全球AI推理扩展技术解析

全球跨区域AI推理扩展技术解析

随着组织越来越多地将生成式AI功能集成到应用程序中，AI推理工作负载的规模和重要性不断增长。组织在维护AI驱动应用程序的一致性能、可靠性和可用性方面面临新挑战。

核心功能与技术架构

推理配置文件机制

推理配置文件定义了基础模型和一个或多个可路由模型调用请求的区域。全局跨区域推理配置文件将此概念扩展到地理边界之外，允许请求路由到全球支持的商业区域之一，通过跨多个区域分发流量来应对计划外的流量突发。

推理配置文件基于两个关键概念运作：

• 源区域 - 发出API请求的区域
• 目标区域 - 可将请求路由至进行推理的区域

智能请求路由系统

全局跨区域推理使用智能请求路由机制，考虑模型可用性、容量和延迟等多个因素，将请求路由到最优区域。系统自动为您的请求选择最优可用区域，无需手动配置：

• 区域容量 - 系统考虑每个潜在目标区域的当前负载和可用容量
• 延迟考虑 - 系统在可能时尝试从源区域满足请求，但可根据需要无缝路由到其他区域
• 可用性指标 - 系统持续监控跨区域基础模型的可用性

监控与日志系统

使用全局跨区域推理时，Amazon CloudWatch和AWS CloudTrail继续仅在发起请求的源区域记录日志条目。这通过将所有记录维护在单个区域来简化监控和日志记录，无论推理请求最终在何处处理。

为跟踪哪个区域处理了请求，CloudTrail事件包含一个带有inferenceRegion键的额外EventData字段，用于指定目标区域。组织可以监控和分析其推理请求在AWS全球基础设施中的分布。

数据安全与合规性

全局跨区域推理保持高标准的数据安全性。跨区域推理期间传输的数据经过加密，并保持在安全的AWS网络内。无论哪个区域处理请求，敏感信息在整个推理过程中都受到保护。

实施指南

API集成示例

要使用全局跨区域推理，开发人员必须完成以下关键步骤：

1. 使用全局推理配置文件ID - 在向Amazon Bedrock进行API调用时，指定全局推理配置文件ID，而不是区域特定模型ID
2. 配置IAM权限 - 授予适当的AWS身份和访问管理权限

以下是Python代码示例：

import boto3
import json
bedrock = boto3.client('bedrock-runtime', region_name='us-east-1')model_id = "global.anthropic.claude-sonnet-4-5-20250929-v1:0"response = bedrock.converse(messages=[{"role": "user", "content": [{"text": "Explain cloud computing in 2 sentences."}]}],modelId=model_id,
)print("Response:", response['output']['message']['content'][0]['text'])
print("Tokens used:", result.get('usage', {}))

IAM策略要求

要为用户启用全局跨区域推理，必须向角色应用三部分IAM策略：

{"Version": "2012-10-17","Statement": [{"Sid": "GrantGlobalCrisInferenceProfileRegionAccess","Effect": "Allow","Action": "bedrock:InvokeModel","Resource": ["arn:aws:bedrock:<REQUESTING REGION>:<ACCOUNT>:inference-profile/global.<MODEL NAME>"],"Condition": {"StringEquals": {"aws:RequestedRegion": "<REQUESTING REGION>"}}},{"Sid": "GrantGlobalCrisInferenceProfileInRegionModelAccess","Effect": "Allow","Action": "bedrock:InvokeModel","Resource": ["arn:aws:bedrock:<REQUESTING REGION>::foundation-model/<MODEL NAME>"],"Condition": {"StringEquals": {"aws:RequestedRegion": "<REQUESTING REGION>","bedrock:InferenceProfileArn": "arn:aws:bedrock:<REQUESTING REGION>:<ACCOUNT>:inference-profile/global.<MODEL NAME>"}}},{"Sid": "GrantGlobalCrisInferenceProfileGlobalModelAccess","Effect": "Allow","Action": "bedrock:InvokeModel","Resource": ["arn:aws:bedrock:::foundation-model/<MODEL NAME>"],"Condition": {"StringEquals": {"aws:RequestedRegion": "unspecified","bedrock:InferenceProfileArn": "arn:aws:bedrock:<REQUESTING REGION>:<ACCOUNT>:inference-profile/global.<MODEL NAME>"}}}]
}

配额管理

使用全局跨区域推理配置文件时，服务配额管理集中在美国东部（北弗吉尼亚）区域。但是，您可以从20多个支持的源区域使用全局跨区域推理。

要请求增加限制，请完成以下步骤：

1. 在AWS账户中登录Service Quotas控制台
2. 确保所选区域为美国东部（北弗吉尼亚）
3. 在导航窗格中，选择AWS服务
4. 从服务列表中，找到并选择Amazon Bedrock
5. 在Amazon Bedrock的配额列表中，使用搜索过滤器查找特定的全局跨区域推理配额

技术优势

全局跨区域推理为AI应用提供了多项技术优势：

• 峰值需求期间的增强吞吐量 - 通过自动将请求路由到具有可用容量的区域，在需求高峰期间提供改进的弹性
• 成本效益 - 与地理跨区域推理相比，输入和输出令牌定价节省约10%
• 简化监控 - 即使请求在全球不同区域处理，CloudWatch和CloudTrail继续在源区域记录日志条目
• 按需配额灵活性 - 工作负载不再受单个区域容量限制，可以动态路由跨AWS全球基础设施

实施注意事项

在实施全局跨区域推理时，组织应考虑以下技术因素：

• 具有数据驻留要求的组织应仔细评估其用例，因为请求可能在任何支持的商业区域处理
• 全局跨区域推理设计为无需对组织现有的服务控制策略进行复杂更改即可工作
• 要选择退出全局跨区域推理，组织可以实现明确的拒绝策略

这项技术使组织能够快速将此强大功能用于其AI应用程序、高容量工作负载和灾难恢复场景，通过使用AWS全球基础设施提供增强的弹性。
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