要有效地对 Bedrock 驱动的 API 进行负载测试，首先需要定义实际的性能目标，并创建模拟实际使用模式的测试场景。首先确定关键指标，如每秒请求数 (RPS)、错误率和不同负载下的响应时间。使用 Apache JMeter、k6 或 Locust 等工具来模拟流量，确保您的测试脚本包含常见的 API 操作，如模型推理请求、数据预处理或后处理步骤。例如，如果您的 API 处理文本生成，请设计发送不同长度和复杂度的提示的测试，以评估 Bedrock 后端模型的扩展能力。包括 ramp-up 周期以逐渐增加负载并识别断点，并在与生产环境镜像的环境中运行测试（例如，相同的 AWS 区域和实例类型）。
接下来，专注于分布式负载测试，以避免单台机器的瓶颈。诸如 AWS Distributed Load Testing 或带有 worker 节点的 Locust 等工具可以将流量分散到多个来源，从而模拟真实世界的用户分布。通过 Amazon CloudWatch 监控特定于 Bedrock 的指标，如 ModelInvocationCount 或 ModelLatency，以跟踪后端性能。例如，如果测试高并发聊天应用程序，请衡量 Bedrock 如何处理同时发生的会话，同时保持响应的一致性。包括错误场景，如突发的流量高峰或无效的输入格式，以测试弹性。捕获日志和跟踪（使用 AWS X-Ray）来查明问题——如由于服务配额或低效的模型配置导致的限制——并验证失败请求的重试机制。
最后，迭代地分析结果并根据发现进行优化。如果响应时间降至可接受的阈值以下，请考虑扩展 Bedrock 的预置吞吐量或调整推理请求的批处理策略。例如，如果一项测试显示 1,000 RPS 导致 10% 的错误，请调查这些错误是否源于 Bedrock 的速率限制或后端基础设施。使用自动扩展组或 AWS Lambda 在高峰负载期间动态调整资源。在优化后重新运行测试以验证改进，并记录基线以供将来比较。与您的团队分享发现结果，以在性能预算上达成一致，并在 CI/CD 管道中自动化负载测试，以尽早发现回归。这种结构化的方法确保您的 API 在压力下保持可靠，同时高效地利用 Bedrock 的功能。