How to use and solutions for Amazon AWS Bedrock

چطور از Amazon AWS Bedrock به‌صورت امن و کم‌تاخیر استفاده کنیم؟

Amazon AWS Bedrock یک سرویس مدیریت‌شده برای دسترسی به Foundation Models از چندین تأمین‌کننده است (مثل Anthropic، AI21، Cohere و مدل‌های اختصاصی آمازون). در این راهنما عملی و فنی، گام‌به‌گام نحوه استفاده از Bedrock، معماری‌های پیشنهادی، پیکربندی امنیتی، نکات کاهش latency و نمونه‌های کد برای استقرار در محیط تولید توضیح داده شده است.

مواردی که در ادامه می‌خوانید

در این مطلب به موارد زیر پرداخته می‌شود:

• معرفی قابلیت‌ها و سناریوهای استفاده از Bedrock
• معماری پیشنهادی برای inference و fine-tuning (هیبرید با GPU Cloud)
• پیکربندی امنیتی: IAM، VPC Endpoint، KMS و لاگینگ
• نکات عملی برای کاهش latency و مدیریت هزینه
• مثال‌های کد (AWS CLI، Python) و استقرار پراکسی محلی
• توصیه‌های مربوط به لوکیشن و شبکه با توجه به ۸۵+ لوکیشن جهانی

Amazon AWS Bedrock — شرح و کاربردها

Bedrock به شما امکان می‌دهد بدون مدیریت زیرساخت مدل، از مدل‌های پایه برای تولید متن، خلاصه‌سازی، استخراج اطلاعات و سایر کاربردهای NLP استفاده کنید. با API استاندارد Bedrock می‌توانید مدل‌ها را فراخوانی، پرامپت ارسال و پاسخ را در اپلیکیشن مصرف کنید.

برای کاربردهای latency-sensitive (مثل ترید یا گیمینگ)، توصیه می‌شود Bedrock را با سرورهای محلی GPU یا VPSهای نزدیک بازار هدف ترکیب کنید تا تاخیر کاهش یابد.

معماری‌های پیشنهادی

معماری ساده — اپلیکیشن سرور ➜ Bedrock

در این معماری اپلیکیشن (مثلاً Flask/FastAPI) روی VPS یا سرور ابری مستقر شده و درخواست‌ها به صورت API به Bedrock ارسال می‌شوند. مناسب PoC و حجم کم است.

• Advantages: پیاده‌سازی ساده، هزینه پایین اولیه.
• Disadvantages: افزایش زمان پاسخ برای کاربران دور از منطقه AWS Bedrock.

معماری هیبرید — Edge + Bedrock + GPU Cloud

در این الگو لایه edge در لوکیشن‌های نزدیک کاربران (از میان ۸۵+ لوکیشن شرکت) قرار می‌گیرد. پردازش latency-sensitive و کشینگ اولیه روی سرورهای محلی یا VPS مخصوص ترید/گیم انجام می‌شود. درخواست‌های محاسباتی سنگین به GPU Cloud یا Bedrock ارجاع داده می‌شوند. از PrivateLink/VPC Endpoint برای امنیت و کاهش مسیر عمومی استفاده کنید.

• Advantages: پینگ پایین، کنترل هزینه، امکان استفاده از سرور گرافیکی برای training و fine-tuning.

معماری برای مقیاس بالا و حفظ حریم خصوصی

تمامی درخواست‌ها از طریق VPC Endpoint و Transit Gateway به AWS Bedrock هدایت شوند. داده‌های حساس قبل از ارسال فیلتر یا توکنایز شوند و از KMS برای رمزنگاری استفاده گردد.

راه‌اندازی و نمونه‌های عملی

پیش‌نیازها (AWS و محلی)

• AWS CLI و دسترسی IAM مناسب
• پایتون 3.8+ و boto3 یا SDK موردنظر
• کلید KMS برای رمزگذاری در AWS
• (اختیاری) سرور GPU برای fine-tuning یا low-latency cache

پیکربندی اولیه AWS CLI:

aws configure
# Enter AWS Access Key, Secret, region (e.g., us-east-1)

نمونه فراخوانی مدل با AWS CLI (runtime)

مثال فراخوانی مدل با aws bedrock-runtime (نام دستور ممکن است بسته به نسخه CLI متفاوت باشد):

aws bedrock-runtime invoke-model \
  --model-id anthropic.claude-v1 \
  --body '{"input":"سلام، خلاصه‌سازی کوتاه از متن زیر ارائه بده..."}' \
  response.json

خروجی در response.json ذخیره می‌شود. برای استخراج بدنه پاسخ از jq:

cat response.json | jq -r '.body'

فراخوانی مدل با Python (boto3)

نمونه کد ساده برای ارسال پرامپت و گرفتن پاسخ (توجه کنید modelIdها از کنسول Bedrock قابل مشاهده‌اند):

import boto3
import json

client = boto3.client('bedrock-runtime', region_name='us-east-1')

prompt = "Explain in Persian: بهترین روش برای کاهش latency در inference چیست؟"

resp = client.invoke_model(
    modelId='ai21.j2-large',
    contentType='application/json',
    accept='application/json',
    body=json.dumps({"input": prompt})
)

print(resp['body'].read().decode())

استقرار یک پراکسی محلی برای caching و rate-limiting

برای کاهش هزینه و latency، یک پراکسی سبک می‌تواند پرامپت‌های مشابه را کش کند یا ریت‌ها را مدیریت کند. نمونه ساده Flask در ادامه آمده است و می‌تواند روی VPS نزدیک کاربر مستقر گردد.

from flask import Flask, request, jsonify
import requests, boto3, json

app = Flask(__name__)
cache = {}

@app.route('/api/generate', methods=['POST'])
def generate():
    prompt = request.json.get('prompt')
    if prompt in cache:
        return jsonify({"cached": True, "response": cache[prompt]})
    client = boto3.client('bedrock-runtime')
    resp = client.invoke_model(modelId='ai21.j2-large', contentType='application/json', accept='application/json', body=json.dumps({"input": prompt}))
    body = resp['body'].read().decode()
    cache[prompt] = body
    return jsonify({"cached": False, "response": body})

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=8080)

امنیت و حریم خصوصی

بهترین شیوه‌های IAM و دسترسی

از اصل Least Privilege استفاده کنید. یک role مخصوص اپلیکیشن با سیاست محدود به InvokeModel بسازید و از temporary credentials (STS) برای سرویس‌ها بهره ببرید.

{
  "Version": "2012-10-17",
  "Statement": [
    {
      "Effect":"Allow",
      "Action":[ "bedrock-runtime:InvokeModel" ],
      "Resource": "*"
    }
  ]
}

رمزنگاری و KMS

از KMS برای رمزنگاری داده‌های ذخیره‌شده در S3 و رصد دسترسی‌ها استفاده کنید. برای رعایت قوانین حریم خصوصی، داده‌های حساس را قبل از ارسال به Bedrock فیلتر یا توکنایز کنید.

شبکه و VPC Endpoint

از VPC Endpoint (PrivateLink) برای تماس خصوصی با Bedrock استفاده کنید تا از عبور ترافیک از اینترنت عمومی جلوگیری شود. تنظیم Security Group محدود برای تنها اجازه به IPهای مورد نیاز را در نظر بگیرید.

لاگینگ و مانیتورینگ

فعال‌سازی CloudWatch، CloudTrail و AWS Config برای دید کامل از فعالیت‌ها ضروری است. ارسال لاگ‌ها به SIEM سازمانی یا سیستم مانیتورینگ داخلی را مدنظر قرار دهید.

بهینه‌سازی عملکرد و هزینه

کاهش latency

• قرار دادن پراکسی و کش در لوکیشن نزدیک کاربران (استفاده از ۸۵+ لوکیشن).
• استفاده از edge compute یا VPS مخصوص ترید برای درخواست‌های فوری.
• انتخاب مدل سریع‌تر و سبک‌تر برای realtime inference.

کاهش هزینه‌ها

• کشینگ پاسخ‌های عمومی و تکراری.
• batching برای درخواست‌های بزرگ و پردازش آفلاین در GPU Cloud.
• استفاده از مدل‌های کوچک‌تر یا quantized در مواردی که دقت بالا ضروری نیست.

درون‌ریزی مدل‌ها به GPU Cloud

برای training و fine-tuning می‌توانید از سرور گرافیکی (GPU Cloud) استفاده کنید و تنها inference تولیدی را به Bedrock بسپارید. این الگو برای سازمان‌هایی مناسب است که داده‌های خصوصی‌شان را نمی‌خواهند به سرویس خارجی بفرستند.

سناریوهای واقعی و مقایسه لوکیشن‌ها

مثال‌های عملی:

• تریدرهای فارکس/کریپتو: استفاده از VPS مخصوص ترید در لوکیشن نزدیک به صرافی‌ها و پراکسی برای فراخوانی Bedrock جهت تحلیل اخبار یا سیگنال‌ها. برای برخی کاربردها latency زیر 20ms ضرورت دارد؛ انتخاب لوکیشن مناسب از میان ۸۵+ لوکیشن اهمیت دارد.
• گیمینگ و چت‌بات‌های بازی: استفاده از VPS گیم و CDN برای تحویل سریع دارایی‌ها و Bedrock برای محاوره‌های پیشرفته—با تمرکز بر مدل‌های سبک‌تر برای کاهش تاخیر.
• AI and rendering: مدل‌های سنگین و batch inferencing روی GPU Cloud؛ Bedrock برای workloadهای متنوع و دسترسی به مدل‌های چند تأمین‌کننده.

نکات عملی و چک‌لیست قبل از راه‌اندازی

• انتخاب region مناسب AWS Bedrock و منطقه edge نزدیک کاربران.
• تعریف IAM role با دسترسی محدود.
• راه‌اندازی VPC Endpoint و Security Group مناسب.
• آماده‌سازی KMS و سیاست‌های رمزنگاری.
• تنظیم logging (CloudWatch، CloudTrail).
• پیاده‌سازی caching و rate-limiting در لبه.
• تست load و latency (wrk, hey, ab) و مانیتورینگ هزینه.

نمونه تست latency با curl:

time curl -s -X POST https://proxy.example.com/api/generate -d '{"prompt":"سلام"}' -H "Content-Type: application/json"

جمع‌بندی و نتیجه‌گیری

Amazon AWS Bedrock ابزار قدرتمندی برای دسترسی به مدل‌های پایه است. با ترکیب صحیح معماری (Edge + Bedrock + GPU Cloud) می‌توان تجربه‌ای با تاخیر پایین, High security and هزینه قابل‌کنترل داشت.

برای اپلیکیشن‌های حساس به تاخیر توصیه می‌شود از لوکیشن‌های نزدیک بهره ببرید و بخش‌هایی از پردازش را در سرورهای محلی یا GPU Cloud انتقال دهید. استفاده از VPC Endpoint، IAM با حداقل دسترسی و رمزنگاری KMS از ملزومات امنیتی است.