[解决方案] 赋能企业级 AI/ML：使用 Azure Application Gateway 构建可扩展的 AI 接入层

<!-- AI_TASK_START: AI标题翻译 --> [解决方案] 赋能企业级 AI/ML：使用 Azure Application Gateway 构建可扩展的 AI 接入层 <!-- AI_TASK_END: AI标题翻译 --> <!-- AI_TASK_START: AI竞争分析 --> # 解决方案分析 ## 解决方案概述 该解决方案将 **Azure Application Gateway** 定位为企业 AI/ML 工作负载的 **可扩展 AI 访问层 (scalable AI access layer)**。随着企业大规模采用生成式 AI（如 Azure OpenAI, Azure Machine Learning），在扩展应用以服务全球用户时，会面临 **延迟**、**流量突发**、**后端速率限制**、**配额分配** 和 **区域故障转移** 等复杂挑战。此方案通过将 Application Gateway 作为高性能的 **L7 反向代理**，在客户端和后端 AI 服务之间提供智能路由、安全防护和流量优化，从而解决上述问题，确保 AI 应用的可靠性、性能和安全性。 ## 核心能力与架构 ### 架构原理 该方案的核心架构是将 **Azure Application Gateway** 置于用户与后端 AI 服务（如 Azure OpenAI、Azure ML 模型端点）之间。它为客户端提供一个 **统一的端点**，从而隐藏后端多个区域、实例或模型的复杂性。所有流入的 AI 请求首先由 Application Gateway 接收，然后根据预设的策略进行安全检查、路由和分发。 ### 关键功能 - **智能请求分发** - 支持基于 **路径的路由 (Path-based routing)** 和 **轮询 (round-robin)** 策略，可将流量灵活地分发到不同的 OpenAI 或 ML 端点。 - **高可用与弹性** - 内置 **健康探针 (Health probes)**，能够自动检测并绕过不健康的后端端点，实现服务的高可用性。 - **水平可伸缩性**，能够轻松扩展以应对流量高峰，跨多个区域、实例或模型分配负载。 - **安全增强** - 集成 **Azure Web 应用程序防火墙 (WAF)**，为 AI 工作负载提供针对性的安全防护。 - 支持 **TLS 卸载 (TLS offload)** 和 **mTLS**，保护敏感的 AI/ML 通信。 - **流量控制与优化** - 提供 **智能重写规则 (Smart rewrite rules)**，可根据策略附加路径或重写请求头。 - 原生支持 **服务器发送事件 (Server-Sent Events, SSE)**，优化连接处理和缓冲，以实现无缝的 AI 响应流式传输。 - **可观测性** - 提供完整的诊断、日志和指标，实现对流量和路由行为的全面可见性。 --- ## 方案客户价值 - **增强 AI 工作负载的安全性** - 通过集成的 WAF，提供超越传统 Web 防护的 AI 定制化安全策略。 - - **防御 SQL 注入**：保护存储训练数据或元数据的数据库。 - - **阻止恶意负载**：防止旨在破坏模型解析逻辑或利用预处理管道漏洞的对抗性输入。 - - **机器人防护与速率限制**：基于 IP、标头或用户代理进行速率限制，有效防止模型被恶意消耗、推理成本飙升或遭受拒绝服务攻击。 - **提升 AI 应用的可靠性与性能** - 通过健康探针和跨区域负载均衡，确保在后端服务部分故障或高负载情况下，用户体验不受影响。 - 针对流式 AI 响应（如 Copilot）优化的 SSE 支持，显著降低了实时交互的延迟。 - **简化架构与运维** - 为复杂的后端 AI 服务（可能涉及多个模型、版本或区域部署）提供统一的访问入口，实现客户端与后端的解耦。 - 集中的可观测性数据简化了故障排查和性能调优过程。 - **广泛的行业适用性** - 方案已在 **医疗**、**金融**、**零售**、**制造** 等多个行业得到验证，能够满足不同行业的合规性（如 HIPAA, FIPS）和安全需求。 ## 涉及的相关产品 - **Azure Application Gateway**: 解决方案的核心，作为 L7 反向代理和 AI 访问层。 - **Azure Web Application Firewall (WAF)**: 与 Application Gateway 集成，提供关键的安全防护能力。 - **Azure OpenAI / Azure Machine Learning / Cognitive Services**: 作为后端被保护和管理的 AI 服务。 - **Azure Functions**: 可与 Application Gateway 集成，用于构建基于使用量、成本或时间的自适应路由策略。 - **Azure API Management**: 可与 Application Gateway 结合使用，为 OpenAI 等工作负载提供更精细的 API 保护和管理。 - **Azure Monitor & Log Analytics**: 为网关提供监控、日志记录和告警，是实现可观测性和未来反馈循环的基础。 ## 技术评估 ### 优势 - **原生集成与 AI 场景优化**: 方案深度集成了 Azure 的网络和安全能力，并专门针对 AI/ML 场景进行了优化。特别是 WAF 规则对 AI 特定攻击向量的考虑，以及对 SSE 流式传输的支持，使其超越了通用负载均衡器。 - **清晰的未来演进路线**: 微软明确提出将其发展为 **自适应 AI 网关 (Adaptive AI Gateway)** 的愿景，计划集成动态令牌管理、成本优化路由和智能配额管理等 AI 感知能力。这表明其在 AI 基础设施领域的长期战略投入，为客户提供了清晰的技术演进路径。 - **企业级成熟度**: 方案基于成熟的 Azure Application Gateway，具备企业级所需的高可用性、可扩展性和安全性，并已在多个受监管行业得到广泛应用。 ### 潜在限制 - **厂商生态锁定**: 该解决方案深度绑定 Azure 生态系统。对于采用多云或混合云策略的企业，可能会面临跨平台管理复杂性和功能不一致的挑战。 - **配置复杂性**: 尽管方案旨在简化架构，但要充分利用其高级功能（如复杂的 WAF 规则、重写策略、与 Functions 的集成），需要较高的网络和安全专业知识。 ## 未来展望：自适应 AI 网关 微软的愿景是将 Application Gateway 从一个传统的流量管理器转变为一个 **自适应推理编排器 (adaptive inference orchestrator)**，其未来能力将包括： - **智能路由决策**: 自动将流量重新路由到更健康或 **更具成本效益** 的模型。 - **动态令牌管理**: 在网关层面直接介入，以优化 AI 推理的令牌使用效率和成本。 - **配额弹性管理**: 智能地管理和平衡对后端 AI 服务的 API 调用，避免因超出配额而导致的服务中断。 - **集成反馈循环**: 与 Azure Monitor 深度集成，形成实时反馈闭环，用于自动化的性能调优和故障预测。 <!-- AI_TASK_END: AI竞争分析 --> <!-- AI_TASK_START: AI全文翻译 --> # 充满信心地解锁企业级 AI/ML：将 Azure Application Gateway 用作您的可扩展 AI 接入层 **原始链接:** [https://techcommunity.microsoft.com/blog/azurenetworkingblog/unlock-enterprise-aiml-with-confidence-azure-application-gateway-as-your-scalabl/4445691](https://techcommunity.microsoft.com/blog/azurenetworkingblog/unlock-enterprise-aiml-with-confidence-azure-application-gateway-as-your-scalabl/4445691) **发布时间:** 2025-08-21 **厂商:** AZURE **类型:** TECH-BLOG ---  Azure Networking Blog # 充满信心地解锁企业级 AI/ML：将 Azure Application Gateway 用作您的可扩展 AI 接入层 2025 年 8 月 22 日 随着企业加速采用生成式 AI (Generative AI) 和机器学习 (Machine Learning) 来转变运营、提高生产力并提供更智能的客户体验，Microsoft Azure 已成为托管和扩展智能应用程序的领先平台。借助 Azure OpenAI、Azure Machine Learning 和认知服务 (Cognitive Services) 等产品，企业正在构建 Copilot、虚拟代理 (virtual agents)、推荐引擎 (recommendation engines) 和高级分析 (advanced analytics) 平台，不断拓展技术的可能性。 然而，将这些应用程序扩展以服务全球用户带来了新的复杂性：必须有效管理延迟 (latency)、流量突发 (traffic bursts)、后端速率限制 (backend rate limits)、配额分配 (quota distribution) 和区域故障转移 (regional failovers)，以确保无缝的用户体验和弹性的架构。 **Azure Application Gateway：AI 接入层** Azure Application Gateway 通过充当高性能的第 7 层反向代理 (Layer 7 reverse proxy)，在实现 AI/ML 规模化方面发挥着基础性作用——它专为智能路由、保护和优化客户端与 AI 服务之间的流量而构建。 数百家企业客户已经在使用 Azure Application Gateway 高效管理跨多个 Azure 托管的 AI/ML 模型的流量——确保在全球范围内的正常运行时间、性能和安全性。 **AI 交付的挑战** 对 AI/ML 后端进行推理 (Inferencing) 不仅仅是连接到一个服务，它还关乎如何做到： - **可靠地**：跨区域、不受负载条件影响 - **安全地**：保护访问免受恶意行为者和滥用模式的侵害 - **高效地**：最大限度地减少延迟和请求成本 - **可扩展地**：无错误地处理突发流量和高并发 - **可观测地**：通过实时洞察、诊断和反馈循环进行主动调优 **Azure Application Gateway 用于 AI 流量的关键特性** - **智能请求分发**：跨 OpenAI 和 ML 端点进行基于路径和轮询的路由。 - **内置健康探测 (health probes)**：自动绕过不健康的端点。 - **安全强制执行**：通过 WAF、TLS 卸载 (TLS offload) 和双向 TLS (mTLS) 保护敏感的 AI/ML 工作负载。 - **统一端点**：为客户端提供单一端点；在内部分散管理复杂性。 - **可观测性 (Observability)**：提供完整的诊断、日志和指标，实现流量和路由的可视化。 - **智能重写规则 (rewrite rules)**：根据策略附加路径或重写标头。 - **水平可伸缩性 (Horizontal scalability)**：通过在多个区域、实例或模型之间分配负载，轻松扩展以应对需求激增。 - **SSE 和实时流式传输**：优化连接处理和缓冲，以实现无缝的 AI 响应流。 **Azure Web 应用程序防火墙 (WAF) 对 AI/ML 工作负载的保护** 在部署 AI/ML 工作负载时，特别是那些通过 API、模型端点或交互式 Web 应用程序暴露的工作负载，安全性与性能同等重要。现代化的 WAF 不仅有助于保护应用程序，还能保护其背后的敏感模型、训练数据和推理管道。 **核心防护：** - **SQL 注入 (SQL injection)** – 防止针对训练数据集、元数据存储或实验跟踪系统的恶意数据库查询。 - **跨站脚本 (XSS)** – 阻止可能危及 AI 仪表板、模型监控工具或标注平台的注入脚本。 - **格式错误的负载 (Malformed payloads)** – 阻止旨在破坏解析逻辑或利用模型预/后处理管道的损坏或对抗性精心设计的输入。 - **机器人防护 (Bot protections)** – 机器人防护规则集可检测并阻止已知的恶意机器人模式 (如凭据填充 (credential stuffing)、密码喷洒 (password spraying))。 - 根据**请求正文大小、HTTP 标头、IP 地址或地理位置**阻止流量，以防止超大负载或针对模型 API 的特定区域攻击。 - 强制执行**标头要求**，确保只有授权客户端才能访问模型推理或微调端点。 - 基于 IP、标头或用户代理进行**速率限制 (rate limiting)**，以防止针对 AI 模型的推理过载、成本飙升或拒绝服务 (denial of service) 攻击。 通过集成这些 WAF 保护，AI/ML 工作负载可以免受传统 Web 威胁和新兴的针对 AI 的特定攻击向量的侵害，确保模型保持准确、可靠和安全。 **架构**  ### 使用 Azure Application Gateway 的真实世界架构 各行各业都依赖 Azure Application Gateway 来安全地暴露 AI 和 ML 工作负载： - **医疗保健** → 通过符合 HIPAA 标准的路由、私有推理端点 (private inference endpoints) 和严格的访问控制，保护面向患者的 Copilot 和临床决策支持工具。 - **金融** → 通过企业级 WAF 规则、速率限制和特定区域的合规性，保障交易助手、欺诈检测 API 和客户聊天机器人的安全。 - **零售与电子商务** → 保护产品推荐引擎、对话式购物 Copilot 和个性化 API 免受抓取和自动化滥用。 - **制造与工业物联网** → 通过私有路由和机器人防护，保护由 AI 驱动的质量控制、预测性维护 API 和数字孪生接口。 - **教育** → 将学习 Copilot 和辅导助手安全地托管在 WAF 之后，防止滥用，同时为学生和研究人员扩展访问。 - **公共部门与政府** → 为公民服务和 AI 驱动的案件管理系统强制执行符合 FIPS 标准的 TLS、私有路由和零信任 (zero-trust) 控制。 - **电信与媒体** → 保护为实时翻译、内容审核和媒体推荐提供支持的推理端点，并实现大规模运行。 - **能源与公用事业** → 通过安全的网关路由，保障智能电网分析、可持续性仪表板和 AI 驱动的预测模型的安全。 **高级集成** - 将 Azure Application Gateway 定位为您 AI 基础设施的安全、可扩展的网络入口点。 - **仅限私有的 Azure Application Gateway**：将 AI 端点完全托管在虚拟网络中，以实现安全的内部访问。 - **SSE 支持**：配置 HTTP 设置，以通过服务器发送事件 (Server-Sent Events) 进行流式补全。 - **Azure Application Gateway + Azure Functions**：构建自适应策略，根据使用情况、成本或时间动态重新路由流量。 - **Azure Application Gateway + API 管理 (API management)**：保护 OpenAI 工作负载。 **下一步：自适应 AI 网关** Microsoft 正在将 Azure Application Gateway 发展为一个更智能、具备 AI 感知能力的平台，其功能包括： - 自动重新路由到健康的端点或更具成本效益的模型。 - 在 Azure Application Gateway 内直接进行动态令牌管理 (token management)，以优化 AI 推理使用。 - 与 Azure Monitor 和 Log Analytics 集成反馈循环 (feedback loops)，以进行实时性能调优。 目标是将 Azure Application Gateway 从传统的流量管理器转变为一个自适应推理编排器 (adaptive inference orchestrator)，它能够预测故障、优化运营成本并保护 AI 工作负载免受滥用。 **结论** Azure Application Gateway 不仅仅是一个负载均衡器 (load balancer)——它正成为企业级 AI 交付的关键推动者。如今，它提供智能路由、安全强制执行、自适应可观测性和合规就绪的架构，使组织能够充满信心地扩展 AI，同时保障性能和成本。 展望未来，Microsoft 的愿景包括未来的功能，如配额弹性 (quota resiliency) 以智能地管理和平衡 AI 使用限制、自动重新路由到健康的端点或更具成本效益的模型、在 Azure Application Gateway 内进行动态令牌管理以优化推理使用，以及与 Azure Monitor 和 Log Analytics 集成反馈循环以进行实时性能调优。这些进步将共同把 Azure Application Gateway 从传统的流量管理器转变为一个能够预测故障、优化成本并保护 AI 工作负载免受滥用的自适应推理编排器。 如果您正在使用 Azure OpenAI、Machine Learning 或 Cognitive Services 进行构建，让 Azure Application Gateway 成为您的智能指挥中心——预测需求、实时适应并协调每一次交互，以便您的 AI 能够以精确、安全和无限的规模交付价值。 欲了解更多信息，请访问： - [什么是 Azure Application Gateway v2？| Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/application-gateway/overview-v2) - [什么是 Azure Application Gateway 上的 Azure Web 应用程序防火墙？| Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/web-application-firewall/ag/ag-overview) - [Azure Application Gateway 基于 URL 的内容路由概述 | Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/application-gateway/url-route-overview) - [将服务器发送事件与 Application Gateway 结合使用 (预览版) | Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/application-gateway/use-server-sent-events) - [AI 架构设计 - Azure 架构中心 | Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/architecture/ai-ml/) 更新于 2025 年 8 月 21 日 版本 1.0 <!-- AI_TASK_END: AI全文翻译 -->