La implementación de sistemas de inteligencia artificial generativa como servicio ha adquirido un papel crucial en la economía digital contemporánea. Sin embargo, lograr un equilibrio entre la escalabilidad del servicio y la gestión de costos se presenta como un desafío considerable. Especialmente al diseñar un servicio generativo de múltiples inquilinos, la atención hacia una base de clientes diversa debe ir acompañada de rigurosos controles de costos y un monitoreo exhaustivo del uso.
Las metodologías tradicionales para manejar costos en estos sistemas muestran limitaciones significativas. Los equipos de operaciones se enfrentan a la dificultad de atribuir de manera precisa los costos a cada inquilino, puesto que los patrones de uso pueden variar significativamente. Algunos clientes experimentan picos de uso repentinos, mientras que otros mantienen patrones de consumo más estables.
Para enfrentar estas dificultades, se propone una solución robusta con un sistema de alertas dinámico y contextualizado que supera los estándares convencionales. La implementación de niveles de alerta graduados — que van desde verde (operaciones normales) hasta rojo (intervenciones críticas) — permite respuestas automáticas e inteligentes que se adaptan a los cambiantes patrones de uso. Esto ayuda no solo a prevenir sobrecostos, sino que también permite una gestión proactiva de los recursos y una asignación precisa de los costos.
Los sobrecostos suelen aparecer cuando múltiples inquilinos incrementan su uso sin que los sistemas de monitoreo detecten la tendencia a tiempo. Los sistemas de alertas convencionales pueden resultar insuficientes, especialmente si se usa un modelo de precios escalonados. Sin un sistema sofisticado que diferencie entre picos normales y problemas reales, los equipos de operaciones pueden verse obligados a reaccionar en lugar de prevenir.
Para facilitar la gestión de costos en despliegues de inteligencia artificial generativa multiinquilino, se ha desarrollado un enfoque que emplea los perfiles de inferencia de la aplicación de Amazon Bedrock. Estos perfiles permiten un seguimiento detallado asociando metadatos con cada solicitud de inferencia, separando lógicamente las aplicaciones o clientes que acceden a los modelos. Con una estrategia de etiquetado consistente, es posible rastrear de manera sistemática qué inquilino es responsable de cada llamada a la API y su consumo.
La arquitectura propuesta reúne y agrega datos de uso de manera efectiva, almacenando métricas históricas para el análisis de tendencias y ofreciendo percepciones prácticas mediante paneles intuitivos. Este complejo sistema de monitoreo brinda la visibilidad y el control necesarios para gestionar los costos asociados a Amazon Bedrock, mientras se mantienen opciones de personalización para ajustarse a las necesidades de la organización.
Implementar esta solución no sólo ayuda a rastrear el uso de modelos, sino que también permite asignar costos con precisión y optimizar el consumo de recursos. Realizar ajustes y desarrollos adicionales basados en la retroalimentación observada permitirá una gestión más efectiva de los recursos en el entorno de inteligencia artificial generativa.
