📄 文章摘要

Istio 1.28 深入解析：通过 InferencePool、Ambient Multicluster、nftables 与 Dual‑stack，提升 LLM 推理基础设施的可观测性、可靠性与高并发网络性能。

最近几个月笔者一直在学习和关注 AI 原生领域，对 Istio 的关注度有所下降，不过昨天看到 Istio 1.28 发布，让我对其重新燃起了兴趣。

随着企业大规模部署 LLM 在线推理服务（vLLM、TGI、SGLang、llama.cpp 等），网络层的需求从“传统微服务治理”迈向“高吞吐、强一致性、高可观测的 AI 推理数据平面”。 Istio 1.28 正式发布后，我们首次看到 Service Mesh 开始为大模型推理提供“原生能力支持”。

这一点对 AI Infra 架构师来说意义很大： → Service Mesh 不再只是微服务治理，而是 LLM 推理平台的基础设施之一。

Service Mesh 正在成为 AI 推理基础设施的关键一环。Istio 1.28 的原生 LLM 支持，标志着微服务网络层正式迈入 AI 时代。

一、文章导读

本文将系统解析 Istio 1.28 对大语言模型（LLM, Large Language Model）推理基础设施的关键影响，涵盖 InferencePool、Ambient Multicluster、nftables、Dual-stack 及可观测性与安全增强等方面。

主要内容包括：

• InferencePool v1：Service Mesh 首次原生拥抱 AI 推理

• Ambient Multicluster：跨 GPU 网络的 L7 治理能力

• nftables 支持：面向高并发推理的现代网络能力

• Dual-stack：IPv6 时代的大模型集群

• 可观测性与安全增强

• 一张图看懂：Istio 在 LLM 推理集群中的位置

二、InferencePool v1：Service Mesh 正式进入 AI 推理时代

Istio 1.28 最值得关注的更新是 Gateway API Inference Extension → InferencePool v1 正式稳定。对于 LLM 推理基础设施来说，这是一次“质变”而不是“量变”。

推理流量在企业实际部署中面临诸多挑战：

• 多模型版本灰度路由（如 v1/v2）

• 异构 GPU 集群负载均衡（A100、H20、Mi300）

• 多副本推理池生命周期管理

• 推理节点不稳定（OOM、H2 连接断裂）自动摘除

• 远端 GPU 集群（独立 VPC）网络治理困难

这些问题原本需要在业务侧、推理平台、Ingress、Gateway、Operator 等多处分散实现，导致架构复杂且运维成本高。

InferencePool 的引入，让 GPU 推理节点成为服务网格的一级资源。Istio 1.28 带来的能力包括：

• 模型推理端点统一抽象（Endpoint Pool）

• 智能负载均衡（版本、健康、延迟）

• 跨多集群 / 多 GPU 资源池的智能调度

• 自动 failover（掉卡、OOM 自动摘除）

• 与 Gateway API 原生集成（稳定 API）

InferencePool 对 LLM 推理的意义，相当于 DestinationRule 对微服务的意义，只是规模更大、策略更复杂。

下面这张流程图展示了 InferencePool 的技术机制：

InferencePool 推理流量调度机制

这让 Istio 成为 LLM 推理平台的统一入口，无论底层是 vLLM、TGI、SGLang、llama.cpp 还是专有 GPU Inference Engine。对于 AI Infra 团队来说，这是非常关键的演进。

三、Ambient Multicluster：跨 GPU 网络的 L7 推理治理

LLM 推理集群通常分布在不同的网络环境中，例如：

• GPU 专区（高带宽、独立子网/VPC）

• CPU + RAG + VectorDB 在另一个网络

• 多数据中心的推理池

Istio 1.28 的 Ambient Multicluster 带来了两个关键能力：

• 推理池可以部署在任何网络

• 应用侧不需要 Sidecar 也能享受完整 L7 策略

• GPU 集群可以独立部署，不影响主网

此外，L7 Outlier Detection 也可跨网络生效：

• 某个 GPU Pod 推理延迟升高（显存碎片化、请求排队过深）会自动摘除

• TGI/vLLM 产生错误（OOM、H2Error）会自动 failover

• 异地推理副本延迟过大会自动降权

对于 LLM 在线推理系统来说，这种自愈性至关重要。

Ambient Multicluster 对 AI Infra 的意义在于：

• 高延迟敏感

• 副本状态不稳定（大模型容易 OOM、连接断）

• GPU 资源昂贵，需要细粒度调度

• 多机推理越来越普遍（Mixture-of-Experts、Tensor Parallelism）

Ambient Multicluster 带来了网络层自治能力。

四、nftables 支持：面向高并发 LLM 推理的现代网络框架

LLM 推理的典型负载包括：

• 长连接（HTTP/2、gRPC）

• 大流量（prompt/data 输出 token）

• 高频短调用（embedding）

iptables 在高并发场景下容易出现：

• 大规模规则性能下降

• 规则难维护

• Conntrack 插件在大模型流量下有瓶颈

Istio 1.28 在 Ambient 模式下正式支持 nftables 原生模式。这带来了更快的规则匹配、更好的并发性能，更适合大模型长连接场景。对于大规模推理集群来说，这是非常明显的性能收益。

五、Dual-stack Beta：IPv6 时代的大模型推理网络

许多算力中心（如国产 GPU 集群、AI 机房）已开始部署 IPv6 网络。

大模型推理对 IP 地址的需求远超传统微服务：

• GPU 节点地址空间巨大

• 多机训练与推理节点密度高

• 长连接数量巨大（每用户一个 token 流）

Istio 1.28 将 Dual-stack 升级到 Beta，带来：

• IPv4/IPv6 同时支持

• 流量治理逻辑全量适配

• 适用于大型数据中心的 LLM 推理平台

这是一种基础设施级别的进化。

六、可观测性与安全增强：对 AI 推理平台的价值

B3 + W3C Trace 双协议适用于如下场景：

• LLM → RAG → VectorDB → Cache → User 的完整调用链。

特别适合构建：

• 全链路 token-level 调用追踪

• Prompt-based Latency Profiling

• 模型版本对比分析

BackendTLSPolicy v1 用于：

• 调用外部大模型（Gemini、OpenAI、AWS Bedrock）

• 配置更严格的 TLS

JWT 自定义 claim 支持适合企业内部：

• 基于模型版本 / 模型能力的权限管控

• “谁可以访问哪个模型”的精细访问控制

七、一张图看懂：Istio 在 LLM 推理基础设施中的位置

下图展示了 Istio 在 LLM 推理基础设施中的整体架构关系：

Istio 在 LLM 推理基础设施中的位置

这体现了一个新的事实：在 AI 时代，Istio 不仅治理微服务，也成为治理 LLM 推理服务的统一数据平面。

八、总结

Istio 1.28 的发布，标志着 Service Mesh 正在从微服务时代的网络层升级为 AI 推理时代的算力网络层。InferencePool v1 的推出极大增强了 AI 推理基础设施，Ambient Multicluster 简化了 GPU 专用网络管理，nftables 与 dual-stack 等能力则提升了平台的可扩展性。

如果你正在构建企业级 LLM 推理平台、多集群 GPU 调度系统、高可用 RAG 平台或边云协同的模型服务，Istio 1.28 是必须关注的重要版本。

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