AI Modeli için API Gateway Kurulumu

AI modellerinin hızla yaygınlaşmasıyla birlikte, bu modellerin güvenli, ölçeklenebilir ve yönetilebilir bir şekilde sunulması kritik bir öneme sahip hale gelmiştir. API Gateway, AI modellerine erişimi koordine eden bir katman olarak hizmet verir. Bu yapı, istekleri yönlendirir, kimlik doğrulamayı sağlar, rate limiting uygular ve trafiği optimize eder. Özellikle kurumsal ortamlarda, AI modellerinin API Gateway üzerinden sunulması, veri güvenliğini artırır ve operasyonel verimliliği yükseltir. Bu makalede, AI modeli için API Gateway kurulumunu adım adım ele alacak, pratik uygulamaları ve en iyi uygulamaları paylaşacağız. Kurulum sürecini, temel kavramlardan başlayarak entegrasyon ve optimizasyona kadar kapsayacağız.

API Gateway Seçimi ve Ön Hazırlıklar

API Gateway seçimi, projenizin ölçeğine, bulut altyapısına ve bütçenize göre yapılmalıdır. Açık kaynaklı çözümlerden Kong veya Tyk gibi seçenekler, esneklik sunarken; AWS API Gateway veya Azure API Management gibi bulut tabanlı hizmetler, yönetilen ölçeklenebilirlik sağlar. AI modelleri için ideal bir Gateway, yüksek trafik yüklerini kaldıramalı, WebSocket desteği sunmalı ve ML servisleriyle uyumlu olmalıdır. Seçim yaparken, latency düşük tutma, otantikasyon mekanizmaları (JWT, OAuth) ve observability özelliklerini ön planda tutun.

Ön hazırlık aşamasında, altyapınızı gözden geçirin. Bir Linux sunucusu (Ubuntu 20.04 önerilir) veya Kubernetes kümesi hazırlayın. Docker ve Docker Compose yükleyin, çünkü çoğu Gateway bu araçlarla hızlı deploy edilebilir. Sistem gereksinimleri: En az 4 GB RAM, 2 CPU core ve SSD depolama. Güvenlik için firewall kurallarını tanımlayın; yalnızca 80 ve 443 portlarını açın. Ayrıca, AI modelinizin endpoint’ini (örneğin FastAPI ile servis edilen bir LLM) hazır hale getirin ve test edin.

• Docker’ı yükleyin: sudo apt update && sudo apt install docker.io docker-compose.
• Sunucu güvenlik yamalarını uygulayın: sudo apt upgrade.
• AI model servisinizin sağlık kontrolü endpoint’ini oluşturun.

Bu adımlar, sorunsuz bir kurulum için temel oluşturur ve toplamda yaklaşık 30 dakikalık bir hazırlık süresi alır.

Kurulum ve Konfigürasyon Adımları

Kong API Gateway Örneği ile Kurulum

Kong, popüler bir açık kaynaklı API Gateway’dir ve PostgreSQL veya Cassandra ile çalışır. Docker Compose ile hızlı kurulum için bir docker-compose.yml dosyası oluşturun. İçeriği şu şekilde olsun: Kong’u proxy modunda çalıştırın, admin API’sini 8001 portunda expose edin. PostgreSQL’i de dahil ederek veritabanı bağlantısını sağlayın. Komutla başlatın: docker-compose up -d. Kurulum sonrası, curl http://localhost:8001 ile admin API’sini doğrulayın. Bu yöntem, geliştirme ortamlarında idealdir ve production’a ölçeklenebilir.

Kurulum tamamlandıktan sonra, Deck CLI veya Admin API üzerinden servisleri tanımlayın. AI model servisiniz için bir Service oluşturun: Host olarak modelinizin URL’sini belirtin. Route ekleyin: Path /ai-model ile eşleştirin. Plugin’ler yükleyin; rate-limiting için rate-limiting plugin’ini etkinleştirin, saniyede 100 istek sınırı koyun. Konfigürasyon JSON’u şöyle olabilir: {"minute": 6000, "policy": "local"}. Bu, AI modelinizin aşırı yüklenmesini önler.

Yük Dengeleme ve SSL Konfigürasyonu

Yük dengeleme için Kong’un upstream’lerini kullanın. Birden fazla AI model instance’ı varsa, hedefleri listeleyin ve health check’leri etkinleştirin (HTTP 200 bekler). SSL için Let’s Encrypt entegrasyonu yapın; Kong’un ssl-certificates endpoint’ine sertifika yükleyin. SNI desteğiyle birden fazla domain yönetin. Production’da, mTLS etkinleştirerek istemci sertifikalarını zorunlu kılın. Bu konfigürasyon, trafiği %30’a varan oranda hızlandırır ve güvenliği pekiştirir. Test için curl -k https://your-domain/ai-model kullanın.

Konfigürasyon değişikliklerini kalıcı hale getirmek için Kong’un declarative config dosyasını kullanın ve kong reload ile uygulayın. Log rotasyonu ve monitoring için Prometheus exporter plugin’ini ekleyin.

AI Modeli Entegrasyonu ve Güvenlik Uygulamaları

AI modeli entegrasyonu, Gateway’in proxy özelliklerini kullanarak gerçekleşir. Modelinizin FastAPI veya Flask tabanlı endpoint’ini Gateway route’una bağlayın. İstek header’larını (örneğin Authorization) modelinize forward edin. Response transformation plugin’i ile çıktıları formatlayın; JSON schema validation ekleyin. Örnek istek: POST /ai-model/infer ile prompt gönderin, Gateway token doğrular ve modeli çağırır. Bu katman, model kodunuzu izole eder ve versiyonlamayı kolaylaştırır.

Güvenlik ve Rate Limiting Detayları

Güvenlik için key-auth plugin’ini yükleyin; her kullanıcıya API key atayın. IP restriction ile erişimi sınırlayın. WAF (Web Application Firewall) benzeri koruma için Kong’un request-validator’ını kullanın; schema mismatch’leri 400 ile reddedin. DDoS koruması için ACL (Access Control List) grupları oluşturun. Loglama için file-log plugin’i etkinleştirin, istekleri JSON formatında kaydedin. Bu uygulamalar, hassas AI verilerini korur ve uyumluluk sağlar (GDPR benzeri).

Rate limiting’i policy bazlı ayarlayın: Cluster modunda Redis ile paylaşın. Burst kapasitesi belirleyin, örneğin 10 burst/60 saniye. Monitoring dashboard’unda (Kong Manager) metrikleri izleyin. Hata durumunda fallback route tanımlayın.

Test ve Performans Optimizasyonu

Entegrasyonu test etmek için Postman veya curl zincirleri kullanın. Load testing için Apache Bench: ab -n 1000 -c 10 https://gateway/ai-model. Latency’i ölçün, hedef <200ms tutun. Caching plugin’i ile sık istekleri önbelleğe alın (TTL 300s). Compression için gzip etkinleştirin. Kubernetes’te deploy ediyorsanız, Horizontal Pod Autoscaler ile ölçekleyin. Bu optimizasyonlar, yüksek trafikli AI servislerinde %50’ye varan kaynak tasarrufu sağlar.

API Gateway kurulumu, AI modellerinizi production-ready hale getirir. Düzenli güncellemeler ve monitoring ile sisteminizi koruyun, ölçeklendirme ihtiyaçlarınıza göre uyarlayın. Bu yaklaşım, kurumsal standartlarda güvenilir bir altyapı sunar ve geliştirme ekiplerinizin verimliliğini artırır.