负载均衡器长期以来一直负责管理传统网络应用的流量分配以确保高可用性、分散负载并保持服务的响应能力。但人工智能推理工作负载正在改变流量本身的形态。推理密集型系统会产生高度并发、突发且对延迟敏感的流量。需求不再受人类互动模式的限制——它们由能够实时决策的自主系统驱动。在这种环境下了解负载均衡层上的流量行为就显得尤为重要。介绍适用于NodeBalancers的AkamaiCloudPulse指标我们很高兴地宣布Akamai Cloud Pulse的Node Balancers指标现已在所有核心区域有限开放使用。通过这种整合云架构师、DevOps工程师和站点可靠性工程师SRE可以获得关于Akamai Node Balancers性能的集中化、定量数据。无论您是监控复杂的会话行为、缓解网络拥堵还是确保AI应用的后端运行状态Akamai Cloud Pulse都能为您提供顺畅运营所需的可见性。代理网络的可观测性在传统应用中流量模式在很大程度上是可预测的它们是由人类活动和渐进式使用变化所驱动的。然而在自主网络时代AI代理能够执行自主操作这意味着请求和流量模式会有所不同。请求是由程序自动触发的而不是由用户触发的。AI代理会生成并行的API调用即扇出行为。流量激增是突发且非线性的。延迟直接影响模型性能和用户体验。这使得负载均衡器成为一个关键的控制点。如果无法了解连接层的行为流量激增往往在延迟激增之前无法被检测到。后端饱和来得太晚了规模决策从主动变为被动。如果负载均衡器无法在推理请求激增时有效分配流量整个AI应用将面临不可接受的延迟这不仅会损害用户体验还可能中断关键的自动化任务。在这种不稳定的环境中Node Balancers的指标尤其是对会话峰值和后端健康状况的监控对于确保对延迟敏感的推理调用不会出现瓶颈至关重要。参考架构基于分布式GPU集群的AI推理系统AI推理系统的常见架构包括全球路由DNS或边缘路由将用户引导至最近的区域。使用Akamai Node Balancers实现区域负载均衡用于处理推理任务的GPU后端计算节点池每个区域独立运行以实现延迟和故障隔离。这种架构为什么有效通过本地流量处理降低推理延迟。防止故障在各地区之间蔓延实现GPU集群的独立扩展。Node Balancers的适用之处在区域层面上Node Balancers分发传入的TCP/UDP流量将流量引导至健康的GPU节点。通过健康检查移除故障节点通过实时指标Node Balancers不仅能实现路由功能还能为系统健康状况和扩展决策提供信号支持。AI工作负载可观测性的关键指标Akamai Cloud Pulse提供第四层传输层指标可揭示流量在影响应用性能之前的行为特征交通流量进出量突发事件检测新会话并发性活动会话数服务能力活跃后端这种映射有助于团队分析系统行为并更快速、更准确地做出扩展决策。交通流量进出量入口流量速率出口流量速率TCP/UDP分解这些指标显示了系统中有多少数据正在流动。这对人工智能有何意义突增通常表明存在扇出行为即AI代理同时触发多个推理请求。图1展示了这些指标在实时仪表板上的显示方式。图1实时流量分析仪表板显示TCP和UDP的入站和出站流量速率帮助团队监控负载分布并快速检测由AI驱动的系统中的突发流量峰值。突发事件检测新会话新课程新的TCP会话新的UDP会话上述指标起到了早期预警信号的作用。这对人工智能有何意义新会议的激增通常预示着后端过载延迟增加连接中断这使它们在主动扩展方面发挥着关键作用。并发性活动会话数活动会话总数活动TCP会话活跃的UDP会话这些代表了基础设施的实时连接负载。这对人工智能有何意义高并发性意味着持续的推理需求长久的联系对后端系统可能造成的压力服务能力活跃后端后端总活动数活动的TCP后端活动的UDP后端这些指标显示了有多少后端节点运行正常并正在处理流量如图2所示。这对人工智能有何意义活跃后端数量的减少通常是以下情况的首个迹象GPU节点故障健康检查失败资源耗尽图2通过监控会话管理和后端健康指标包括新的TCP/UDP会话和活跃的后端节点团队可以及早发现流量激增并识别后端负载饱和问题从而避免其对推理延迟造成影响。专为工作流程打造我们知道每个工程团队都有自己监控基础设施的方式。这就是为什么我们使Node Balancers指标具有高度灵活性的原因:原生仪表板通过可定制的仪表板、日期范围和分组筛选器您可以在Akamai Cloud Pulse用户界面中即时查看各项指标如图3所示。OpenTelemetry集成通过OTelCollector导出指标并以与Prometheus兼容的格式展示从而实现与Grafana等工具的无缝集成。通过程序化访问您可以使用AkamaiCloudAPI基于原Linode基础设施构建以编程方式获取指标从而实现监控和警报流程的自动化。图3灵活的仪表板过滤和分组功能让团队能够自定义视图从多个维度分析Node Balancers指标并根据自身基础设施需求调整监控流程。不断发展的可观测性生态系统Akamai Node Balancers加入了由Akamai Cloud Pulse指标支持的不断扩大的服务列表该列表目前包括托管数据库服务和Akamai对象存储服务。通过将这些资源整合到一个集中监控环境中我们让您能够更轻松地监控Akamai云环境的整体健康状况。立即开始使用准备好深入了解您的流量路由了吗请查看下面的资源开始在Akamai Cloud Pulse上探索Node Balancers的指标监控节点平衡器关键概念和术语——Akamai Cloud Pulse将指标导出到外部工具中随着人工智能工作负载的不断发展负载均衡层面的实时可见性在保障性能和可靠性方面将发挥越来越重要的作用。立即登录云管理器探索Akamai Cloud Pulse中的Node Balancers指标以便更好地了解和优化大规模流量。
方法：调试利器还是隐藏陷阱？)
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