SocialFlow 是一家社交媒体平台，专注于为用户提供内容分享、互动和社区构建的服务。平台最初以图文社交为主，用户可以通过上传图片、撰写短文和评论互动。
随着AI技术的快速发展，用户对更智能、更有创意的功能需求日益增加。
SocialFlow 决定通过引入生成式AI技术，增强平台的用户体验，具体目标是通过接入Amazon Bedrock实现文生图（Text-to-Image）功能，让用户可以输入文本描述，自动生成符合描述的图片，用于个性化内容创作。
架构描述：
SocialFlow 的核心架构基于 AWS 云服务搭建，通过 VPC（虚拟私有云）隔离网络环境，并划分两个可用区，实现高可用性和容错能力。用户请求首先由 Amazon CloudFront 处理，作为内容分发网络（CDN），CloudFront 缓存静态资源，有效降低访问延迟，提升全球用户体验。动态请求则被转发至 VPC 内的核心服务。
核心服务通过 ALB将流量智能分配至 Auto Scaling Group 中的 Server A 和 Server B，可根据流量波动（如节假日或活动高峰期）动态扩展服务器规模，确保系统稳定运行。数据库采用 DB Group 配置，主数据库负责写入操作，从数据库支持读取操作，通过主从复制保障数据一致性和高可用性，同时优化读写性能。
平台利用 Amazon S3 存储用户上传的图片及生成内容，其高耐久性和可扩展性为 SocialFlow 提供可靠的存储支持。
为实现文生图功能，SocialFlow 集成 Amazon Bedrock，调用其生成式 AI 模型，根据用户输入的文本描述生成图片。生成图片自动上传至 S3 桶，与用户账户关联，便于访问和分享。S3 桶启用版本控制和生命周期策略，确保数据安全并优化存储成本。此外，CloudFront 缓存 S3 中的图片，进一步加速用户访问生成内容的体验。
部署中的收获：
一、CloudFront 缓存配置导致图片访问延迟
问题：在部署CloudFront 作为CDN时，由于缓存策略配置不当，部分用户生成的文生图图片未被及时缓存，导致访问延迟增加，影响用户体验。
操作：调整CloudFront 的缓存行为，设置合理的TTL（Time to Live）值，确保S3中生成的图片能够快速被缓存到边缘节点。
经验：通过优化CloudFront 的缓存策略（如设置较短的TTL值并结合S3的事件通知触发缓存刷新），可以有效降低图片访问延迟，提升全球用户的访问速度，尤其是在文生图功能高频使用时。
二、S3存储成本因生成图片激增而上升
问题：随着用户使用文生图功能生成大量图片并上传到S3桶，存储需求快速增长，导致S3存储成本超出预期预算
操作：在S3上配置生命周期规则，进一步降低存储成本。同时，启用S3的存储分析功能，监控存储使用情况，识别不必要的冗余数据并清理。
经验：通过精细化的生命周期管理和存储类分析，可以实现生成图片的冷热分层存储，既保证了高频访问图片的性能，又显著降低了长期存储成本，适合文生图功能带来的高存储需求场景。
三、Bedrock API调用超限导致服务中断
问题：在高峰期，用户对文生图功能的需求激增，导致Amazon Bedrock 的API调用频率超出默认配额，部分请求被限流，生成图片功能暂时不可用，影响用户体验。
操作：提前与AWS支持团队沟通，申请提升Bedrock API的调用配额。同时，在应用层实现重试机制和请求排队功能，平滑处理高峰期的请求压力。此外，可以通过CloudWatch 监控Bedrock API的调用频率和错误率，及时调整Auto Scaling Group的服务器规模以分担负载。
经验：合理规划Bedrock API的配额并结合监控和重试机制，可以有效避免服务中断，确保文生图功能在高并发场景下的稳定性，特别是在社交平台流量高峰时。
四、用户上传恶意提示词导致Bedrock 生成不当内容
问题：部分用户在文生图功能中输入恶意或不当的提示词（例如涉及暴力、色情等内容），导致Amazon Bedrock 生成的图片内容违反平台政策，甚至可能引发法律风险，影响SocialFlow 的品牌形象。
操作：在应用层开发一个提示词过滤系统，使用预定义的关键词黑名单和正则表达式对用户输入进行检查，拦截可能触发不当内容的提示词。同时，集成第三方内容审核服务（如Amazon Rekognition）对Bedrock 生成的图片进行自动检测，识别并屏蔽违规内容。对于被拦截的请求，向用户返回友好的提示信息，引导其修改输入。
经验：通过在应用层实现提示词过滤和图片内容审核的双重防护，可以有效降低生成不当内容的风险，保护平台合规性和用户体验，特别是在社交平台这种对内容安全要求较高的场景中。