🌐多區域協同的異地多活AI推理服務架構

?? 架構解析說明

本圖展示了一個支持多區域協同的異地多活AI推理架構，通過以下關鍵機制實現跨地域容災、高可用和低延遲響應：

1. 智能DNS調度（智能DNS調度）
   用戶請求首先由智能DNS調度進行域名解析，系統基于就近原則、延遲監測、健康狀況選擇最優區域（如廣州），實現全局負載分發。

2. 區域入口與網關（如廣州API網關）
   每個區域部署獨立的API網關，負責請求接收、預處理、身份驗證、限流等操作。網關之后是請求預處理和緩存命中判斷流程。

3. 區域內GPU推理節點（如廣州GPU推理節點）
   未命中緩存的請求將被路由至本地推理調度器。調度器根據GPU資源空閑度、模型駐留情況，動態選擇合適的推理服務節點。

4. 模型中心與邊緣CDN（模型中心倉庫 / 邊緣CDN節點）
   如果當前區域無部署目標模型，系統從**模型中心（集中倉庫）**通過CDN分發模型權重至GPU節點，加快冷啟動速度，避免長時間加載。

5. 區域協同與容災切換（北京/上海作為冗余活躍節點）
   如果主區域（如廣州）出現負載過高或服務異常，DNS將自動切換請求至次優區域（如北京或上海），實現實時熱備與業務不中斷。

6. 日志統一采集（日志分析系統）
   所有區域的GPU節點推理后，將響應日志、錯誤碼、模型使用率寫入統一的日志分析平臺，支持AIOps監控、審計追蹤與行為分析。