본문으로 건너뛰기
cccskills
무료GitHub에 공개

ai-inference-service-mesh

Use verified service mesh patterns for AI inference traffic management, mTLS, canary releases, policy enforcement, and cross-cluster resilience.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

연동 도구Kubernetes

실행 점수 미검증

설치 방법 보기

포함된 파일(1)

  • SKILL.md5.3 KB

SKILL.md(원문)

설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.

AI Inference Service Mesh

Apply Istio/Linkerd mesh controls to secure and optimize east-west AI traffic across inference microservices.

Why Mesh for AI

  • Enforce mTLS between gateway, retriever, reranker, and model services
  • Apply fine-grained traffic policies without app code changes
  • Run progressive delivery for model-serving backends
  • Observe latency hops for retrieval + generation chains
  • Route inference requests by model version, tenant, or priority tier
  • Protect expensive GPU-backed services from cascading failures

Prerequisites

Confirm the exact cluster/context, mesh version, CRD schemas, owned namespace and authorized mutation scope. Examples are alternative fragments, not a manifest to apply wholesale: multiple DestinationRules for the same host must be consolidated under the installed version's merge rules. Preview and validate in a disposable environment; protect production routes and rollback evidence.

# Illustrative mutating install; default is not a validated production configuration
istioctl install --set profile=default \
  --set meshConfig.accessLogFile=/dev/stdout \
  --set meshConfig.defaultConfig.holdApplicationUntilProxyStarts=true

# Label inference namespace for sidecar injection
kubectl create namespace ai-inference
kubectl label namespace ai-inference istio-injection=enabled

# Verify installation
istioctl verify-install
istioctl analyze -n ai-inference

Core Patterns

mTLS Strict Mode Cluster-Wide

apiVersion: security.istio.io/v1beta1
kind: PeerAuthentication
metadata:
  name: default
  namespace: istio-system
spec:
  mtls:
    mode: STRICT
---
# Namespace-level override if needed for gradual rollout
apiVersion: security.istio.io/v1beta1
kind: PeerAuthentication
metadata:
  name: ai-inference-mtls
  namespace: ai-inference
spec:
  mtls:
    mode: STRICT
  portLevelMtls:
    # gRPC inference port
    8081:
      mode: STRICT
    # Prometheus metrics port - allow plaintext scraping
    9090:
      mode: PERMISSIVE

AuthorizationPolicy Per Service Account

apiVersion: security.istio.io/v1beta1
kind: AuthorizationPolicy
metadata:
  name: model-server-access
  namespace: ai-inference
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: model-server
  action: ALLOW
  rules:
  - from:
    - source:
        principals:
        - "cluster.local/ns/ai-inference/sa/api-gateway"
        - "cluster.local/ns/ai-inference/sa/orchestrator"
    to:
    - operation:
        methods: ["POST"]
        paths: ["/v1/predict", "/v1/embeddings", "/v2/models/*/infer"]
---
apiVersion: security.istio.io/v1beta1
kind: AuthorizationPolicy
metadata:
  name: deny-external-to-retriever
  namespace: ai-inference
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: vector-retriever
  action: DENY
  rules:
  - from:
    - source:
        notNamespaces: ["ai-inference"]

Egress Policy for Approved Model Endpoints

apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3
kind: ServiceEntry
metadata:
  name: openai-api
  namespace: ai-inference
spec:
  hosts:
  - api.openai.com
  ports:
  - number: 443
    name: https
    protocol: TLS
  resolution: DNS
  location: MESH_EXTERNAL

A ServiceEntry registers a service; it is not a complete egress firewall. Namespace AuthorizationPolicy controls requests to selected workloads, not arbitrary outbound HTTPS by destination host. Enforce approved egress through a verified gateway/network policy and test bypass routes. For application-originated HTTPS, do not also originate TLS in a DestinationRule without a designed HTTP-to-TLS route (double TLS breaks the connection).

Official guidance: Istio egress control.

Traffic Management

VirtualService for A/B Model Testing

apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3
kind: VirtualService
metadata:
  name: model-server
  namespace: ai-inference
spec:
  hosts:
  - model-server
  http:
  # Route by header for explicit model version selection
  - match:
    - headers:
        x-model-version:
          exact: "v2-experimental"
    route:
    - destination:
        host: model-server
        subset: v2-experimental
    timeout: 120s
  # Route by header for A/B test cohort
  - match:
    - headers:
        x-ab-cohort:
          exact: "treatment"
    route:
    - destination:
        host: model-server
        subset: v2-experimental
      weight: 100
    timeout: 120s
  # Default traffic split: 90/10 canary
  - route:
    - destination:
        host: model-server
        subset: v1-stable
      weight: 90
    - destination:
        host: model-server
        subset: v2-experimental
      weight: 10
    timeout: 60s
    retries:
      attempts: 2
      perTryTimeout: 30s
      retryOn: unavailable,resource-exhausted

DestinationRule with Subsets

apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3
kind: DestinationRule
metadata:
  name: model-server
  namespace: ai-inference
spec:
  h

리뷰

아직 리뷰가 없습니다. 사용해 본 소감을 남겨 주세요.

댓글

로그인 없이 쓸 수 있습니다. 사용 후기, 질문, 작동하지 않은 환경 등을 편하게 남겨 주세요.

아직 댓글이 없습니다. 첫 댓글을 남겨 보세요.

보내면 바로 공개됩니다. 이메일 주소나 전화번호 같은 개인 정보는 쓰지 마세요. URL은 2개까지입니다.

0 / 1,000자

이 양식은 reCAPTCHA로 보호되며 Google 개인정보처리방침 및 서비스 약관이 적용됩니다.

같은 저장소의 스킬

Automate 21risk tasks via Rube MCP (Composio). Always search tools first for current schemas.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

ranbot-ai/awesome-skills72026년 10월 22일 업데이트

Automate 2chat tasks via Rube MCP (Composio). Always search tools first for current schemas.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

ranbot-ai/awesome-skills72026년 10월 22일 업데이트

Usar al iniciar o mejorar un proyecto de IA: diagnostica código y restricciones, propone skills existentes y redacta tareas y un plan de implementación en español.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

ranbot-ai/awesome-skills72026년 10월 22일 업데이트

Usar para crear o mejorar una skill de Andru.ia: define entradas y resultados, redacta SKILL.md con ejemplos y límites, valida la estructura y prepara una PR.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

ranbot-ai/awesome-skills72026년 10월 22일 업데이트

Usar tras definir el sector de un proyecto: prepara un dossier en español con contexto, normas aplicables, patrones UX y riesgos, distinguiendo fuentes verificadas de hipótesis.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

ranbot-ai/awesome-skills72026년 10월 22일 업데이트

AI-powered presentation generation via the 2slides API — create slides from text, match a reference image style, summarize documents into decks, add AI voice narration, and export pages/audio. Use f

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

ranbot-ai/awesome-skills72026년 10월 22일 업데이트

ranbot-ai의 스킬 모두 보기

이 스킬의 문제 신고