当 AI 流量破坏你的计费系统
Source: Dev.to
AI 流量的行为与人类流量不同。
它不会缓慢增长。它会突然出现，常常以大规模突发的形式，持续几秒或几毫秒，然后同样迅速消失。对许多运营商而言，问题就在此悄然开始——不是在网络层，而是在大多数团队意想不到的地方：计费和收费。
AI 流量的本质
- 单个 AI 应用程序可以在几秒钟内产生数千个短暂的网络交互。
- 从网络的角度来看，这是可管理的。
- 从计费系统的角度来看，它在各处产生压力点——调解队列被填满，评级引擎延迟，使用可视化来得太晚，无法影响行为。
为什么传统计费会遇到困难
传统电信计费假设一个稳定的世界：
- 使用量可预测增长。
- 峰值被平滑处理。
- 收费在事后进行。
- 对账在后期清理细节。
AI 驱动的工作负载打破了这些假设。系统并不是错误，只是与流量速度不同步。
实时计费的必要性
没有即时性的准确性失去价值。在 AI 驱动的环境中，运营商需要在操作发生 之前 知道：
- 是否允许使用。
- 费用是多少。
- 限制将如何执行。
计费必须比以往设计时更贴近实时网络决策。
事件风暴及其影响
AI 流量引入了“事件风暴”：
- 成千上万的使用事件几乎同时到达。
- 中介层对其进行缓冲。
- 计费引擎批量处理这些事件。
- 记录等待对账窗口。
等到费用计算完成时，AI 工作负载已经完成任务并转移到其他地方。
Moving Toward Cloud‑Native, Event‑Driven Models
这种差距推动了对云原生、事件驱动计费模型的兴趣——例如 Totogi 探索的模型——这些模型旨在应对高频使用，而不完全依赖批处理导向的假设。
政策与货币化融合
当计费系统落后时，运营商通常会通过放宽执行来进行补偿：
- 限制变为建议性。
- 限流延后执行。
- 异常累计。
在 AI‑driven 环境中，货币化和政策不可分割。如果计费系统跟不上步伐，政策决策将变得盲目，优先流量会被视为普通的尽力而为流量——导致价值泄漏。
拥有深厚政策执行经验的供应商，例如 Alepo，正成为这一转变的一部分，运营商也意识到政策不再仅仅是关于访问控制——它是实时保护价值的手段。
Real‑Time Execution Layer
收费不能再完全事后进行或与策略松散耦合。它必须参与执行路径——足够接近以在行为发生时产生影响。
这并不需要彻底拆除现有计费系统。相反，运营商可以在其周围引入实时执行层——该层能够在使用发生时进行理解，并将这些情报反馈到策略和访问控制中。
前进的道路
一些运营商已经在既有计费核心之上叠加实时货币化和控制，而不是彻底替换它们。这正是 TelcoEdge Inc 所处的运营空间——将网络事件、策略执行和货币化逻辑连接成一个运行时循环，同时继续依赖底层现有的计费和网络基础设施。
AI 并没有制造这些问题；计费系统是为一个使用量可以平均、行为可预测、执行可以滞后于现实的世界而设计的。随着网络成为面向应用和机器的可编程资源，计费必须从解释过去转向塑造现在。
当 AI 流量击垮你的计费系统时，这不是技术的失败，而是假设的失败。计费的初衷是记录已发生的事情。能够及早认识到这一转变的运营商，将把 AI 驱动的需求转化为结构化、可控、可货币化的服务。未能做到这一点的运营商仍然会运行快速、先进的网络——但越来越像是未受管理的公用设施。
在 AI 时代，速度若没有控制并不是优势。