AI 推理服务 (vLLM/TensorRT 等)
主要组件说明
- 入口控制器:处理外部请求,统一入口
- 路由引擎:基于规则进行智能请求分发
- 安全模块:身份验证与授权
- 缓存层:热点模型响应缓存,提升性能
- 监控系统:性能与健康监控,支持告警
Kubernetes 中的实现方式
在 Kubernetes 环境下,AI Gateway 可通过多种方式实现,满足不同场景需求。
Ingress Controller 实现
利用 Ingress Controller 实现基础的流量入口与路由。
apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress
metadata:
name: ai-gateway-ingress
annotations:
nginx.ingress.kubernetes.io/rewrite-target: /
spec:
rules:
- host: ai.example.com
http:
paths:
- path: /v1/chat/completions
pathType: Prefix
backend:
service:
name: chat-service
port:
number: 80
Gateway API 实现
使用 Kubernetes Gateway API 实现更灵活的路由与流量管理。
apiVersion: gateway.networking.k8s.io/v1
kind: Gateway
metadata:
name: ai-gateway
spec:
gatewayClassName: ai-gateway-class
listeners:
- name: http
hostname: ai.example.com
port: 80
protocol: HTTP
---
apiVersion: gateway.networking.k8s.io/v1
kind: HTTPRoute
metadata:
name: chat-route
spec:
parentRefs:
- name: ai-gateway
rules:
- matches:
- path:
type: PathPrefix
value: /v1/chat/completions
backendRefs:
- name: chat-service
port: 80
高级功能与优化
AI Gateway 支持多种高级功能,提升整体性能与安全性。
智能路由策略
- 性能路由:优先选择响应快的模型实例
- 负载均衡:避免过载,均衡分配请求
- 地理路由:就近访问,降低延迟
请求优化技术
- 批处理:合并小请求为批处理,提升吞吐
- 缓存:缓存常用查询结果,减少重复计算
- 压缩:压缩请求与响应数据,节省带宽
安全特性
- API 密钥管理:统一密钥验证
- 速率限制:防止恶意刷请求
- 内容过滤:拦截敏感或非法内容
- 审计日志:记录关键操作,便于追溯
集成主流开源方案
结合 Envoy、Istio 等开源组件,可实现更强大的 AI Gateway 能力。
Envoy 作为 AI Gateway
使用 Envoy 代理实现高性能流量管理与路由。
static_resources:
listeners:
- address:
socket_address:
address: 0.0.0.0
port_value: 8080
filter_chains:
- filters:
- name: envoy.http_connection_manager
config:
route_config:
routes:
- match:
prefix: "/v1/models"
route:
cluster: ai-models-cluster
Istio 服务网格集成
将 AI Gateway 集成到 Istio 服务网格,获得更强的流量管理与安全能力。
- 流量管理:支持金丝雀发布、A/B 测试
- 安全加固:mTLS 加密通信
- 可观测性:分布式追踪与性能分析
监控与运维实践
AI Gateway 的稳定运行离不开完善的监控与运维体系。
关键监控指标
- 请求延迟:端到端响应时间
- 吞吐量:每秒处理请求数
- 错误率:失败请求比例
- 资源利用率:CPU/GPU 使用情况
日志与追踪
- 结构化日志:详细记录请求与响应
- 分布式追踪:跟踪请求在系统中的完整路径
- 性能分析:定位瓶颈,优化系统
AI Gateway 最佳实践
结合实际运维经验,建议遵循如下网关部署与管理策略:
- 水平扩展:根据负载自动扩缩 AI Gateway 实例
- 缓存策略:合理配置缓存,提升响应速度
- 安全加固:实施多层安全防护,防止攻击
- 监控告警:设置关键指标告警,及时响应异常
总结
AI Gateway 是连接客户端与 AI 服务的核心枢纽,通过智能路由、负载均衡和安全控制,保障 AI 应用的稳定高效运行。在 Kubernetes 中,可结合 Ingress、Gateway API 或专用网关组件实现上述功能,满足多样化业务需求。
参考文献
- Kubernetes Gateway API 官方文档 - kubernetes.io
- Envoy 官方文档 - envoyproxy.io
- Istio 服务网格文档 - istio.io
- NGINX Ingress Controller 文档 - nginx.com
- AI Gateway 设计模式 - cncf.io