为了确保 Bedrock 在请求量增加时性能和输出质量保持一致，需要关注三个关键领域：扩展基础设施、优化请求处理和实施监控。 首先，设计你的系统以进行水平扩展。 使用负载均衡器将流量均匀地分配到多个 Bedrock 实例，并根据 CPU 利用率或请求延迟等指标配置自动缩放策略。 例如，AWS Auto Scaling 可以在流量高峰期间动态调整实例数量。 这可以防止单个实例过载，即使在负载较高的情况下也能保持响应时间。 此外，考虑区域部署策略——在多个 AWS 可用区中部署 Bedrock 可以降低本地化故障影响性能的风险。
接下来，优化请求的处理方式。 实施速率限制和队列机制，以平滑流量突发。 使用 Amazon SQS (Simple Queue Service) 在高峰期缓冲请求，确保 Bedrock 以可持续的速率处理任务。 对于时间敏感的操作，使用加权队列或优先级标记来优先处理关键请求。 例如，电子商务平台可能会在促销期间优先处理结账 API 调用，而不是产品推荐请求。 此外，使用 Amazon ElastiCache 等服务缓存经常访问的数据，以减少冗余处理。 如果 Bedrock 依赖外部数据源，请通过将依赖服务放置在同一 AWS 区域中并使用连接池进行数据库交互来最大程度地减少延迟。
最后，建立强大的监控和自动恢复机制。 使用 CloudWatch 跟踪错误率、延迟和实例运行状况等指标。 设置警报以在超出阈值时触发缩放操作或重定向流量。 在客户端代码中实施断路器，以暂时停止向过载实例发送请求。 例如，断路器可以在连续三次超时后激活，让系统有时间恢复。 使用 AWS Load Testing 或 Artillery.io 等工具，在模拟负载下定期测试你的系统，以识别瓶颈。 将其与混沌工程实践（例如随机终止实例）相结合，以验证容错能力。 通过主动解决这些领域，你可以在需求增长时保持一致的性能，而不会牺牲输出质量。