大模型推理服务的负载均衡安全策略

大模型推理服务的负载均衡安全策略踩坑记录

最近在研究大模型推理服务的安全架构时，发现负载均衡配置存在不少安全隐患。本文记录了在实际测试中遇到的问题和解决方案。

问题背景

在部署多个大模型推理实例时，我们使用Nginx进行负载均衡。最初配置简单地采用轮询策略，但测试发现存在以下问题：

1. 会话粘性不足 - 大模型请求需要保持上下文一致性
2. 健康检查机制缺失 - 无法及时发现故障节点
3. 安全头处理不当 - 请求头可能被恶意篡改

复现步骤

使用以下配置测试：

upstream model_servers {
    server 192.168.1.10:8080 weight=3;
    server 192.168.1.11:8080 weight=2;
    server 192.168.1.12:8080 backup;
}

server {
    listen 80;
    location /api/inference {
        proxy_pass http://model_servers;
        proxy_set_header Host $host;
        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
    }
}

安全改进方案

1. 增加健康检查：health_check interval=30s uri=/health
2. 实现会话一致性：ip_hash $remote_addr;
3. 配置安全头过滤：proxy_pass_header X-Signature;

测试验证

通过模拟高并发请求和节点故障，验证了改进后的负载均衡策略能够有效提升服务可用性和安全性。