Execution Context
Tích hợp CDN tối ưu hóa việc phân phối các mô hình AI lớn và nội dung được tạo ra bằng cách tận dụng bộ nhớ đệm biên (edge caching) và các Điểm hiện diện toàn cầu (global PoPs). Chức năng này giúp giảm chi phí băng thông hạ nguồn, giảm độ trễ cho người dùng cuối truy cập kết quả mô hình và đảm bảo tính khả dụng cao trong thời gian lưu lượng suy luận cao điểm. Nó rất quan trọng đối với các ứng dụng doanh nghiệp yêu cầu thời gian phản hồi dưới 100ms trên các khu vực phân tán về mặt địa lý.
Quá trình tích hợp bắt đầu bằng việc ánh xạ nội dung do AI tạo ra tới các nút biên trong cấu trúc mạng toàn cầu.
Các tập lệnh cấu hình được thực thi để thiết lập các giao thức đường hầm bảo mật giữa cụm tính toán nguồn và các máy chủ CDN.
Các chỉ số hiệu suất được giám sát liên tục để xác thực tỷ lệ truy cập bộ nhớ đệm thành công và cải thiện độ trễ trên tất cả các khu vực.
Operating Checklist
Xác định các loại nội dung đủ điều kiện để lưu vào bộ nhớ đệm trong mặt phẳng điều khiển CDN.
Cấu hình chính sách nút biên để xử lý các định dạng đầu ra mô hình AI cụ thể.
Thiết lập các kênh liên lạc an toàn giữa cơ sở hạ tầng nguồn và cơ sở hạ tầng biên.
Xác thực các chỉ số hiệu suất bộ nhớ đệm so với ngưỡng độ trễ đã xác định.
Integration Surfaces
Cổng API
Xử lý các yêu cầu đến đối với các tạo tác mô hình và định tuyến chúng đến nút biên thích hợp dựa trên vị trí của người dùng.
Máy chủ nguồn
Tạo nội dung và đẩy các bản cập nhật đến lớp bộ nhớ đệm CDN thông qua các giao thức đẩy hoặc các yêu cầu HTTP PUT.
Bộ nhớ đệm biên
Lưu trữ các kết quả đầu ra của mô hình tĩnh và động cục bộ, phục vụ các yêu cầu trực tiếp mà không cần liên hệ với máy chủ gốc.
