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比例生成AI用例，第1部分：使用AWS Transit Gateway

2025年7月9日 16:29 33 Comments
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n这个由两部分组成的系列，我们讨论了一个枢纽和讲话架构模式，用于构建多租户和多学院的体系结构。该模式支持跨用例和团队共享服务的抽象，有助于创建安全，可扩展和可靠的生成AI系统。在第1部分中，我们使用AWS Transit Gateway提供跨学科互操作性，提出了用于生成AI服务抽象和特定于租户的辐条的集中式枢纽。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
生成的AI继续重塑业务如何处理创新和解决问题。客户正在从其组织中从实验到扩展生成的AI用例，越来越多的企业将这些技术完全集成到其核心流程中。这种演变跨越了业务线（LOB），团队和软件作为服务（SaaS）提供商。尽管许多AWS客户通常从单个AWS帐户开始，用于运行生成AI的概念验证用例，但对生产环境的越来越多的采用和过渡引入了新的挑战。这些挑战包括有效管理和扩展实施和扩展实现和重复共同的问题，以及诸如多景观，隔离，隔离，隔离，真实，授权，安全网络，安全网络，速度和限制和限制。为了有效地解决这些挑战，多门体系结构被证明是有益的，尤其是对于为多个企业客户，具有不同部门的大型企业和具有严格合规性要求的组织提供服务的SaaS提供商。通过为您的AWS环境提供更好的组织，安全性和可扩展性，这种多学院方法有助于维护良好的系统。它还使您能够在不断扩展的生成AI实现中更有效地管理这些共同的问题。在这个两部分的系列中，我们讨论了一个集线器和辐条体系结构模式，用于构建多租户和多学院的体系结构。该模式支持跨用例和团队共享服务的抽象，有助于创建安全，可扩展和可靠的生成AI系统。在第1部分中，我们使用AWS Transit Gateway提供跨学科互操作性，提出了用于生成AI服务抽象和特定于租户的辐条的集中式枢纽。该集线器帐户是最终用户请求的入口点，集中了共享功能，例如身份验证，授权，模型访问和路由决策
挑战 AWS 可靠的 概念验证 扩展的 SaaS 互操作 模式 部分的 组织 集线器 隔离 用例 良好的 互操作性 环境的 结构模式 业务线 合规性 生成 AI 扩展 共享 体系结构 有益的 安全网 操作性 跨学科 共同的 要求的 集中式 服务的 授权 可扩展性 安全性 用于