En un esfuerzo por enfrentar los desafíos que presenta el creciente uso de inteligencia artificial en el ámbito empresarial, Amazon ha introducido una nueva funcionalidad en su plataforma Amazon Bedrock que busca optimizar la gestión de cargas de trabajo de inferencia de IA a nivel global. La inferencia cruzada entre regiones (CRIS, por sus siglas en inglés) es la clave para desbloquear la escalabilidad global de estas aplicaciones, permitiendo a las empresas manejar volúmenes crecientes sin comprometer rendimiento ni fiabilidad.
Con el aumento en la adopción de capacidades de inteligencia artificial generativa, las organizaciones se enfrentan al reto de mantener un rendimiento consistente en sus aplicaciones. Para abordar esta preocupación, la CRIS gestionada permite redirigir automáticamente las solicitudes de inferencia a través de múltiples regiones de AWS, facilitando una gestión más eficiente de los picos de tráfico inesperado. Este sistema utiliza «perfiles de inferencia» que definen un modelo base y las regiones elegibles para procesar las solicitudes, asegurando que no se vean afectadas por las fluctuaciones en la demanda.
La reciente inclusión de la inferencia cruzada global con Claude Sonnet 4.5 de Anthropic en Amazon Bedrock brinda a los usuarios la opción de elegir entre perfiles de inferencia específicos de una geografía o globales. Esta nueva capacidad no solo optimiza la elección de la región más adecuada para el procesamiento de solicitudes, sino que también permite gestionar de manera más efectiva las ráfagas de tráfico imprevistas mediante el uso de recursos de múltiples regiones, maximizando así el rendimiento de los modelos.
El sistema inteligente de enrutamiento empleado por CRIS considera múltiples factores, como la disponibilidad del modelo y la latencia, para dirigir las solicitudes a la región más eficiente. Además, la seguridad de los datos está garantizada mediante el cifrado y el uso exclusivo de la red segura de AWS, asegurando que la información sensible permanezca protegida.
La funcionalidad también ofrece ventajas en términos de eficiencia de costes, al reportar un ahorro significativo en comparación con métodos tradicionales, permitiendo a las empresas maximizar el valor de su inversión en tecnología de IA. Esto se traduce en un uso más eficiente de los recursos y un rendimiento mejorado sin incurrir en costos adicionales.
En resumen, la implementación de la inferencia cruzada global se posiciona como un avance crucial para las organizaciones que buscan mejorar sus aplicaciones de inteligencia artificial, ofreciendo una solución innovadora para gestionar grandes cargas de trabajo y garantizar la recuperación ante desastres de forma efectiva.
