保护并增强 Azure 上的 AI 工作负载： 访问 Microsoft Ignite 上的 F5
随着生成式人工智能的普及，几乎每一位高级 IT 领导者都被要求确定人工智能在其公司战略计划中的位置。
F5 最近的一份报告显示，75% 的企业将 AI 作为核心业务重点，而四年前这一比例仅为 17%。 此外，人工智能投资正在增加，2024 年 18% 的 IT 预算将用于人工智能计划。
当公司确定如何利用人工智能来提高效率和改善决策时，他们面临着在不同环境中保护和交付工作负载的挑战。
如今，10 个组织中有 9 个将其数据存储在混合多云环境中，并且随着企业利用这些数据进行 AI 模型训练和推理，AI 将会增加这种复杂性。 此外，由于人工智能工作负载，数据格局、流量和安全威胁都变得更加难以管理。
- 数据格局是独一无二的。 人工智能依赖于大量数据，许多组织都在努力有效地连接工作负载和数据，以实现最佳的模型训练和推理。
- 交通情况有所不同。 现代人工智能工作负载显著增加了网络流量，给资源带来压力，并阻碍了检索、处理或传递有意义的结果。
- 威胁不断演变。 随着网络攻击变得越来越复杂和广泛，保护人工智能模型及其所依赖的 API 比以往任何时候都更加重要。
F5 正在与微软合作，帮助企业克服混合和多云世界中常见的 AI 挑战。 我们正共同努力帮助客户简化他们的 AI 部署，改进训练和推理，并保护 AI 模型和 API。
简化 AI 部署
F5应用交付和加速解决方案使企业能够优化工作负载性能并加速其云化之旅。 我们与微软的紧密合作增强了这些功能，实现与 Microsoft Sentinel、Microsoft Entra ID、Azure Virtual WAN 和 Azure Kubernetes Service (AKS) 等关键 Azure 服务的无缝集成。
现在，借助我们的最新创新— 适用于 Azure 的 F5 NGINX 即服务 (NGINXaaS) — 我们正在简化 AI 工作负载管理。 该解决方案可帮助组织打破数据孤岛，连接不同的数据源，并轻松配置、管理和集成 ISV 解决方案。
NGINXaaS 与 Azure 管理工具和服务协同工作来创建、更新和删除部署。
改进训练和推理
无论是利用专有模型还是第三方解决方案，成功的人工智能实施都依赖于有效的模型训练和推理。 F5 和微软正在合作帮助企业扩展其数据存储以进行检索增强生成 (RAG)，同时增强应用和网络性能。
借助 F5 的统一应用交付和安全平台以及 Microsoft Azure，企业可以高效地管理流量，实时收集、汇总和分发各种数据到模型。 此功能可确保可靠和安全的推理，并允许组织无缝连接和优化数据中心、云端或边缘的模型，使人工智能能够在任何地方学习和执行。
F5 保护 AI 应用程序的安全，同时管理流向企业数据存储和 AI 工厂的下行流量。
保护 AI 和 API
F5 和 Microsoft 防止对 Azure 内部、Azure 外部以及整个攻击面的 AI 和机器学习 (ML) 模型的恶意攻击。 通过将 F5 高级保护与 Azure 的本机控制相结合，IT 和安全团队可以加强其安全态势，同时针对零日、OWASP Top 10 和自动网络威胁实施一致、统一的防御措施。 这包括关键的 API 层，它们仍然是整个 AI 生态系统的粘合剂，将模型、数据、applications和服务绑定在一起。
有了这些强有力的保障措施，企业可以保护人工智能应用程序及其底层基础设施，防止过度共享，并更好地管理人工智能工厂（模型开发、部署和交互发生的地方）的下游流量。
准备好了解更多了吗？ 欢迎参加 2024 年 11 月 18 日至 22 日在芝加哥麦考密克展览中心举行的 Microsoft Ignite 大会，我们将展示 F5 和 Microsoft 如何合作改变 AI 的未来。
请访问 205 号展位与我们的专家交谈，讨论实际用例，并体验 F5 解决方案的实际演示。 此外，请关注我的在线演示，了解 Azure 上的 F5 解决方案如何增强 AIapplications的安全性和性能。