ساخت اپلیکیشن وب سرورلس با قابلیت‌های هوش مصنوعی با AWS Amplify

معماری کلی

در این راهنما یک معماری پیشنهادی برای ساخت اپلیکیشن وب سرورلس که از قابلیت‌های *Generative AI* استفاده می‌کند ارائه شده است. هدف ترکیب AWS Amplify برای فرانت‌اند و CI/CD با سرویس‌های سرورلس AWS برای بک‌اند است تا یک راهکار مقیاس‌پذیر، امن و قابل نگهداری ایجاد شود.

• فرانت‌اند: React یا Next.js میزبانی شده در AWS Amplify Hosting + CDN (CloudFront).
• احراز هویت: Amazon Cognito (Sign-up/Sign-in + federation).
• API: API Gateway (REST/HTTP) یا AppSync (GraphQL) که درخواست‌ها را به Lambda هدایت می‌کند.
• منطق مولد: Lambda (Node/Python) که درخواست را به مدل مولد می‌فرستد — مدل می‌تواند به صورت Managed (OpenAI/Hugging Face/Bedrock) یا Self-hosted روی سرور GPU با Triton/TorchServe باشد.
• ذخیره‌سازی: S3 برای فایل‌ها، DynamoDB یا RDS برای متادیتا/جلسات.
• امنیت و شبکه: WAF، Shield Advanced، IAM least-privilege، Secrets Manager.
• CDN و کش: CloudFront + Lambda@Edge یا caching headers برای بهبود تأخیر و کاهش هزینه.

مراحل عملی ساخت برنامه (گام‌به‌گام)

1. آماده‌سازی محیط توسعه

ابزارهای اصلی موردنیاز را نصب کنید: Node.js، npm و AWS Amplify CLI. سپس مخزن پروژه را کلون کرده و وابستگی‌ها را نصب کنید.

curl -sL https://deb.nodesource.com/setup_18.x | sudo -E bash -
sudo apt-get install -y nodejs
npm install -g @aws-amplify/cli
git clone <repo>
cd <repo>
npm install

پیکربندی AWS CLI و Amplify را انجام دهید و پروژه Amplify را مقداردهی اولیه کنید:

aws configure
amplify configure
amplify init

2. افزودن احراز هویت با Cognito

با Amplify می‌توانید احراز هویت را سریع اضافه کنید. گزینه‌ها شامل تنظیمات پیش‌فرض یا شخصی‌سازی دستی است. در صورت نیاز از federation با Google/Facebook استفاده کنید و قوانین رمز، MFA و تأیید ایمیل را فعال کنید.

amplify add auth
# choose default or manual configuration
amplify push

3. ایجاد API سرورلس (REST یا GraphQL)

API را با Amplify اضافه کنید؛ می‌توانید REST با Lambda یا GraphQL با AppSync + DynamoDB انتخاب کنید.

amplify add api
# choose REST and Lambda function template
amplify push

یا برای GraphQL:

amplify add api
# choose GraphQL + DynamoDB
amplify push

4. نوشتن Lambda که با مدل Generative AI تعامل می‌کند

Lambda نقش واسط بین فرانت‌اند و مدل مولد را دارد. اگر از سرویس خارجی مانند OpenAI استفاده می‌کنید، کلید API را امن نگه دارید و درخواست را از طریق Lambda ارسال کنید.

const fetch = require('node-fetch');
exports.handler = async (event) => {
  const prompt = JSON.parse(event.body).prompt;
  const apiKey = process.env.OPENAI_API_KEY;
  const res = await fetch('https://api.openai.com/v1/chat/completions', {
    method: 'POST',
    headers: { 'Authorization': `Bearer ${apiKey}`, 'Content-Type': 'application/json' },
    body: JSON.stringify({
      model: 'gpt-4o-mini',
      messages: [{ role: 'user', content: prompt }]
    })
  });
  const data = await res.json();
  return { statusCode: 200, body: JSON.stringify(data) };
};

اگر مدل را روی سرور GPU خود میزبانی می‌کنید، Lambda یا سرویس بک‌اند درخواست را به endpoint آن ارسال می‌کند:

const res = await fetch('https://gpu.example.com/inference', {
  method: 'POST',
  headers: { 'Authorization': `Bearer ${process.env.MODEL_TOKEN}`, 'Content-Type': 'application/json' },
  body: JSON.stringify({ inputs: prompt })
});

5. پیاده‌سازی Streaming/Realtime (اختیاری)

برای پاسخ‌های طولانی یا استریم توکن‌ها از WebSocket یا Server-Sent Events استفاده کنید. در AWS می‌توانید از API Gateway WebSocket یا AppSync Subscriptions بهره ببرید.

6. میزبانی فرانت‌اند با Amplify Hosting و CI/CD

Amplify Hosting امکان راه‌اندازی CI/CD از مخزن Git را فراهم می‌کند؛ هر push به شاخهٔ مشخص باعث build و deploy خودکار می‌شود.

amplify hosting add
amplify publish

امنیت، مدیریت کلیدها و سیاست‌های IAM

مدیریت اسرار

От AWS Secrets Manager برای نگهداری کلید API و رمزها استفاده کنید. IAM role برای Lambda باید تنها شامل دسترسی خواندن به secret مشخص باشد.

سیاست‌های IAM نمونه

نمونه policy حداقلی که به Lambda اجازه خواندن یک Secret مشخص را می‌دهد:

{
  "Version": "2012-10-17",
  "Statement": [
    {
      "Effect": "Allow",
      "Action": "secretsmanager:GetSecretValue",
      "Resource": "arn:aws:secretsmanager:region:acct-id:secret:myOpenAIKey"
    }
  ]
}

محافظت در برابر حملات و ایمنی محتوا

برای محافظت از اپلیکیشن:

• فعال‌سازی AWS WAF برای بلاک کردن ریکوئست‌های مخرب.
• Использование AWS Shield (Standard به‌صورت پیش‌فرض، برای محافظت بیشتر از Shield Advanced).
• در سطح API از rate-limiting و usage plans در API Gateway بهره ببرید.
• Content moderation برای خروجی‌های مولد: بررسی و فیلتر کردن پاسخ‌ها با مدل‌های moderation (OpenAI/HuggingFace).

انتخاب لوکیشن دیتاسنتر و مقایسه برای Latency و Compliance

انتخاب Region مناسب بر اساس توزیع کاربران و الزامات قانونی اهمیت دارد. نکات رایج:

• us-east-1: سریع برای آمریکای شمالی و هزینه‌های پایین‌تر برای سرویس‌های پایه.
• eu-west-1: مناسب اروپا با قوانین حریم خصوصی سخت‌تر.
• ap-southeast-1 / ap-northeast-1: مناطق آسیایی برای کاربران در آن قاره.

برای کاربران توزیع‌شده از CDN (CloudFront) و توزیع مدل در چند Region یا edge inference استفاده کنید.

اگر نیاز به تأخیر بسیار پایین یا کنترل کامل داده‌ها دارید، می‌توانید مدل را روی سرور GPU شرکت با بیش از 85+ لوکیشن میزبانی کنید که مزایای کاهش latency، کنترل داده و امکانات anti-DDoS سخت‌افزاری را فراهم می‌کند.

میزبانی مدل — Cloud GPU vs. Managed API (مزایا و معایب)

مقایسهٔ کلی بین سرویس‌های Managed و Self-hosted روی GPU:

• Managed (OpenAI/Bedrock/Hugging Face):
  • Преимущества: نگهداری صفر، آپدیت مدل ساده، دسترسی سریع.
  • Недостатки: هزینهٔ هر درخواست، نگرانی‌های حریم خصوصی.
• Self-hosted on GPU:
  • Преимущества: هزینهٔ ثابت سرور، کنترل کامل، تنظیمات اختصاصی، استفاده از سرورهای گرافیکی ما برای رندر و AI.
  • Недостатки: نیاز به مدیریت و مانیتورینگ، مقیاس‌پذیری دستی.

توصیه: برای PoC از Managed استفاده کنید؛ برای حجم بالا و نیاز به کمترین تأخیر به سرور GPU مهاجرت کنید.

Оптимизация производительности и затрат

• کش کردن: خروجی‌های غیرحساس را در CloudFront یا Redis/ElastiCache کش کنید.
• انتخاب مدل: از کوچک‌ترین مدل ممکن برای نیازهای واقعی استفاده کنید (distilled یا quantized).
• محدودیت Lambda: برای inference طولانی از ECS/EKS یا سرور GPU استفاده کنید چون Lambda محدودیت زمان/CPU دارد.
• مانیتورینگ: CloudWatch برای لاگ و متریک، X-Ray برای tracing.
• صرفه‌جویی هزینه: رزرو یا استفاده از instanceهای Reserved یا سرورهای اختصاصی GPU برای inference بلندمدت.

مثال پیکربندی Nginx reverse proxy به Triton on GPU

اگر مدل روی یک سرور GPU اجرا می‌شود، می‌توانید یک reverse proxy با Nginx تنظیم کنید:

server {
    listen 443 ssl;
    server_name ai.example.com;
    location / {
      proxy_pass http://127.0.0.1:8000;
      proxy_set_header Host $host;
      proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
    }
  }

نکات امنیتی نهایی و رعایت حریم خصوصی

چند توصیه عملی برای محافظت از داده‌ها و رعایت قوانین:

• لاگینگ حساس: از ذخیره مستقیم promptهای حساس خودداری کنید یا آن‌ها را رمزنگاری نمایید.
• نگهداری داده‌ها: الزامات GDPR/PDPA را بررسی کنید؛ در صورت نیاز از لوکیشن‌های خاص (data residency) استفاده کنید.
• Ввод/вывод: برای جلوگیری از تزریق prompt و data exfiltration از validation و sanitization استفاده کنید.

نمونه کاربردها و سناریوها

• اپلیکیشن تولید محتوا و ویرایشگر متن با suggestion و summarization.
• چت‌بات هوشمند با context session که در DynamoDB ذخیره می‌شود.
• ابزار کدنویسی هوشمند برای توسعه‌دهندگان با auto-complete و refactor suggestions.
• ابزارهای رندرینگ ترکیبی AI که از سرور GPU برای پردازش تصاویر و ویدئو استفاده می‌کنند.

نکات عملی برای استقرار در شرکت ما (با 85+ لوکیشن)

نکات عملی برای کاهش latency و بهینه‌سازی تجربه کاربری در سطوح جهانی:

• برای کاربران در اروپا، آسیا یا آمریکای لاتین از لوکیشن‌های نزدیک استفاده کنید تا p99 latency کاهش یابد.
• برای تریدینگ و گیمینگ از VPS مخصوص ترید و VPS گیم با Anti-DDoS و BGP Anycast استفاده کنید تا پینگ و packet loss کاهش یابد.
• برای آموزش و inference مدل‌های بزرگ از سرور گرافیکی (GPU Cloud) استفاده کنید تا هزینه و تأخیر بهینه شود.
• از شبکه و CDN برای توزیع محتوا و کاهش زمان بارگذاری بهره ببرید.

جمع‌بندی و چک‌لیست سریع قبل از لانچ

• Amplify Hosting و CI فعال باشند.
• Cognito برای auth پیکربندی شده و MFA در صورت نیاز فعال باشد.
• Lambda امن با دسترسی حداقلی و Secrets Manager تنظیم شده باشد.
• WAF و rate-limiting برای API اعمال شده باشد.
• CDN و caching برای کاهش مصرف و latency فعال باشد.
• لوکیشن مناسب بر اساس کاربران هدف و نیازهای قانونی انتخاب شده باشد.
• برنامهٔ مانیتورینگ و alert (CloudWatch + Slack/Email) تنظیم شده باشد.
• تست load و penetration قبل از لانچ عمومی انجام شود.

گزینه‌های پشتیبانی و مشاوره فنی

برای کمک در انتخاب بهترین ترکیب Region، GPU و شبکه می‌توانید از پلن‌های میزبانی و سرورهای گرافیکی با بیش از 85 لوکیشن استفاده کنید. تیم فنی می‌تواند در مهاجرت مدل‌ها و تنظیم CI/CD راهنمایی ارائه دهد.

Часто задаваемые вопросы