AI系统微服务架构——服务网关与API网关
服务网关与API网关
在现代微服务架构中，服务网关与API网关承担着“统一入口、集中治理、安全控制”的关键职责。它们不仅是所有外部请求的必经之路，更是连接客户端与后端服务之间的流量枢纽。在AI系统中，随着模型服务数量增长、模型版本频繁更新，以及推理能力依赖GPU/TPU等异构资源，传统网关功能已经不能满足需求。因此，AI架构下的服务网关需要具备更强的可观测性、弹性路由能力和模型服务感知能力。
服务网关与API网关的区别与融合
在实际项目中，“服务网关（Service Gateway）”与“API网关（API Gateway）”常被混用，但两者的职责略有侧重。服务网关更偏向于底层通信协议的代理与转发，如服务间的gRPC负载均衡、服务发现支持等；而API网关则聚焦于外部API的暴露、安全控制与请求路由。因此，现代微服务网关产品（如Kong、APISIX、Nginx Gateway、Envoy）通常融合了这两类功能，形成统一的“服务接入层”。
下面通过一张mermaid架构图展示传统网关组件的职责划分。
在传统服务架构中，API网关主要完成身份认证、权限判断、流量控制和请求路由等任务。然而在AI场景下，模型的部署方式、服务能力与负载特性完全不同，网关系统需要进一步扩展支持以下核心功能。
面向AI系统的服务网关能力拓展
- 模型API路由与A/B测试支持
AI系统中的模型API更新频繁，不同模型对同一请求可能返回截然不同的结果，因此需要具备“动态选择推理路径”的能力。通过在API网关中内置A/B测试和金丝雀发布机制，可实现以下目标：
- 向不同用户或流量比例分发不同版本的模型服务；
- 在模型上线前进行灰度验证；
- 对比多个模型返回结果用于策略决策。
以下是一个A/B路由逻辑的示意图。