是的，Amazon Bedrock 旨在支持针对高吞吐量场景进行扩展。作为一种托管服务，Bedrock 抽象了大部分基础设施的复杂性，使其能够自动处理增加的工作负载。它使用 AWS 的底层基础设施将请求分配到多个资源，这有助于在流量高峰期间保持性能。例如，如果您的应用程序遇到生成式 AI 请求的突然激增（例如，处理数千个文本生成任务），Bedrock 可以扩展以适应这种需求，而无需手动干预。此外，Bedrock 提供**预置吞吐量**功能，使您可以预留模型容量以获得一致的性能，确保您的应用程序即使在高峰使用期间也能满足延迟和吞吐量要求。
为了有效地与 Bedrock 一起扩展，首先要优化您的应用程序与其 API 的交互方式。尽可能使用批量处理来减少 API 调用次数。例如，如果您的应用程序为多个文档生成摘要，请在单个批处理请求中发送它们，而不是单独调用。实施带有指数退避和抖动的重试，以处理可能在负载突然增加时发生的临时限制。使用 Amazon CloudWatch 指标（如 InvocationsPerSecond 或 ModelLatency）监控使用情况，以识别瓶颈。设置警报以在指标接近限制时通知您，从而实现主动调整。如果使用预置吞吐量，请根据预期的流量模式分配足够的容量，并将其与按需请求相结合，以处理不可预测的峰值。AWS Auto Scaling 或 Amazon SQS 队列等工具可以帮助您将应用程序与 Bedrock 解耦，从而在激增期间缓冲请求。
进一步的步骤包括缓存频繁或重复的查询，以减少冗余模型调用。例如，缓存由 Bedrock 生成的常见客户支持响应，以节省处理时间。为您的任务选择合适的模型——对于更简单的任务，像 Amazon Titan Express 这样较小的模型可能比更大的模型更有效地处理高吞吐量。使用 AWS Load Testing 或自定义脚本等工具，在模拟高负载条件下测试您的应用程序，以验证扩展行为。确保您的 AWS 账户限制（例如，Bedrock 的默认每秒事务配额）与您的需求一致；如有必要，请联系 AWS 支持人员来提高这些限制。通过将 Bedrock 的内置可扩展性与周到的应用程序设计相结合，您可以保持性能，同时最大限度地降低成本和复杂性。