La implementación de sistemas de inteligencia artificial generativa como servicio está cobrando un papel crucial en la economía digital actual. Sin embargo, encontrar un equilibrio entre escalabilidad y gestión de costos representa un desafío, especialmente en servicios generativos de múltiples inquilinos, que deben atender a una diversidad de clientes mientras mantienen un control estricto de costos y un exhaustivo monitoreo del uso.
Las metodologías tradicionales para manejar costos en estos sistemas suelen ser limitadas. Los equipos de operaciones enfrentan dificultades para atribuir de manera precisa los costos a cada inquilino, especialmente con patrones de uso variables. Algunos clientes empresariales pueden experimentar picos de uso durante períodos punta, mientras que otros muestran patrones más estables.
Para enfrentar estos retos, se plantea una solución que requiere un sistema de alertas dinámico y contextualizado, superando los estándares convencionales de monitoreo. La implementación de alertas graduadas — desde verde hasta rojo — permite desarrollar respuestas automáticas que se adaptan a los patrones de uso variables. Esto no solo contribuye a prevenir sobrecostos, sino que también facilita una gestión proactiva de recursos y una asignación precisa de costos.
El problema se agrava cuando se detectan sobrecostos significativos, consecuencia de múltiples inquilinos aumentando su uso sin que los sistemas de monitoreo lo anticipen. Los sistemas de alertas existentes, que suelen ser binarios, pueden resultar insuficientes. La situación se complica más si se aplica un modelo de precios escalonado que varía según los compromisos de uso, dado que, sin un sistema capaz de diferenciar entre picos normales de uso y problemas reales, los equipos de operaciones se ven forzados a actuar de manera reactiva.
Para gestionar costos en despliegues de inteligencia artificial generativa multiinquilino, se ha desarrollado una solución que utiliza los perfiles de inferencia de la aplicación de Amazon Bedrock. Estos perfiles permiten un seguimiento detallado de costos, asociando metadatos con cada solicitud de inferencia, creando una separación lógica entre distintas aplicaciones o clientes que acceden a los modelos fundamentales. Así, al aplicar una estrategia de etiquetado consistente, se puede rastrear sistemáticamente qué inquilino es responsable de cada llamada a la API y su correspondiente consumo.
La arquitectura de esta solución permite recoger y agregar datos de uso de manera efectiva, almacenar métricas históricas para análisis de tendencias y presentar percepciones prácticas a través de paneles intuitivos. Este sistema de monitoreo proporciona la visibilidad y el control necesarios para gestionar los costos relacionados con Amazon Bedrock, manteniendo opciones de personalización para ajustarse a las necesidades específicas de cada organización.
Implementar esta solución no solo ayuda a rastrear el uso de modelos, sino que también permite asignar costos con precisión y optimizar el consumo de recursos entre distintos inquilinos. Además, realizar ajustes y desarrollos adicionales basados en retroalimentación y patrones de uso permitirá una administración más eficiente de los recursos en el entorno de inteligencia artificial generativa.
