La adopción de sistemas de inteligencia artificial generativa como servicio se ha convertido en un pilar fundamental de la economía digital actual. Sin embargo, equilibrar la escalabilidad del servicio y la gestión de costos representa un desafío significativo, especialmente al construir un servicio generativo de múltiples inquilinos que atienda a diversos clientes, mientras se mantienen estrictos controles de costos y un monitoreo exhaustivo del uso.
Las metodologías tradicionales para manejar costos en estos sistemas muestran claras limitaciones. Los equipos de operaciones enfrentan dificultades para atribuir los costos con precisión a cada inquilino, especialmente cuando los patrones de uso varían enormemente. Los clientes empresariales pueden presentar diferentes comportamientos de consumo: algunos experimentan picos repentinos durante momentos de mayor actividad, mientras que otros mantienen patrones más estables.
Para abordar estos desafíos, se ha propuesto una solución robusta que incorpora un sistema de alertas dinámico y contextualizado, superando los estándares convencionales de monitoreo. La implementación de niveles de alerta graduados desde verde (operaciones normales) hasta rojo (intervenciones críticas) permite respuestas automáticas e inteligentes adaptadas a los patrones cambiantes de uso. Esto no solo ayuda a evitar sobrecostos, sino que también permite una gestión proactiva de los recursos y una asignación precisa de los costos.
El problema suele agravarse cuando se detectan sobrecostos significativos. Estos surgen de la interacción de múltiples inquilinos que incrementan su uso sin que los sistemas de monitoreo puedan anticiparse adecuadamente. Además, los sistemas de alertas actuales, que suelen ser binarios, pueden resultar ineficaces. La situación se complica con modelos de precios escalonados que fluctúan según las cuotas de uso. Sin un sistema sofisticado capaz de distinguir entre picos normales y problemas reales, los equipos de operaciones pueden verse forzados a actuar de manera reactiva.
Para gestionar efectivamente los costos en despliegues de inteligencia artificial multiinquilino, se ha desarrollado un enfoque que utiliza perfiles de inferencia de Amazon Bedrock. Estos perfiles permiten un seguimiento detallado de costos al asociar metadatos con cada solicitud de inferencia, creando una separación lógica entre aplicaciones o clientes que acceden a los modelos. A través de una estrategia de etiquetado constante, se puede rastrear qué inquilino es responsable de cada llamada a la API.
La arquitectura de la solución propuesta permite recolectar y agregar datos de uso, almacenar métricas históricas para análisis de tendencias y ofrecer percepciones prácticas a través de paneles intuitivos. Este sistema de monitoreo proporciona la visibilidad y control necesarios para gestionar los costos asociados a Amazon Bedrock, manteniendo opciones de personalización para ajustarse específicamente a las necesidades organizacionales.
Implementar esta solución no solo ayuda a rastrear el uso de modelos, sino que también ofrece la capacidad de asignar costos con precisión y optimizar el uso de recursos entre diferentes inquilinos. Ajustes y desarrollos adicionales basados en retroalimentación y patrones de uso observados permitirán una administración más efectiva de los recursos en el entorno de inteligencia artificial generativa.
