构建高性能AI数据管道：F5与Futuriom对话

F5与Scality：优化AI数据交付和AI管道

人工智能的兴起彻底改变了数据管理和处理方式，促使各行各业的企业大力投资于专为充分发挥AI性能而构建的强大基础设施。

F5与Scality正引领新一轮AI管道优化，其解决方案以创新方式应对可扩展性、韧性和安全性方面的挑战。双方的联合创新可托管PB级数据并管理AI应用的流量处理，确保数据在AI管道中顺畅交付和处理。

在此，我们总结网络研讨会“增强大规模AI数据交付：F5与Scality如何革新性能和安全性”的关键洞见，详细介绍双方的技术如何协同优化AI管道，重点说明其解决方案的重要性，并探讨组织如何从中受益，高效扩展AI数据交付工作流。

了解负载均衡对优化AI管道的重要性

在网络研讨会上，Scality销售工程总监Chris Harvey强调，负载均衡在优化AI工作流方面发挥着关键作用。AI工作负载高度依赖高吞吐量且不间断的数据传输。S3（Amazon Simple Storage Service）已成为AI流程中事实上的数据协议，可用于分析、备份和推理等应用。

然而，GPU密集型AI应用对并发和带宽的需求极高，加之推理和检索增强生成（RAG）中的动态请求，因此需要先进的流量管理机制。F5负载均衡解决方案在这方面表现出色。传统系统可能依赖DNS轮询技术，容易将请求分配到失效端点；与之不同，F5采用健康探测和智能算法，确保连接器故障不会中断运行。

要点：

• 以S3作为标准协议：S3现已成为AI工作负载的通用协议，对于在客户端并发量极高的情况下优化数据流至关重要。
• 运行状况探测：F5利用主动运行状况探测，自动从工作流中移除发生故障的连接器。
• 负载感知分配：智能负载均衡算法可防止出现瓶颈，并优化服务器利用率。

AI管道面临的挑战与Scality Autonomous Data Infrastructure (ADI)

本次网络研讨会探讨了AI管道经常面临的挑战，包括AI数据交付中断、确保大规模环境下的可靠性，以及推理期间的动态数据访问。Scality的ADI与F5 BIG-IP解决方案相结合，通过卸载KV缓存并实现GPUDirect级吞吐量来解决这些问题。
GPU停机是AI管道管理中的一项关键障碍。闲置的GPU无法带来投资回报，因为云端和本地部署模型需要持续摄取数据才能产生经济效益。Scality通过以下方式应对这些挑战：

• 动态数据请求：GPU主机可预先暂存训练数据，也可在推理期间动态检索所需文件。
• 远程直接内存访问（RDMA）：可实现速度更快、每秒数TB的数据流，确保GPU得到充分利用。

为何AI流水线绝不能停机

即使是轻微故障，也可能影响AI应用。长时间运行的分析作业通常会持续数天或数周，一旦中断，可能需要付出高昂成本重新启动。此外，端点的短暂故障可能会中断实时RAG流程，危及关键业务成果。
F5解决方案通过部署动态负载均衡技术和服务保障机制，确保“始终在线”的可用性：

• TLS卸载：在实现证书集中管理的同时，为S3连接器节省CPU带宽。
• 部署拓扑：采用全局服务器负载均衡（GSLB）的单站点和多站点部署可确保韧性。

用于优化管道的Scality-F5集成：架构概述

Scality ADI与F5 BIG-IP的协同效应是其AI工厂架构的核心。该设计具备丰富的智能资源管理功能，重点关注API安全扩展、工作负载分配和高效的AI数据交付，尤其注重以下方面：

• 有状态API：为智能体AI和检索机制等实时应用管理资源分配。
• 运营QoS优势：F5通过集中控制实现租户隔离、流量限速和服务层级策略执行，解决“吵闹邻居”问题，帮助系统保持良好运行。

优化性能、可扩展性与安全性：前沿创新

对于管理大规模多PB基础设施的组织，性能优化必不可少。F5集成提供专为优化AI管道而设计的硬件加速功能。通过将专有FPGA设计与Scality ADI的无状态S3连接器池相结合，可构建高效系统，在避免瓶颈的同时保持吞吐量。

此外，F5利用包括后量子密码学（PQC）标准在内的前沿安全措施，帮助组织提前应对未来基于量子技术的解密手段可能引发的数据漏洞。

性能亮点：

• F5的旁路功能可在保持可扩展性的同时，支持批量传输AI数据。
• 租户专属配置可确保共享基础设施的应用或实体之间顺畅隔离。

优化AI管道的关键不在于实施孤立的修复措施，而在于利用集成且可扩展的解决方案。F5与Scality联合举办的网络研讨会展示了双方的技术如何应对动态AI工作流带来的挑战，同时确保韧性、可扩展性和安全性不受影响。

随着AI持续推动各行业转型，组织必须投资采用F5和Scality等公司提供的解决方案，使基础设施能够应对日益增加的复杂性和威胁，为未来做好准备。两家公司在负载均衡、数据交付和基础设施优化方面的创新方法，为现代AI管道的有效管理树立了标杆。

如需进一步了解如何优化AI管道，请填写上方表单，点播观看完整网络研讨会。