如何安全、低延迟地使用 Amazon AWS Bedrock？
Amazon AWS Bedrock 是一项用于访问的托管服务。 基础模型 该产品由多家供应商提供（例如 Anthropic、AI21、Cohere 和亚马逊的专有型号）。这本实用技术指南提供了使用 Bedrock 的分步说明、推荐架构、安全配置、延迟缓解技巧以及生产部署的代码示例。.
您将在下方读到以下内容
本文涵盖以下内容：
- 介绍 Bedrock 的功能和使用场景
- 提出的推理和微调架构（与 GPU 云混合）
- 安全配置：IAM、VPC 端点、KMS 和日志记录
- 降低延迟和管理成本的实用技巧
- 代码示例（AWS CLI、Python）和本地代理部署
- 基于全球 85 多个地点的位置和网络推荐
Amazon AWS Bedrock — 描述和用途
Bedrock 允许您使用基础模型进行文本生成、摘要、信息提取和其他应用，而无需管理模型基础架构。 自然语言处理 使用标准的 Bedrock API 调用模型、发送提示并在应用程序中使用响应。.
对于应用程序 对延迟敏感 （例如交易或游戏），建议将 Bedrock 与目标市场附近的本地 GPU 服务器或 VPS 结合使用，以降低延迟。.
拟议架构
简单架构 — 应用服务器 ➜ 基岩
在这种架构中，应用程序（例如 Flask/FastAPI）部署在 VPS 或云服务器上，请求以 API 的形式发送到 Bedrock。它适用于概念验证和小规模应用。.
- 优势： 实施简便，初始成本低。.
- 缺点： 对于不在 AWS Bedrock 区域的用户，响应时间有所增加。.
混合架构——边缘+基岩+GPU云
在此模型中，边缘层位于靠近用户的位置（公司85个以上的办公地点中）。对延迟敏感的处理和初始缓存均在本地服务器或专用交易/游戏VPS上执行。高计算量请求则转发至GPU云或Bedrock。使用PrivateLink/VPC端点可确保安全性并减少公共路径。.
- 优势： 低延迟、成本可控、可使用图形服务器进行训练和微调。.
面向大规模和隐私的架构
所有请求均通过 VPC 端点和 Transit Gateway 路由至 AWS Bedrock。敏感数据在传输前会进行过滤或令牌化处理，并使用 KMS 进行加密。.
设置和实际示例
前提条件（AWS 和本地部署）
- AWS CLI 和正确的 IAM 访问权限
- Python 3.8+ 和 boto3 或所需的 SDK
- AWS 加密的 KMS 密钥
- （可选）用于微调或低延迟缓存的 GPU 服务器
AWS CLI 初始配置：
aws configure
# Enter AWS Access Key, Secret, region (e.g., us-east-1)使用 AWS CLI（运行时）调用模型的示例
使用 aws bedrock-runtime 调用模型的示例（命令名称可能因 CLI 版本而异）：
aws bedrock-runtime invoke-model \
--model-id anthropic.claude-v1 \
--body '{"input":"سلام، خلاصهسازی کوتاه از متن زیر ارائه بده..."}' \
response.json输出结果存储在 response.json 文件中。要从 jq 中提取响应体，请执行以下操作：
cat response.json | jq -r '.body'使用 Python (boto3) 调用模型
以下是一个简单的代码示例，用于发送提示并获取响应（请注意，modelIds 可在基岩版控制台中看到）：
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())部署本地代理用于缓存和速率限制
为了降低成本和延迟，轻量级代理可以缓存类似的请求或处理高速率请求。下面提供了一个简单的 Flask 示例，可以部署在用户附近的 VPS 上。.
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)安全和隐私
身份与访问管理 (IAM) 和访问控制最佳实践
从一开始 最小特权 创建一个特定于应用程序的角色，其策略仅限于 InvokeModel，并使用临时凭据 (STS) 来提供服务。.
{
"Version": "2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect":"Allow",
"Action":[ "bedrock-runtime:InvokeModel" ],
"Resource": "*"
}
]
}加密和KMS
使用 KMS 对存储在 S3 中的数据进行加密并监控访问。为遵守隐私法规，请在将敏感数据发送到 Bedrock 之前对其进行过滤或标记化处理。.
网络和 VPC 端点
使用 VPC 端点（PrivateLink）以私有方式连接到 Bedrock，以防止流量经过公共互联网。建议设置一个受限的安全组，仅允许所需的 IP 地址访问。.
日志记录和监控
启用 CloudWatch、CloudTrail 和 AWS Config 对于全面了解活动至关重要。考虑将日志发送到企业级 SIEM 或内部监控系统。.
性能和成本优化
降低延迟
- 在靠近用户的位置放置代理和缓存（使用 85 个以上位置）。.
- 对于紧急请求，请使用边缘计算或专用交易VPS。.
- 选择速度更快、重量更轻的模型进行实时推理。.
降低成本
- 缓存通用和重复响应。.
- 在GPU云上进行批量处理，以支持大规模请求和离线处理。.
- 在不需要高精度的情况下，可以使用较小或量化的模型。.
将模型导入 GPU 云
对于训练和微调，您可以使用图形服务器（GPU Cloud），而只将推理生成工作交给 Bedrock。这种模式适用于不希望将私有数据发送到外部服务的组织。.
真实场景和位置对比
实际案例：
- 外汇/加密货币交易者： 使用专用的VPS进行交易，服务器位置应靠近交易所；同时使用代理服务器调用Bedrock服务器进行新闻或信号分析。某些应用需要低于20毫秒的延迟；因此，从85多个服务器位置中选择合适的服务器位置至关重要。.
- 游戏和游戏聊天机器人： 使用游戏 VPS 和 CDN 实现快速资源交付，并使用 Bedrock 实现高级对话——重点是使用更轻量级的模型来减少延迟。.
- 人工智能和渲染： 在 GPU 云上进行大型模型和批量推理；Bedrock 支持各种工作负载并可访问多供应商模型。.
发布前的实用技巧和检查清单
- 选择合适的 AWS Bedrock 区域和靠近用户的 Edge 区域。.
- 定义一个具有有限访问权限的IAM角色。.
- 设置合适的 VPC 端点和安全组。.
- 制定KMS和加密策略。.
- 设置日志记录（CloudWatch、CloudTrail）。.
- 在边缘端实现缓存和速率限制。.
- 负载和延迟测试（wrk、hey、ab）和成本监控。.
使用 curl 进行延迟测试的示例：
time curl -s -X POST https://proxy.example.com/api/generate -d '{"prompt":"سلام"}' -H "Content-Type: application/json"总结与结论
Amazon AWS Bedrock 是访问基础模型的强大工具。通过正确的架构组合（边缘 + Bedrock + GPU 云），您可以体验到 低延迟， 高安全性 和 可控成本 确实如此。.
对于延迟敏感型应用，建议使用距离较近的服务器位置，并将部分处理任务迁移到本地服务器或 GPU 云平台。使用 VPC 端点、最小权限的 IAM 以及 KMS 加密是必要的安全措施。.
