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Gestión de Costos en Amazon Bedrock para Despliegues Multi-Tenant
La implementación de **sistemas SaaS de inteligencia artificial generativa** exige un equilibrio entre la escalabilidad del servicio y la gestión de costos. Este aspecto se vuelve crítico al construir un servicio de AI generativa multi-tenant, diseñado para atender a una amplia y diversa base de clientes, mientras se mantienen rigurosos controles de costos y un monitoreo exhaustivo del uso.
Los enfoques tradicionales de gestión de costos en estos sistemas suelen mostrar limitaciones. Los equipos de operaciones enfrentan desafíos al intentar atribuir costos de manera precisa entre los inquilinos individuales, especialmente cuando los patrones de uso muestran una variabilidad extrema. Los clientes empresariales pueden tener comportamientos de consumo diferentes: algunos experimentan picos de uso repentinos durante períodos de alta demanda, mientras que otros mantienen patrones de consumo de recursos más constantes.
Desarrollo de un Sistema de Monitoreo Robusto
Una solución robusta requiere un sistema de alertas **basado en contexto** y de múltiples niveles que supere los estándares de monitoreo convencionales. Implementando niveles de alerta graduados, desde verde (operaciones normales) hasta rojo (intervenciones críticas), se pueden desarrollar respuestas automatizadas e inteligentes que se adaptan dinámicamente a los patrones de uso en evolución. Este enfoque permite una gestión proactiva de recursos, una asignación precisa de costos y una intervención rápida y dirigida que ayuda a prevenir posibles sobrecostos.
El punto crítico a menudo ocurre cuando se experimentan sobrecostos significativos. Estos sobrecostos no se deben a un solo factor, sino más bien a una combinación de múltiples inquilinos empresariales que aumentan su uso mientras que los sistemas de monitoreo no logran captar la tendencia lo suficientemente pronto. Los sistemas de alerta existentes pueden ofrecer solo notificaciones binarias, lo que limita la capacidad de reacción.
Perfiles de Inferencia de Aplicaciones en Amazon Bedrock
Los **perfiles de inferencia de aplicaciones** en Amazon Bedrock permiten un seguimiento granular de costos a través de los despliegues. Se puede asociar metadatos con cada solicitud de inferencia, creando una separación lógica entre las diferentes aplicaciones, equipos o clientes que acceden a sus modelos fundamentales (FMs). Al implementar una estrategia de etiquetado consistente con los perfiles de inferencia de aplicaciones, se puede rastrear sistemáticamente qué inquilino es responsable de cada llamada a la API y el consumo correspondiente.
Por ejemplo, se pueden definir etiquetas de clave-valor como TenantID, unidad de negocio o ApplicationID y enviar estas etiquetas con cada solicitud para particionar los datos de uso. Este enfoque de etiquetado introduce mecanismos de carga precisos para ayudar a asignar costos de manera proporcional en función del uso real.
Visibilidad y Control en la Gestión de Costos
Imaginemos un escenario en el que una organización tiene múltiples inquilinos, cada uno con sus respectivas aplicaciones de AI generativa utilizando modelos de Amazon Bedrock. Para demostrar la gestión de costos multi-tenant, se proporciona una solución lista para desplegar en GitHub. Esta solución maneja las complejidades de la recopilación y agregación de datos de uso entre inquilinos, almacenando métricas históricas para el análisis de tendencias y presentando información procesable a través de paneles intuitivos.
La siguiente tabla ilustra los principales componentes de la solución:
| Componente | Descripción |
|---|---|
| Perfiles de Inferencia | Permiten el seguimiento granular de costos. |
| Amazon SNS | Utilizado para notificaciones. |
| Amazon CloudWatch | Genera paneles específicos para cada inquilino. |
Pasos para Implementar la Solución
Antes de configurar el proyecto, es necesario cumplir con ciertos requisitos previos:
- Cuenta de AWS activa con permisos adecuados.
- Entorno de Python 3.12 o superior instalado.
- Uso de un entorno virtual para gestionar dependencias.
El primer paso consiste en clonar el repositorio de GitHub o copiar el código en un nuevo proyecto para crear el entorno virtual. Posteriormente, es crucial revisar y actualizar el archivo **models.json** para reflejar la correcta tarificación de tokens, asegurando que los datos sean precisos para un seguimiento de costos efectivo.
A continuación, se debe modificar el archivo **config.json** para definir los perfiles que se quieren establecer para el seguimiento de costos. Cada perfil puede tener múltiples pares clave-valor para las etiquetas.
Despliegue de Recursos y Creación de Roles de Usuario
Después de modificar **config.json** y **models.json**, se ejecuta el comando en la terminal para crear los activos, incluidos los roles de usuario. Este comando inicia el proceso de creación de los perfiles de inferencia, la construcción de un panel de CloudWatch y la implementación de la función Lambda que ejecuta la API de Amazon Bedrock.
Al finalizar la configuración, se visualizarán los IDs de los perfiles de inferencia y del API Gateway en el archivo **config.json**. Una vez que el API esté activo, el panel de CloudWatch mostrará el seguimiento de costos y disparará alertas en caso de tráfico significativo.
Alarmas y Paneles de Control
La solución genera una serie de alarmas y paneles que permiten un monitoreo efectivo:
- BedrockTokenCostAlarm-{profile_name} – Alerta cuando el costo total de tokens supera un umbral definido.
- BedrockTokensPerMinuteAlarm-{profile_name} – Alerta cuando los tokens por minuto superan un umbral específico.
- BedrockRequestsPerMinuteAlarm-{profile_name} – Alerta cuando las solicitudes por minuto exceden un límite establecido.
Cada alarma puede invocar acciones al cambiar de estado, y se enviará un correo electrónico a través de la suscripción de SNS a un administrador especificado en **config.json**.
Consideraciones Finales
Aunque el tiempo de integración máximo del API Gateway es inferior al tiempo de espera de Lambda, las llamadas a inferencia de modelos que duran mucho tiempo podrían ser interrumpidas por el API Gateway. Se deben cumplir los límites establecidos en los tamaños de carga útil y de tokens.
Para eliminar los activos, se ejecuta el comando correspondiente. Esta solución proporciona la base para construir un sistema inteligente que pueda entender el contexto, diferenciando entre aumentos graduales en el uso y picos repentinos que pueden indicar problemas.
Para obtener más información sobre cómo gestionar costos y uso de AI generativa con Amazon Bedrock, visita el artículo original en AWS.
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