目次
概要
Amazon Bedrock（AWSのフルマネージド生成AI基盤）とLLMゲートウェイを使い、本番環境でのLLM推論を高可用に保つための「レジリエンス（回復力）パターン」を解説したAWS公式ブログです。実験段階から本番運用へ移行する生成AIワークロード向けの実践的な設計指針を示しています。
何が発表・更新されたのか
生成AIアプリの推論を安定稼働させる5つの実践パターンが、Amazon Bedrockの標準機能からLLMゲートウェイによる複数モデル連携まで段階的に紹介されています。各パターンのコードサンプルはGitHubリポジトリで提供されています。
なぜ重要なのか
生成AIが本番運用に進むと、モデルの可用性・急変するクォータ（利用上限）・トークン上限などの新たな課題が生じます。可用性・応答時間・コスト・スループットの4軸で設計判断を行う考え方が示されています。
誰に関係があるのか
生成AIアプリを本番運用する、または運用予定の開発者・インフラ担当者に関係します。特にマルチテナントや複数チームで厳格な分離が必要な環境で役立ちます。
仕事や業務でどう使えるのか
クロスリージョン推論（CRIS）で複数リージョンへ自動的にトラフィックを分散し、スループット向上やスロットリング（制限）回避が可能です。複数AWSアカウントへの分散やLLMゲートウェイ導入で、フェイルオーバーやクォータ分離、コスト最適化も実現できます。
注意点
本記事のパターンを試すと、Bedrockの推論リクエストやCloudWatchログなどのAWS利用料金が発生します。テスト後は不要なリソースを削除（クリーンアップ）して継続課金を避けてください。
公式情報
関連キーワード
- Amazon Bedrock
- クロスリージョン推論（CRIS）
- LLMゲートウェイ / LiteLLM
- 生成AI
- 可用性・レジリエンス
