ms-ai-architect/skills/ms-ai-engineering/references/api-management/apim-ai-gateway-overview.md
Kjell Tore Guttormsen 3a73eeafdc refactor(ms-ai-architect): R13 del 1 — nøytraliser Cosmo-personaen i ref-korpusets headinger, etter å ha rettet en gate som var målt usann to ganger
Ordre 20260912T193441Z-7358817909. Steg 1 var ikke transformen, men å rette
roadmapens R13-gate og få den ratifisert. Gaten `grep -rl "Cosmo"
skills/*/references -> 0` var usann på to uavhengige måter:

1. Ordren fanget den første: 451 av forekomstene er Azure Cosmos DB, ekte
   produktinnhold. Diskriminatoren er ikke bokstaven «s» — `Cosmos <norsk
   substantiv>` er genitiv av personaen (`### Cosmos tonalitet`), mens
   `Cosmos DB`/`CosmosClient`/`cosmos_ru` er produkt.
2. Denne økten fant den andre: 132 persona-forekomster ligger i prosa,
   tabeller, dialog-replikker og proveniens-linjer. Heading-nøytralisering
   kan ikke nå dem, så «0 persona» er uoppnåelig også under den ratifiserte
   formen. Operatøren ratifiserte alternativ A: gaten speiler formen, og de
   132 bokføres til R13b/R14.

Tre korreksjoner av premisser som sto i ordren og STATE:
  «ca 320 produkt»   -> 451 (case-sensitivt nett manglet 327 lowercase
                        TOC-ankre + 99 identifikatorer; sann nevner 1 638)
  «169 headinger»    -> 401. 169 var `^## For Cosmo`-prefikset (168) og var
                        internt inkonsistent med sin egen topp-variant (204)
  «417 matcher ingen
   populasjon»       -> 417 er cosmo-headinger utenfor kodefences; briefens
                        nevner var reell hele tiden

Fence-bevissthet er målt skadelig, ikke nødvendig: begge toggle-regler er
gale på dette korpuset (naiv toggle skjuler en ekte heading i
chain-of-thought-prompting.md, CommonMark-regelen ubalanserer
service-level-documentation-dr.md). Fence-agnostisk deteksjon finner 401
heading-linjer i nøyaktig de samme 40 variantene som fence-bevisst finner
400 i — ingen kodeblokk-linje er byte-identisk til en persona-heading. Derfor
nøkles transformen på 40 enumererte heading-tekster og ignorerer fences. En
ukjent variant kaster; en slug-kollisjon kaster. Ingenting auto-fikses.

TOC-en regenereres ikke, den rettes kirurgisk: alle 327 persona-lenker hadde
lenketekst lik én av de 40 heading-tekstene og anker lik slugify av den
(327/327, 0 avvik), så heading og TOC-entry skrives i samme operasjon og
ingen mellomtilstand etterlater en død lenke.

Ratifisert målform: `For Cosmo`, `For Cosmo Skyberg` og `For arkitekten
(Cosmo)` konvergerer på `For arkitekten`. To filer kolliderte og er adjudisert
ved å lese dem, ikke ved regel.

Verifisering (alle 7 kriterier fra ordren):
  G1 persona på heading-linjer   401 -> 0
  G2 døde fragmentlenker         1 -> 1 (pre-eksisterende, unntatt)
  G3 produkt-forekomster         451 -> 451; `Cosmos DB|Azure Cosmos` 308 = 308
  de 3 kun-produkt-filene        byte-identiske
  nettet validert begge veier    injisert persona feller G1; genitiv feller G1;
                                 produkt-heading og de 3 filene passerer
  hele diffen                    802 heading-linjer + 654 TOC-linjer, ANNET = 0
  linjeantall                    728 lagt til = 728 slettet
  suite                          1120/1120 (1097 + 23 nye)
  validate-plugin                250 PASS / 0 FAIL
  stikkprøve                     10 filer, alle 5 skills, inkl. de 3 mest
                                 produkt-tunge (26/20/19) — kun heading+TOC

Utenfor scope, urørt: de 4 SKILL.md, de 23 commands, CLAUDE.md, README.md,
NOTICE.md, docs/ (alt R14).

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
2026-09-12 22:12:28 +02:00

412 lines
16 KiB
Markdown

# APIM as AI Gateway: Architecture & Concepts
**Last updated:** 2026-02
**Status:** GA
**Category:** API Management & AI Gateway
**Type:** reference
**Source:** https://learn.microsoft.com/azure/api-management/genai-gateway-capabilities
---
## Innhold
- [Introduksjon](#introduksjon)
- [Kjernekonsepter i Azure API Management](#kjernekonsepter-i-azure-api-management)
- [AI Gateway-kapabiliteter](#ai-gateway-kapabiliteter)
- [Arkitekturmønstre for AI Gateway](#arkitekturmønstre-for-ai-gateway)
- [Governance og organisatorisk styring](#governance-og-organisatorisk-styring)
- [Bicep-deployment: AI Gateway](#bicep-deployment-ai-gateway)
- [Policy-pipeline for AI Gateway](#policy-pipeline-for-ai-gateway)
- [Relevante referansearkitekturer](#relevante-referansearkitekturer)
- [Hensyn for norsk offentlig sektor](#hensyn-for-norsk-offentlig-sektor)
- [For arkitekten](#for-arkitekten)
## Introduksjon
Azure API Management (APIM) har utviklet seg fra en tradisjonell API-gateway til en fullverdig AI-gateway som gir organisasjoner sentral kontroll over alle generative AI-tjenester. For norsk offentlig sektor, der mange etater deler Azure OpenAI-instanser på tvers av avdelinger og prosjekter, er APIM den anbefalte tilnærmingen for å sikre styring, kostnadsfordeling og sikkerhet.
APIM som AI-gateway kombinerer tradisjonelle API Management-funksjoner (autentisering, rate limiting, logging) med spesialiserte AI-kapabiliteter som token-basert kvoteregulering, semantisk caching, multi-modell backend routing og innholdssikkerhet. Microsoft anbefaler APIM som den foretrukne PaaS-løsningen for å bygge og drifte en AI-gateway, fremfor egenutviklede løsninger.
I en typisk enterprise-arkitektur sitter APIM mellom klientapplikasjoner (chatbots, agentrammeverk, RAG-pipelines) og backend AI-tjenester (Azure OpenAI, Microsoft Foundry, tredjepartsmodeller). Dette gir ett enkelt endepunkt for alle konsumenter, uavhengig av hvor mange backend-instanser som finnes bak gatewayen.
---
## Kjernekonsepter i Azure API Management
### APIM-arkitektur
Azure API Management består av tre hovedkomponenter:
| Komponent | Rolle | Beskrivelse |
|-----------|-------|-------------|
| **API Gateway** | Data plane / runtime | Mottar API-kall, håndhever policies, videresender til backends |
| **Management Plane** | Kontrollplan | Konfigurering av APIs, policies, backends, produkter |
| **Developer Portal** | Selvbetjening | API-dokumentasjon, testing, onboarding av utviklere |
### APIM Service Tiers for AI
| Tier | AI Gateway-støtte | Circuit Breaker | Semantic Caching | Token Policies | Anbefaling |
|------|-------------------|-----------------|-------------------|----------------|------------|
| **Consumption** | Begrenset | Nei | Ja | Nei (ingen token limit by key) | Ikke anbefalt for AI |
| **Developer** | Full | Ja | Ja | Ja | Dev/test |
| **Basic v2** | Full | Ja | Ja | Ja | Små workloads |
| **Standard v2** | Full | Ja | Ja | Ja | Produksjon |
| **Premium** | Full + multi-region | Ja | Ja | Ja | Enterprise / offentlig sektor |
**Anbefaling for norsk offentlig sektor:** Standard v2 eller Premium, avhengig av krav til multi-region og VNet-integrasjon.
---
## AI Gateway-kapabiliteter
APIM tilbyr fem hovedkategorier av AI-spesifikke funksjoner:
### 1. Token Rate Limiting og Kvoter
Kontroller token-forbruk per konsument med dedikerte policies:
```xml
<!-- Begrens tokens per minutt per subscription -->
<llm-token-limit
counter-key="@(context.Subscription.Id)"
tokens-per-minute="10000"
estimate-prompt-tokens="true"
remaining-tokens-variable-name="remainingTokens">
</llm-token-limit>
```
Policies for Azure OpenAI-spesifikke og generelle LLM-scenarier:
| Policy | Scope | Beskrivelse |
|--------|-------|-------------|
| `azure-openai-token-limit` | Azure OpenAI | Token-begrensning spesifikt for Azure OpenAI-endepunkter |
| `llm-token-limit` | Alle LLM-er | Generell token-begrensning for alle LLM APIs |
| `azure-openai-emit-token-metric` | Azure OpenAI | Emit token-metrikk til Application Insights |
| `llm-emit-token-metric` | Alle LLM-er | Generell token-metrikk for alle LLM APIs |
### 2. Load Balancing
Backend pools med round-robin, weighted og priority-basert lastbalansering:
```xml
<!-- Rut trafikk til backend pool -->
<set-backend-service backend-id="openai-pool" />
```
Load balancing-alternativer:
| Modus | Beskrivelse | Typisk bruk |
|-------|-------------|-------------|
| **Round-robin** | Jevn fordeling mellom backends | Standard, like instanser |
| **Weighted** | Vektet fordeling basert på kapasitet | Blue-green deployments |
| **Priority-based** | Prioritetsgrupper, fallback ved feil | PTU + Pay-as-you-go spillover |
| **Session-aware** | Sesjonsaffinitet via cookie | Chat-assistenter, Assistants API |
### 3. Circuit Breaker
Beskytter backend-tjenester mot overbelastning med automatisk feilhåndtering:
| Egenskap | Beskrivelse |
|----------|-------------|
| **Failure threshold** | Antall feil som utløser circuit breaker |
| **Trip duration** | Varighet circuit breaker er åpen |
| **Retry-After header** | Dynamisk trip duration basert på backend-respons |
| **Status code range** | Hvilke HTTP-koder som teller som feil (f.eks. 429, 5xx) |
### 4. Semantic Caching
Gjenbruk av LLM-svar basert på semantisk likhet:
```xml
<!-- Inbound: Sjekk cache -->
<azure-openai-semantic-cache-lookup
score-threshold="0.15"
embeddings-backend-id="embeddings-backend"
embeddings-backend-auth="system-assigned"
ignore-system-messages="true"
max-message-count="10">
<vary-by>@(context.Subscription.Id)</vary-by>
</azure-openai-semantic-cache-lookup>
<!-- Outbound: Lagre i cache -->
<azure-openai-semantic-cache-store duration="3600" />
```
**Krav:** Azure Managed Redis med RediSearch-modul.
### 5. Sikkerhet og Content Safety
| Funksjon | Policy/Mekanisme | Beskrivelse |
|----------|-------------------|-------------|
| **Autentisering** | Managed Identity | Eliminerer API-nøkler, bruker system- eller user-assigned identity |
| **Content Safety** | `llm-content-safety` | Automatisk moderering via Azure AI Content Safety |
| **OAuth** | Credential Manager | OAuth-autorisasjon for AI-apper og agenter |
| **MCP-sikkerhet** | Secure MCP servers | Sikrer tilgang til MCP-servere via APIM |
---
## Arkitekturmønstre for AI Gateway
### Mønster 1: Sentralisert AI Gateway (anbefalt)
```
┌─────────────────────┐
│ Azure API Mgmt │
│ (AI Gateway) │
Chatbot ─────────────►│ │──► Azure OpenAI (Norway East)
RAG Pipeline ────────►│ - Token limiting │──► Azure OpenAI (Sweden Central)
Copilot Studio ─────►│ - Load balancing │──► Microsoft Foundry
Power Automate ─────►│ - Circuit breaker │──► Third-party LLMs
│ - Caching │
│ - Content safety │
└─────────────────────┘
┌──────┴──────┐
│ Monitoring │
│ App Insights│
│ Log Analyt. │
└─────────────┘
```
**Fordeler:**
- Ett endepunkt for alle konsumenter
- Sentralisert styring og kostnadskontroll
- Konsistent sikkerhetspolitikk
- Full observabilitet av token-forbruk
### Mønster 2: Multi-Region AI Gateway
```
Client ──► DNS/Traffic Manager
┌────────┴────────┐
▼ ▼
APIM Gateway APIM Gateway
(Norway East) (Sweden Central)
│ │
▼ ▼
Azure OpenAI Azure OpenAI
(Norway East) (Sweden Central)
```
For norsk offentlig sektor med krav til datasuverenitet:
- Deploy APIM Premium med multi-region
- Regionalt avgrensede backends via policy-logikk
- Innebygd FQDN-routing basert på laveste latens
### Mønster 3: Hub-and-Spoke for offentlig sektor
```
Central IT (Hub)
┌──────────────────────────┐
│ APIM (Premium) │
│ - Sentral policy │
│ - Kostnadsallokering │
│ - Compliance monitoring │
└──────┬───────┬───────────┘
│ │
┌──────────┘ └──────────┐
▼ ▼
Etat A (Spoke) Etat B (Spoke)
- Subscription A - Subscription B
- TPM: 50 000 - TPM: 30 000
- Egne produkter - Egne produkter
```
---
## Governance og organisatorisk styring
### Kostnadsfordeling med APIM
APIM muliggjør presis kostnadsfordeling gjennom:
| Mekanisme | Hvordan | Eksempel |
|-----------|---------|---------|
| **Subscription keys** | Hvert team/prosjekt får egen subscription | Team A: 50k TPM, Team B: 30k TPM |
| **Products** | Grupperer APIer med ulike kvoter | "Standard AI" (10k TPM), "Premium AI" (100k TPM) |
| **Custom headers** | Spor forbruk per bruker/applikasjon | `x-cost-center: 12345` |
| **Token metrics** | Emit til Application Insights per dimensjon | Dashboard per team, API, bruker |
### Eksempel: Token-metrikk med dimensjoner
```xml
<llm-emit-token-metric namespace="ai-gateway-metrics">
<dimension name="Etat" value="@(context.Request.Headers.GetValueOrDefault("x-etat", "ukjent"))" />
<dimension name="Prosjekt" value="@(context.Request.Headers.GetValueOrDefault("x-prosjekt", "ukjent"))" />
<dimension name="API" value="@(context.Api.Id)" />
<dimension name="Modell" value="@(context.Request.Headers.GetValueOrDefault("x-model-id", "default"))" />
</llm-emit-token-metric>
```
### Observabilitet
APIM integreres med Azure Monitor for full oversikt:
| Datakilde | Hva den gir | Verktøy |
|-----------|-------------|---------|
| **Token metrics** | TPM/RPM per konsument, API, modell | Application Insights, Azure Monitor |
| **Request logs** | Prompts, completions, latens | App Insights, Log Analytics |
| **Built-in dashboard** | Visuell oversikt over AI API-forbruk | APIM portal |
| **Custom alerts** | Varsling ved kvote-overskridelse | Azure Monitor Alerts |
---
## Bicep-deployment: AI Gateway
### Grunnleggende APIM-instans for AI Gateway
```bicep
@description('Azure API Management instance for AI Gateway')
resource apim 'Microsoft.ApiManagement/service@2023-09-01-preview' = {
name: 'apim-ai-gateway-${environment}'
location: location
sku: {
name: 'StandardV2'
capacity: 1
}
identity: {
type: 'SystemAssigned'
}
properties: {
publisherEmail: 'admin@example.no'
publisherName: 'Statens AI Gateway'
}
}
```
### Backend for Azure OpenAI
```bicep
resource openaiBackend 'Microsoft.ApiManagement/service/backends@2023-09-01-preview' = {
parent: apim
name: 'openai-norwayeast'
properties: {
url: 'https://my-aoai-norwayeast.openai.azure.com/openai'
protocol: 'http'
credentials: {
header: {}
query: {}
}
tls: {
validateCertificateChain: true
validateCertificateName: true
}
}
}
```
### Rolletildeling for Managed Identity
```bicep
@description('Grant APIM Managed Identity access to Azure OpenAI')
resource roleAssignment 'Microsoft.Authorization/roleAssignments@2022-04-01' = {
scope: openaiResource
name: guid(apim.id, openaiResource.id, cognitiveServicesUserRole)
properties: {
roleDefinitionId: cognitiveServicesUserRole
principalId: apim.identity.principalId
principalType: 'ServicePrincipal'
}
}
```
---
## Policy-pipeline for AI Gateway
En komplett AI gateway-policy kombinerer flere policies i riktig rekkefølge:
```xml
<policies>
<inbound>
<base />
<!-- 1. Autentisering mot backend via Managed Identity -->
<authentication-managed-identity resource="https://cognitiveservices.azure.com/" />
<!-- 2. Token rate limiting per subscription -->
<llm-token-limit
counter-key="@(context.Subscription.Id)"
tokens-per-minute="10000"
estimate-prompt-tokens="true"
remaining-tokens-variable-name="remainingTokens" />
<!-- 3. Semantic cache lookup -->
<azure-openai-semantic-cache-lookup
score-threshold="0.15"
embeddings-backend-id="embeddings-backend"
embeddings-backend-auth="system-assigned"
ignore-system-messages="true"
max-message-count="10">
<vary-by>@(context.Subscription.Id)</vary-by>
</azure-openai-semantic-cache-lookup>
<!-- 4. Content safety sjekk -->
<llm-content-safety backend-id="content-safety-backend">
<categories output-type="EightSeverityLevels">
<category name="Hate" threshold="4" />
<category name="Violence" threshold="4" />
</categories>
</llm-content-safety>
<!-- 5. Ruting til backend pool -->
<set-backend-service backend-id="openai-backend-pool" />
</inbound>
<outbound>
<base />
<!-- 6. Lagre i semantic cache -->
<azure-openai-semantic-cache-store duration="3600" />
<!-- 7. Emit token metrikk -->
<llm-emit-token-metric namespace="ai-gateway">
<dimension name="SubscriptionId"
value="@(context.Subscription.Id)" />
<dimension name="ApiId"
value="@(context.Api.Id)" />
</llm-emit-token-metric>
</outbound>
<on-error>
<base />
</on-error>
</policies>
```
---
## Relevante referansearkitekturer
| Ressurs | Beskrivelse | URL |
|---------|-------------|-----|
| **GenAI Gateway Capabilities** | Oversikt over AI gateway i APIM | learn.microsoft.com/azure/api-management/genai-gateway-capabilities |
| **GenAI Gateway Reference Architecture** | Referansearkitektur med APIM | learn.microsoft.com/ai/playbook/technology-guidance/generative-ai/dev-starters/genai-gateway/reference-architectures/apim-based |
| **Multi-backend Gateway** | Gateway foran flere Azure OpenAI-instanser | learn.microsoft.com/azure/architecture/ai-ml/guide/azure-openai-gateway-multi-backend |
| **GenAI Gateway Toolkit** | Sample policies og lasttesting | github.com/Azure-Samples/apim-genai-gateway-toolkit |
| **AI Hub Gateway Accelerator** | Landing zone accelerator | github.com/Azure-Samples/ai-hub-gateway-solution-accelerator |
| **Well-Architected Guide for APIM** | WAF service guide | learn.microsoft.com/azure/well-architected/service-guides/api-management/reliability |
---
## Hensyn for norsk offentlig sektor
| Krav | APIM-løsning |
|------|---------------|
| **Datasuverenitet** | Deploy i Norway East / Sweden Central, private endpoints |
| **Schrems II** | Managed Identity eliminerer API-nøkler, data forblir i EU |
| **Kostnadsfordeling** | Token metrics per etat/prosjekt via subscriptions og custom headers |
| **Tilgangsstyring** | Entra ID-integrasjon, RBAC på APIM-nivå |
| **Logging/revisjon** | Diagnostic settings til Log Analytics, retention per regelverk |
| **NSM-krav** | VNet-integrasjon, private endpoints, WAF foran APIM |
---
## For arkitekten
- APIM som AI Gateway er den anbefalte PaaS-tilnærmingen for organisasjoner som trenger sentralisert styring over Azure OpenAI og andre LLM-backends -- spesielt relevant for offentlig sektor med krav til kostnadsfordeling og compliance.
- De fem hovdkapabilitetene (token limiting, load balancing, circuit breaker, semantic caching, content safety) dekker de fleste enterprise-behov uten egenutviklet kode.
- For norsk offentlig sektor: anbefal Standard v2 eller Premium tier, Managed Identity for autentisering, private endpoints, og token-metrikk med dimensjoner per etat/prosjekt for kostnadsallokering.
- Policy-pipeline-rekkefølgen er kritisk: autentisering -> token limit -> cache lookup -> content safety -> backend routing (inbound), cache store -> emit metrics (outbound).
- Multi-region deployment med APIM Premium gir active-active gateway med innebygd FQDN-routing, men vær oppmerksom på datasuverenitet ved cross-region trafikk.