多区域协同的异地多活AI推理服务架构

🌐多区域协同的异地多活AI推理服务架构

✍️ 架构解析说明

本图展示了一个支持多区域协同的异地多活AI推理架构，通过以下关键机制实现跨地域容灾、高可用和低延迟响应：

1. 智能DNS调度（智能DNS调度）
   用户请求首先由智能DNS调度进行域名解析，系统基于就近原则、延迟监测、健康状况选择最优区域（如广州），实现全局负载分发。

2. 区域入口与网关（如广州API网关）
   每个区域部署独立的API网关，负责请求接收、预处理、身份验证、限流等操作。网关之后是请求预处理和缓存命中判断流程。

3. 区域内GPU推理节点（如广州GPU推理节点）
   未命中缓存的请求将被路由至本地推理调度器。调度器根据GPU资源空闲度、模型驻留情况，动态选择合适的推理服务节点。

4. 模型中心与边缘CDN（模型中心仓库 / 边缘CDN节点）
   如果当前区域无部署目标模型，系统从**模型中心（集中仓库）**通过CDN分发模型权重至GPU节点，加快冷启动速度，避免长时间加载。

5. 区域协同与容灾切换（北京/上海作为冗余活跃节点）
   如果主区域（如广州）出现负载过高或服务异常，DNS将自动切换请求至次优区域（如北京或上海），实现实时热备与业务不中断。

6. 日志统一采集（日志分析系统）
   所有区域的GPU节点推理后，将响应日志、错误码、模型使用率写入统一的日志分析平台，支持AIOps监控、审计追踪与行为分析。