Execution Context
CDN集成优化了大型AI模型和生成内容的分布，通过利用边缘缓存和全球PoP节点。此功能可降低后续带宽成本，缩短终端用户访问模型输出的延迟，并在高峰推理流量期间确保高可用性。对于需要跨地理分散区域实现小于100毫秒响应时间的企业级应用而言，该功能至关重要。
集成过程首先通过将人工智能生成的內容映射到全球网络架构中的边缘节点开始。
配置脚本会被执行，以建立源计算集群与CDN服务器之间的安全隧道协议。
性能指标持续监控，以验证所有区域的缓存命中率和延迟优化效果。
Operating Checklist
在CDN控制面板中，定义可缓存的内容类型。
配置边缘节点策略，以处理特定的人工智能模型输出格式。
在源端和边缘基础设施之间建立安全的通信通道。
验证缓存性能指标是否符合预定义的延迟阈值。
Integration Surfaces
API 网关
处理来自客户端的模型资源请求，并根据用户位置将其路由到合适的边缘节点。
源服务器
生成内容并使用推送协议或HTTP PUT请求将更新推送到CDN缓存层。
边缘缓存
本地存储静态和动态模型输出结果，直接响应请求，无需连接到原始服务器。
