Ereignisgesteuerte Architektur: Das Rückgrat der serverlosen KI - AWS Präskriptive Leitlinien
Warum EDA für KI-Systeme wichtig istEDA und das Software-Agent-ModellAWS-Services unterstützt EDA

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Ereignisgesteuerte Architektur: Das Rückgrat der serverlosen KI

Serverless AI on AWS basiert auf der ereignisgesteuerten Architektur (EDA), einem Architekturstil, bei dem Ereignisse der wichtigste Integrations- und Kontrollmechanismus sind. Ein Ereignis ist eine Zustandsänderung oder ein bemerkenswertes Ereignis innerhalb eines Systems, z. B. ein Datei-Upload, eine Benutzeranfrage, ein Sensorsignal oder ein Modellinferenzergebnis. Ereignisse dienen als Auslöser und veranlassen nachgeschaltete Dienste oder Agenten, ohne dass eine enge Verbindung zwischen den Komponenten besteht.

In EDA reagieren Systeme asynchron und in Echtzeit auf Ereignisse, anstatt Dienste direkt aufzurufen oder Änderungen abzufragen. Dieser Ansatz ermöglicht hochgradig entkoppelte, skalierbare und reaktive Anwendungen.

Warum EDA für KI-Systeme wichtig ist

EDA bietet die folgenden wichtigen Vorteile für KI-Systeme:

  • Entkoppeltes Systemdesign — Event-Produzenten (z. B. Amazon S3 und Amazon API Gateway) müssen nichts über Verbraucher wissen (z. AWS Lambda B. Amazon Bedrock und). AWS Step Functions Diese Entkopplung ermöglicht eine schnelle Iteration, unabhängige Skalierung und ein minimales Risiko kaskadierender Ausfälle. In einem KI-System muss der Datenerfassungsdienst nicht wissen, welches Modell läuft oder wie Antworten verarbeitet werden. Der Dienst sendet einfach ein Ereignis aus.

  • Nahtlose Integration von KI-Workflows — Mit EDA können KI-Funktionen wie Vorverarbeitung, Inferenz, Grounding, Zusammenfassung oder Durchführung von Aktionen als modulare Dienste genutzt werden, die durch Ereignisse ausgelöst werden. Diese Dienste können unabhängig voneinander skaliert und weiterentwickelt werden, ohne dass eine zentrale Koordinationslogik erforderlich ist.

  • Elastische und ereignisgesteuerte Skalierung — KI-Workloads sind oft überlastet. EDA kann ungenutzte Ressourcen eliminieren und die Kosteneffizienz durch die folgenden Skalierungsfunktionen verbessern:

    • AWS Lambda skaliert automatisch auf der Grundlage des Ereignisvolumens.

    • Amazon Bedrock API-Operationen können als Reaktion auf Trigger-Ereignisse von Lambda-Funktionen aus aufgerufen werden.

    • AWS Step Functions kann mehrstufige Pipelines nur bei Bedarf koordinieren.

  • Entscheidungsfindung in Echtzeit — Ereignisse ermöglichen es KI-Diensten, sofort auf System- oder Benutzereingaben zu reagieren, wie die folgenden Beispiele zeigen:

    • Eine Chatbot-Nachricht löst einen Amazon Bedrock-Agenten aus.

    • Ein Transaktionsereignis löst ein Modell zur Betrugserkennung aus.

    • Ein Upload eines Dokuments löst eine Zusammenfassungs-Pipeline aus.

EDA und das Software-Agent-Modell

Bei EDA geht es nicht nur um Entkopplung. EDA orientiert sich am Paradigma der Softwareagenten, bei dem autonome Agenten Ereignisse wahrnehmen, über sie nachdenken und auf ihre Umgebung einwirken.

In agentischen KI-Systemen werden Ereignisse als Beobachtungen wahrgenommen, wodurch kognitive Schleifen der Zielsetzung, Planung und Aktion ausgelöst werden. EDA bietet das Substrat für die Interaktion zwischen Agenten und Umwelt:

Da serverlose Dienste wie Lambda und Amazon Bedrock von Natur aus zustandslos EventBridge, reaktiv und auf Abruf verfügbar sind, bilden sie die ideale Infrastruktur für agentische KI-Architekturen.

AWS-Services unterstützt EDA

Die ereignisgesteuerte Architektur ist das verbindende Substrat moderner KI-Systeme. Sie ermöglicht asynchrone, reaktive und stark entkoppelte Workflows, die elastisch skalieren und in Echtzeit reagieren. EDA dient als betriebliche Grundlage für Software-Agentenmodelle und ist damit die ideale Architektur für agentische KI in serverlosen Umgebungen.

Folgendes AWS-Services unterstützt eine ereignisgesteuerte Architektur:

  • Amazon EventBridge bietet Funktionen zur Ereignisweiterleitung und Schemaverwaltung.

  • Die Amazon S3 S3-Funktion Event Notifications löst KI-Flows aus, wenn Dateien oder Objekte aktualisiert werden.

  • AWS Lambdaführt Logik als Reaktion auf Ereignisse aus.

  • Amazon SNS und Amazon SQS kümmern sich um Pub/Sub-Messaging und Nachrichtenpufferung.

  • AWS Step Functionsorchestriert KI-Workflows beim Empfang von Ereignissen.

  • Amazon Kinesis Data Streams ermöglicht die Aufnahme und Echtzeitverarbeitung von Streaming-Daten mit hohem Durchsatz.

  • Amazon API Gateway (Webhooks und Event-Trigger) kann externe Ereignisse über REST empfangen und transformieren oder WebSocket sie auf EventBridge oder Lambda veröffentlichen.

  • AWS AppSyncGraphQL-Abonnements für ereignisgesteuertes GraphQL in Echtzeit. APIs

  • Amazon Bedrock Agents bietet eine behördliche Orchestrierung, die durch Ziele oder Ereignisse ausgelöst wird.

  • Amazonas-Grundgestein AgentCore:

    • AgentCore Runtime — Die Ausführungsumgebung für das Hosten und Ausführen der Agentenlogik. Lässt sich aus AWS Lambda Gründen der Elastizität in unseren Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) integrieren und skaliert autonom auf der Grundlage von Ereignisauslösern.

    • AgentCore Speicher — Stellt persistenten Speicher zum Speichern des Konversationskontextes, der Aufgabenergebnisse und des agentenspezifischen Status bereit. Kann Amazon DynamoDB je nach Latenz- und Größenanforderungen in bestimmten Mustern ergänzen oder ersetzen.

    • AgentCore Gateway — Ermöglicht es Agenten APIs, externe Datenquellen und Datenquellen über verwaltete Integrationen aufzurufen AWS-Services, wodurch der benutzerdefinierte Konnektorcode reduziert und die Beobachtbarkeit verbessert wird.

    • AgentCore integrierte Tools — Bietet Funktionen für die Codeausführung und das Surfen im Internet innerhalb der Umgebungen. AgentCore