为什么代理是 2025 年 AI 堆栈的关键部分

代理在 2025 年 AI 堆栈中的作用

---

不断发展的人工智能堆栈：代理所在之处

2025年，人工智能堆栈已发展成为一个复杂的多层架构，需要在每个环节进行精确控制。代理——那些默默无闻的中介——不再仅仅是网络流量的管道，而是演变成了不可或缺的编排、隐私和弹性工具。下表列出了它们在当代人工智能堆栈中的位置和功能：

层	代理人的角色	示例工具
数据收集	匿名抓取、绕过地理封锁、限速	刮擦, 明亮数据
模型训练	安全数据集访问、负载平衡	HAProxy, 使者
推理 API	请求路由、可观察性	NGINX, 特拉菲克
部署	金丝雀发布、A/B 测试	Istio, 香港
部署后	审计、隐私执行	乌贼, Mitmproxy

---

隐私、匿名和合规性

隐私法规体系由 GDPR、CCPA 和一系列地方法律编织而成，越来越严密，要求代理人既作为盾牌，又作为守门人。

隐私的技术实现：

• IP 轮换： 防止数据收集机器人的跟踪。
• TLS 终止： 卸载加密以实现合规性和性能。
• 数据屏蔽： 代理可以编辑或混淆传输中的敏感数据。

示例：Web 抓取的轮换代理

导入请求代理 = [“http://proxy1.example.com:8000”，“http://proxy2.example.com:8000”，“http://proxy3.example.com:8000”]代理中的代理：响应 = 请求.get（'https://target.site/api'，代理={'http'：代理，'https'：代理}）打印（response.status_code）

进一步阅读：
– 人工智能中的数据保护和隐私
– 基于代理的数据屏蔽

---

速率限制和地理分布

人工智能对海量多样化数据的渴求，常常会遭遇速率限制和地理限制的阻碍。代理凭借其巧妙的双重性，突破了这些障碍。

用例：绕过多语言训练数据的地理限制

• 在各个地区部署代理星座。
• 根据所需的区域设置通过代理轮换请求。

示例：按地区选择代理

region_proxies = { 'us': 'http://us-proxy.example.com:8000', 'fr': 'http://fr-proxy.example.com:8000', 'jp': 'http://jp-proxy.example.com:8000' } def fetch(locale): proxy = region_proxies.get(locale) response = requests.get('https://site.com/data', proxies={'http': proxy, 'https': proxy}) return response.json()

资源：
– 数据科学家的全球代理网络

---

负载平衡和高可用性

在推理流量和分布式训练的编排中，代理充当警惕的指挥者，协调请求并确保容错。

负载平衡算法：
– 循环赛： 对于均匀流量来说，简单而有效。
– 最少连接数： 适应动态负载。
– 加权路由： 用于模型版本控制和 A/B 测试。

算法	优势	弱点
循环赛	易于实施	忽略后端的可变性
最少连接	处理不均衡的工作负载	需要连接跟踪
加权路由	适合逐步推广	更复杂的配置

HAProxy配置示例：

前端 api_front bind *:443 default_backend inference_servers 后端 inference_servers balance roundrobin 服务器 model_v1 10.0.0.1:9000 检查权重 2 服务器 model_v2 10.0.0.2:9000 检查权重 1

进一步阅读：
– 适用于 AI 工作负载的 HAProxy
– 使用 Istio 进行流量管理

---

安全：从限制到威胁检测

代理服务器始终是警惕的哨兵，拦截并审查源源不断的请求，保卫人工智能基础设施的堡垒。

关键技术：
– IP黑名单/白名单： 防止 DDoS 和未经授权的访问。
– 头部检查： 检测机器人或恶意流量。
– SSL/TLS 卸载： 集中管理证书。

mitmproxy 用于威胁分析：

mitmproxy --mode reverse:https://ai-api.example.com # 检查流量是否存在异常或数据泄露尝试

资源：
– Mitmproxy 文档

---

可观察性和监控

敏锐的建筑师深知：无法观察到的东西就无法改进。代理服务器为全面的遥测提供了一个有利位置。

捕获的指标：
– 每个端点的延迟
– 不同模型版本的错误率
– 交通模式和异常

示例：Envoy 代理指标与 Prometheus

1. 公开指标：
   yaml
行政：
访问日志路径：/tmp/admin_access.log
地址：
套接字地址：
地址：0.0.0.0
端口值：9901

2. Prometheus 抓取配置：
   “`yaml

3. job_name: '特使'
   静态配置：
   • 目标：['localhost:9901']
     “`

资源：
– Envoy 可观察性文档

---

模型版本控制和金丝雀部署

模型迭代的精细过程由代理精心策划，从而实现金丝雀发布和无缝回滚。

金丝雀部署策略：
– 将 95% 请求路由至稳定模型，将 5% 请求路由至候选模型。
– 在全面推出之前监控回归情况。

Traefik 加权路由示例：

http：路由器：金丝雀：规则：“Host（`api.example.com`）”服务：金丝雀服务中间件：-加权：服务：-名称：稳定服务权重：95-名称：候选服务权重：5

资源：
– Traefik 加权路由

---

总结表：为什么代理在 2025 年人工智能中如此重要

需要	代理解决方案	主要优势
隐私与合规	IP 旋转、屏蔽	遵守法律、数据保护
可扩展性	负载平衡、故障转移	服务可靠性
安全	流量检查、SSL	威胁缓解、访问控制
可观察性	指标和日志	性能调优、异常检测。
敏捷部署	加权路由，金丝雀	安全模型迭代
数据采集	地理分布、旁路	全面的训练数据集

---

进一步探索的资源

• 代理：人工智能时代的无名英雄
• Kong 用于 AI API 管理
• OpenAI 模型部署最佳实践
• 隐私法追踪器