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Higress 重磅更新:AI 能力全面开源,云原生能力再升级

阿里巴巴中间件

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2024-07-13

新版本简介

Aliware

Higress 最新的 1.4 版本基于为通义千问,以及多家云上 AGI 厂商客户提供 AI 网关的积累沉淀,开源了大量 AI 原生的网关能力。同时也在 Ingress、可观测、流控等云原生能力上做了全方位升级:

  1. **AI 能力全面开源:**提供包含安全防护、多模型适配、可观测、缓存、提示词工程等领域在内的多个开箱即用插件,核心能力例如:

  2. AI 代理插件:支持对接多厂商协议,共支持15家 LLM 提供商,基本涵盖国内外主流大模型厂商。

  3. AI 内容审核插件:支持对接阿里云内容安全云服务,可以拦截有害语言、误导信息、歧视性言论、违法违规等内容。

  4. AI 统计插件:支持统计 Token 吞吐,支持实时生成 promethus metrics,以及在访问日志中打印相关信息。

  5. AI 限流插件:支持基于 Token 吞吐进行后端保护式限流,也支持面向调用租户配置精确的调用额度限制。

  6. AI 开发插件集:提供包含 LLM 结果缓存、提示词装饰等相关能力,可以助力AI应用的开发构建。

  7. 云原生能力升级:

  8. 优化超大规模路由配置:10000 个路由规模下,新增一条路由的生效时间从 1.3 版本的 10 秒优化至 3 秒,对比 ingress-nginx controller 等其他网关具备显著优势。

  9. 简化 HTTPS 证书管理:支持全局一份配置统一管理域名证书,解决 ingress-nginx 需要做 secret 拷贝的证书管理痛点,同时支持对接 Let's Encrypt 做免费证书自动签发和续签,且无需依赖 cert-manager。

  10. 提供集群流控插件:支持对接 Redis 做集群流控,可以实现 Header/URL 参数/IP 粒度的全局统一限流。

  11. 提供日志观测:Higress UI 控制台提供了开箱即用的网关日志查询能力。

  12. 支持极简部署:不依赖 K8s,一个 Docker 容器即可启动,方便个人开发者在本地环境使用。

AI 能力全面开源

Aliware

从 2020 年开始,阿里云微服务团队通过服务阿里内部,以及云上客户的需求,沉淀了云原生网关 Higress 这个云产品,并在 2022 年云栖大会正式开源。在开源社区分享代码和知识的同时,通过大量开源用户的使用反馈,得以进一步完善自身能力。

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今天,**Higress 既是通义千问等阿里云核心 AI 业务的 API 网关,又是云上多家 AGI 厂商的的 API 网关,**我们也很乐于分享在接入这些场景过程中积累的心得体会,并将相关 AI 能力全面开源:

上图中所有插件均已开源,在最新版本 Higress 控制台可以直接开箱使用:

基于 AI 的插件开发工具也将在后续 Higress 的开源官网中放出,敬请期待。

**承接 AI 流量的天然优势
**

AI 场景下,经过网关的流量有以下三大特征,是区别于其他业务流量的:

  • **长连接:**由 AI 场景常见的 Websocket 和 SSE 协议决定,长连接的比例很高,要求网关更新配置操作对长连接无影响,不影响业务。

  • **高延时:**LLM 推理的响应延时比普通应用要高出很多,使得 AI 应用面向恶意攻击很脆弱,容易被构造慢请求进行并发攻击,攻击者的成本低,但服务端的开销很高。

  • **大带宽:**结合 LLM 上下文来回传输,以及高延时的特性,AI 场景对带宽的消耗远超普通应用,网关如果没有实现较好的流式处理能力和内存回收机制,容易导致内存快速上涨。

Higress 应对这样的流量特征,有着天然优势:

  • **长连接无损的热更新:**不同于 Nginx 变更配置需要 Reload,导致连接断开,Higress 基于 Envoy 实现了连接无损的真正热更新。

  • **安全网关能力:**基于 Higress 的安全网关能力可以提供 IP/Cookie 等多维度的 CC 防护能力,面向 AI 场景,除了QPS,还支持面向 Token 吞吐的限流防护。

  • **高效的流式传输:**Higress 支持完全流式转发,并且数据面是基于 C++ 编写的 Envoy,在大带宽场景下,所需的内存占用极低。内存虽然相比 GPU 很廉价,但内存控制不当导致 OOM,导致业务宕机,损失不可估量。

下图来自 Higress 的开源用户 Sealos 将网关从 Ingress-nginx 迁移到 Higress 之后的资源用量对比,内存使用下降到了十分之一:

**AI 代理插件
**

Higress 支持对接多家大模型厂商的 API,并且支持基于统一的协议(基于 OpenAI 的 API 协议)进行调用,可以用统一的协议来屏蔽实现细节,从而为开发者提供便利。

目前支持的大模型 API 有:通义千问,OpenAI/Azure OpenAI,月之暗面,百川智能,零一万物,智谱 AI,阶跃星辰,文心一言,腾讯混元,DeepSeek,Anthropic Claude,Groq,MiniMax,Ollama。

基本上已经涵盖了市面上主流的大模型 API,这部分工作是由多位社区开发者联合完成的,他们的 GitHub ID 分别是:CH3CHO, hanxiantao, lizzy-0323, goooogoooo, cr7258, xychen5, Claire-w, Chi-Kai, Suchun-sv

感谢这些充满热情的社区开发者,帮助 Higress 的 AI 能力可以触达更多的生态。目前还有部分其他模型的协议适配任务可以认领,欢迎有兴趣的开发者到这里认领:https://github.com/alibaba/higress/issues/940

使用 AI 代理插件还可以对接通义千问的 qwen long 模型,上传一份文档来实现 RAG ,如下图是我们将 Higress 文档配置在 AI 代理插件中(需要先通过通义千问提供的 API 上传获取到 fileId),然后使用的一个开源的基于 OpenAI 协议的前端工具 LobeChat 进行对话的效果,可以算是目前最简单的 RAG 应用搭建方式了:

如果你也想搭建类似的 RAG 应用可以参考这里:https://github.com/alibaba/higress/issues/1023#issuecomment-2163176897

**AI 内容审核插件
**

大模型通常是通过学习互联网上广泛可用的数据来训练的,它们有可能在过程中学习到并复现有害内容或不良言论,因此,当大模型未经过适当的过滤和监控就生成回应时,它们可能产生包含有害语言、误导信息、歧视性言论甚至是违反法律法规的内容。正是因为这种潜在的风险,大模型中的内容安全就显得异常重要。

在 Higress 中,通过简单的配置即可对接阿里云内容安全**[****1]**,为大模型问答的合规性保驾护航,内容安全提供了多种检测范围,用户可以在控制台进行配置:

插件配置示例:

`serviceSource: dns``serviceName: safecheck``servicePort: 443``domain: green-cip.cn-shanghai.aliyuncs.com`

请求响应示例:

配置后,如果请求/响应中包含了非法内容,被内容安全拦截后,网关会返回内容安全建议的回答:

**AI 统计插件
**

相比于传统微服务,LLM 应用中主要通过 token 来衡量流量大小,针对此特点,我们构建了路由级、服务级、模型级的 token 用量观测能力,包括日志、监控以及告警。

下图是对网关上部署的通义千问服务的监控:

也可以在日志中打印出相关统计数据:

**AI 限流插件
**

对于一款成熟的 API 网关产品,都应该具备两类限流能力,并且 Higress 也可以很好地满足这些需求:

限流场景

限流目的

统计维度举例

后端保护式限流

保护后端,防异常流量和恶意攻击

API:某个 API 限制 100 QPS

IP:每个 IP 访问速率不可超过 10 QPS

Cookie:每个 Cookie 访问速率不可超过 10 QPS

调用方配额限流

需要搭配调用方认证机制,面向不不同调用方区分服务质量(QoS)

调用方(Consumer):黄金会员限制 1000 QPS,白银会员限制 100 QPS, 青铜会员限制 10 QPS

在 AI 场景中,限流的需求不仅限于传统的每秒/每分/每小时/每天请求次数(QPS/QPM/QPH/QPD)的限流能力,还额外扩展到了每分/每小时/每天令牌数(TPM/TPH/TPD)的管理。“T”代表令牌(Token),它是一个用于衡量大型语言模型输入输出量的单位。对于 AI 应用,相比传统的请求数计量,Token 计量更能反应资源或成本占用。

如下图是 OpenAI 对于不同模型在 Tier 2 这个级别的调用方的限制,大部分 AI 产品也都有类似的限制:

AI 场景下,后端保护式限流也很重要,而且往往容易被忽视,尤其是很多 LLM 提供商都有免费的 Web 应用,一些黑灰产可能会爬取页面调用封装成 API 来提供给用户实现牟利。这种情况下就可以使用 Higress 的 IP、Cookie 等维度的保护式限流进行防护。

Higress 支持丰富的限流能力:

支持的限流维度

支持的计量方式

API

QPS/QPM/QPH/QPD

TPS/TPM/TPH/TPD

IP

QPS/QPM/QPH/QPD

TPS/TPM/TPH/TPD

Cookie

QPS/QPM/QPH/QPD

TPS/TPM/TPH/TPD

请求 Header

QPS/QPM/QPH/QPD

TPS/TPM/TPH/TPD

URL 参数

QPS/QPM/QPH/QPD

TPS/TPM/TPH/TPD

调用方

QPS/QPM/QPH/QPD

TPS/TPM/TPH/TPD

例如需要对每个 IP 限制每分钟令牌数不可以超过 1000,符合 1.1.1.0/24 网段的每个 IP 限制不可超过 100,并对 1.1.1.1 这个 IP 限制不可超过 10,则可以做如下配置:

`rule_name: limit_ip``rule_items:`  `- limit_by_per_ip: from-remote-addr`    `limit_keys:`      `- key: 1.1.1.1`        `token_per_minute: 10`      `- key: 1.1.1.0/24`        `token_per_minute: 100`      `- key: 0.0.0.0/0`        `token_per_minute: 1000`        `redis:`  `service_name: redis.static`  `service_port: 6379`

**AI 检索增强生成插件
**

基于该插件,可以通过对接阿里云向量检索服务实现 LLM-RAG 应用的开发,流程如图所示:

例如基于 CEC-Corpus**[****2]**数据集包含 332 篇突发事件的新闻报道的语料和标注数据,提取其原始的新闻稿文本,将其向量化后添加到阿里云向量检索服务,再在 Higress 中做相应插件配置,即可快速打造一个私域知识助手。

插件配置示例:



dashscope: apiKey: xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx serviceName: dashscope servicePort: 443 domain: dashscope.aliyuncs.com``dashvector: apiKey: xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx serviceName: dashvector servicePort: 443 domain: vrs-cn-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx.dashvector.cn-hangzhou.aliyuncs.com collection: news_embedings





请求响应示例:

**AI 缓存插件
**

该插件实现了将 LLM 响应进行抽取并缓存的功能,对于向 LLM API 高频请求相同问题的场景可以显著降低响应时延并节省成本。我们之前用 Higress + 通义千问进行技术内容翻译,可以看到 LLM 的翻译能力是很强的,Higress 官网的英文文档,也将基于 LLM 进行翻译。因为文档需要持续更新迭代,我们使用 Github Action 实现自动化的 CICD。结合这个 AI 缓存插件 + 文档分片翻译(如下图所示),就可以实现低成本且高效的文档自动化翻译流程。

AI 缓存插件后续还将进一步演进,支持基于问题向量相似度的 LLM 响应缓存召回,可以在 RAG 等封闭知识域场景,大幅降低 LLM API 的调用成本。在成本和效果之间做 trade-off 很有挑战,对此,我们专门举办了 Higress AI 网关挑战赛,欢迎大家参与。

**AI 提示词模版插件
**

提示词模版插件用于快速构建固定格式的 Prompt,对于特定应用需要限制问题格式的场景会比较有帮助,可以在网关上配置 Prompt 模版,并基于大模型的能力来提供对应的 API。

插件配置示例:

`templates:`  `- name: developer-chat`    `template:`      `model: gpt-3.5-turbo`      `messages:`        `- role: system`          `content: '你是一个{{program}}专家,编程语言为{{language}}'`        `- role: user`          `content: '帮我写一个{{program}}程序'`

请求示例:



{ "template": "developer-chat" "properties": { "program": "快速排序算法" "language": "python" }``}





以上请求基于模板转化后向LLM发起的真实请求为:



{ "model": "gpt-3.5-turbo", "messages": [ { "role": "system", "content": "你是一个快速排序算法专家,编程语言为python" }, { "role": "user", "content": "帮我写一个快速排序算法程序" } ]``}





**AI 提示词修饰插件
**

提示词修饰插件同样用于对 Prompt 进行调整,支持在用户输入的 Prompt 前后添加额外的 Prompt,用户可以使用 Higress AI 网关来统一处理应用逻辑中需要操控 Prompt 的地方,让所有 LLM API 流量都经过 Higress 进行处理,自动完成 Prompt 的统一操控。

插件配置示例:

`decorators:`  `- name: data-assistant`    `decorator:`      `prepend:`        `- role: system`          `content: 如果有人问你关于插件的问题,你应该回答出所有插件的名称、功能、执行阶段以及执行优先级。`      `append:`        `- role: user`          `content: 你应该以表格的形式回答,除了表格之外不要有其他内容。`

请求响应示例:

**AI 请求/响应转换插件
**

通过配置AI 请求/响应转换插件,用户可以不用写代码,直接使用自然语言的方式对网关的请求/响应进行修改。例如测试人员在测试 API 时,对待测 API 进行插件配置,将原始请求/响应作为 example,来生成进行边界条件测试的请求/响应。大模型很多时候会比人考虑的更全面,更容易测试出一些边界 case。

插件配置示例:

`response:`  `enable: true`  `prompt: "帮我修改以下HTTP应答信息,要求:1. content-type修改为application/json;2. body由xml转化为json;3.移除content-length。"``provider:`  `serviceName: qwen`  `domain: dashscope.aliyuncs.com`  `apiKey: sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxx`

请求响应示例:

创建路由通过网关代理到 http://httpbin.org/xml,该接口会返回 xml 格式响应,通过插件处理可以得到 json 格式的响应:



{ "slideshow": { "title": "Sample Slide Show", "date": "Date of publication", "author": "Yours Truly", "slides": [ { "type": "all", "title": "Wake up to WonderWidgets!" }, { "type": "all", "title": "Overview", "items": [ "Why <em>WonderWidgets</em> are great", "", "Who <em>buys</em> WonderWidgets" ] } ] }``}





云原生能力升级

Aliware

**支持超大规模路由配置
**

Sealos 的 Higress 实践吸引了不少同样有大规模 Ingress 管理痛点的大型企业用户采用 Higress,在用户的使用反馈下,我们持续优化这种超大规模的路由配置下,路由的变更速度。对比 1.3 版本,我们将速度提升了超过 3 倍,10000 个 Ingress 配置下,变更单个 Ingress 只需 3 秒即可生效。

下面是和同类网关(均为最新版本)的一组对比测试,在有 10000 个 Ingress 的情况下,新增一个 Ingress 后,请求网关验证创建路由的生效时间(判断 200 状态码);接着再删除该 Ingress, 请求网关验证移除路由的生效时间(判断 404 状态码),Higress 的优势显著:

**简化 HTTPS 证书管理
**

ingress 的证书管理一直是个痛点,因为出于安全考虑, K8s 标准规范 ingress 资源只能使用相同命名空间下的 secret。所以在业务需要按命名空间隔离,但域名又相同的场景下,需要将 secret 复制多个副本到不同命名空间下,不仅让运维负担变重,也带来了安全隐患。

Higress 现在可以通过一份 ConfigMap 来做 Ingress 的全局证书管理:



apiVersion: v1``kind: ConfigMap``metadata: name: higress-https namespace: higress-system``data: cert: | # 开启全局证书自动管理 automaticHttps: true # 使用自动签发时,证书提前多久续签 renewBeforeDays: 30 # 证书自动签发配置,暂只支持 Let's Encrypt acmeIssuer: - name: letsencrypt email: test@example.com credentialConfig: # 对 foo.com 使用 Let's Encrypt 签发证书 - domains: - foo.com tlsIssuer: letsencrypt tlsSecret: foo-com-secret # 对匹配的域名使用特定的 secret - domains:`` - statica.example.org - staticb.example.org tlsSecret: static-example-org-certificate # 兜底证书,对于不匹配上面规则的域名开启 - domains:`` - "*"      tlsSecret: default-certificate





这样所有 secret 都只需要放在 higress-system 命名空间下统一管理,但又可以生效到所有命名空间的 ingress 下(对应 ingress 无需再配置 secret 字段)。既减轻了运维负担,又提高了证书管理的安全性。

从上面这份配置也可以看到 Higress 还支持对接 Let‘s Encrypt 进行 HTTPS 免费证书的自动签发和续签,无需依赖 cert-manager。因此,Higress 不论是 K8s 场景下部署,还是 Standalone 模式部署(通过本地文件配置 ConfigMap),都可以用上这个能力。

**提供集群流控插件
**

Higress 在 1.4 版本支持了在 Wasm 插件中去访问 Redis 服务,基于此能力,来自社区的贡献者韩贤涛(GitHub ID:hanxiantao)基于原本的 key-rate-limit 插件实现了 cluster-key-rate-limit 插件。从而能够实现基于 Redis 的全局精确限流。并且在原本插件只支持对可枚举值进行限流的能力上进行了扩展,支持不可枚举值的限流,例如对于每个 IP,每个 Cookie 分别独立计算限流。AI 限流插件也是在此基础上扩展实现的。

**提供日志观测
**

Higress 开箱即用的 o11y (Observability) 套件增加了日志采集和分析的能力,通过以下 Helm 安装/升级命令即可使用:

`helm repo add higress https://higress.cn/helm-charts``# 安装``helm install higress higress/higress --set global.o11y.enabled=true -n higress-system --create-namespace``# 升级``helm upgrade higress higress/higress --set global.o11y.enabled=true --reuse-values -n higress-system --create-namespace`

开启后即可在 Higress 控制台上看到访问日志,并可以使用 Loki 进行日志分析:

**支持极简部署
**

Higress 现在可以通过一个 Docker 容器完成启动,方便个人开发者在本地搭建学习,或者用于搭建个人站点。启动方式如下:

`# 创建一个工作目录``mkdir higress; cd higress``# 启动 higress,配置文件会写到工作目录下``docker run -d --rm --name higress-ai -v ${PWD}:/data \`        `-p 8001:8001 -p 8080:8080 -p 8443:8443  \`        `higress-registry.cn-hangzhou.cr.aliyuncs.com/higress/all-in-one:1.4.1`

监听端口说明如下:

  • 8001 端口:Higress UI 控制台入口

  • 8080 端口:网关 HTTP 协议入口

  • 8443 端口:网关 HTTPS 协议入口

Higress 所有 Docker 镜像都一直使用自己独享的仓库,不受 Docker Hub 国内不可访问的影响,欢迎大家使用~


参与 Higress 社区

欢迎更多小伙伴一起参与到 Higress 社区的建设中,近期的社区活动有:

了解更多社区动态,可以加入 Higress 微信/钉钉群(群号:30735012403 ):

相关链接:

[1] 阿里云内容安全

https://help.aliyun.com/document\_detail/28417.html?spm=a2c4g.28415.0.0.1dab1f55pipQr9

[2] CEC-Corpus

https://github.com/shijiebei2009/CEC-Corpus

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