借助NetApp存储，可靠、安全地交付AI服务
随着智能体对AI服务背后的数据产生难以预测的需求，F5 BIG-IP可确保通往NetApp StorageGRID的访问路径保持快速、弹性和安全。
应对不可预测需求的AI数据存储
智能体正成为企业数据的主要使用者，其行为方式不同于现有基础设施原本面向的工作负载。随着98%的组织开始为智能体AI做准备，这类需求正在迅速增长。1 智能体流量难以预测，也无法提前确定规模，并会分散到各种工具、子智能体和模型中。支撑这些流量的数据仍须快速送达、保持可用并受到保护。
NetApp StorageGRID是这些AI服务的对象存储基础，可在AI规模下确保数据可用、易于管理且安全。F5 BIG-IP是其前端的智能控制点，位于智能体的访问路径上，可在需求波动时保持该路径稳定可靠。
F5与NetApp携手提升AI服务底层基础设施的韧性，加快请求处理、数据交付和响应，并在整个过程中增设一层安全防护。
管理智能体请求流量
来自智能体的请求量和请求模式每分钟都在变化。BIG-IP部署在MCP流量和智能体间流量的前端，作为服务的控制点，帮助MCP层保持足够的稳健性，让智能体能够在需要时获得所需资源。为此，需要完成两项任务：扩展MCP层以应对不可预测的突发流量，并将每个请求匹配到专为其构建的资源。
在动态负载下扩展MCP层
组织可以运行MCP服务器池，而不是使用单一源站，并由BIG-IP在服务器池中分配智能体请求。健康检查会将任何停机或性能下降的服务器移出轮转，服务器池则可扩展以应对无法预先估算规模的突发流量。当流量变得不均衡时，另外两项控制措施可帮助该层保持稳定：
- 带宽管理：静态控制器限制虚拟服务器及其后端池可使用的吞吐量，而动态控制器则监控各个会话，并对突增至设定阈值以上的“吵闹邻居”流量进行限速。
- SSL卸载：BIG-IP在该层终止TLS连接，从而可将加密运算从服务器卸载，使服务器能够进一步扩展。
将请求定向到正确的后端
MCP调用对基础设施的要求各不相同。BIG-IP可以读取每个请求，并将其发送到适合处理该任务的后端：
- 将计算密集型工具请求发送到GPU资源池
- 将只读工具路由到缓存副本
- 将敏感或高权限工具连接到隔离且经过审计的环境
按工具类型进行路由，可避免高负载任务占用共享基础设施，并将高风险执行限制在受控资源池内，同时无需更改代理的配置方式。JSON-RPC架构验证可确认每个请求均符合有效的JSON-RPC 2.0架构，并在工具处理之前拦截格式错误或过大的有效负载。
A2A洞察
与直接MCP调用相比，智能体间流量出现较晚，成熟度也较低，因此更难洞察。随着智能体开始相互协调，这类交互形成了一个需要单独了解和验证的层。BIG-IP会沿路径观察并记录A2A流量：
- 开发人员和AIOps团队可以了解智能体之间的交互方式。
- 可验证协议行为，并排查多智能体工作流中的问题。
- 随着A2A的采用日益广泛，团队已做好支持准备。
从NetApp存储交付数据
请求到达存储层后，相关数据必须快速、完整地返回发出请求的智能体。
存储集群间的负载均衡
大多数情况下，StorageGRID以节点池的形式运行，BIG-IP在这些节点之间分发S3请求。如果某个节点发生故障，BIG-IP提供的S3端点仍可正常运行，流量会继续转发到运行正常的节点，从而保持存储层可用。
针对S3优化的TCP配置文件
S3流量在传输路径的不同环节有不同需求。BIG-IP提供符合这些需求的TCP配置文件：客户端侧的WAN配置文件可提供稳定性能，尽可能降低延迟、抖动和丢包；服务器侧的LAN配置文件则可为大型对象传输提供极高吞吐量。这些配置文件协同工作，可实现更可预测的优化路由，从容应对实际网络需求和网络质量问题。
S3 iRules检查
BIG-IP原生支持S3，可直接从每个请求中读取操作、存储桶、对象和身份验证类型。借助这种识别能力，在某些场景下（例如基于浏览器的POST上传），无需手动解码包含S3指令的编码JSON，也无需手动构建SDK所需的XML错误响应。过去需要约80行自定义代码的流量策略，现在可缩减至15行，让团队无需深入掌握协议知识，也能智能控制S3流量。
保护S3工作负载
与传统应用相比，智能体对数据访问的分配更为自由，也更难预测，从而增加了存储被访问和滥用的途径。BIG-IP在每个请求前往StorageGRID时必经的位置实施安全防护，执行通用HTTP检查无法实现的控制措施
- 预签名URL治理：强制执行过期策略，阻止重放或篡改的请求，并将使用范围限制为获批的源IP和地区。
- PII筛选：检查社会保障号码、驾驶证号码和护照号码等敏感数据，并阻止违反策略的内容。
- 集中式证书管理：集中管理所有TLS证书，无需在各个存储节点上分别管理，从而减少证书过期或配置错误的情况。
- Post-quantum cryptography（PQC）支持：强制使用支持PQC的密码套件，保护加密流量免受未来量子计算威胁。
- 深度数据包检测：在第7层检查每个S3 API请求，并在可疑活动到达存储节点之前将其阻止，例如针对存储桶名称或数据结构的侦察扫描。
- IP情报：在来自已知恶意IP地址和僵尸网络的请求到达存储端点之前将其阻止。
- DDoS缓解：每台设备均可抵御服务提供商级攻击，帮助确保存储持续可用。
这些控制措施相互配合，为团队提供一个集中实施数据安全管控的位置，以应对智能体访问规模的扩大。
为未来的智能体需求做好准备
智能体需求将持续增长和变化，其背后的数据必须始终能够快速访问、保持可用并受到保护。NetApp StorageGRID为AI服务提供存储基础，F5 BIG-IP则通过跨池负载均衡、优化S3流量，并在从智能体首次发出请求到数据返回的整个过程中实施安全策略，确保数据访问路径可靠。F5与NetApp携手为团队提供生产级AI所依赖的韧性、速度和保护。
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来源
1. F5，《2026 年应用战略现状报告》，2026 年 5 月
主要优势
加快代理通信
即使需求发生变化，请求、数据传输和响应也能在整个路径中快速流转。
弹性访问AI数据
负载均衡和运行状况检查可确保MCP服务和StorageGRID在节点和服务器发生故障时仍然可用。
为存储数据提供更强保护
在存储系统前端部署安全层，可防范数据泄露、恶意流量和新兴威胁。
可靠的MCP服务
BIG-IP将每个请求定向到专为相应工具构建的后端，并在有效负载到达前进行筛查，从而帮助MCP层在需求激增时保持稳定。
灵活扩展，应对不可预测的需求
代理池、MCP服务器池和存储节点池可扩展，以应对无法预先确定规模的需求。
主要功能
代理请求的快速路径
通过健康检查，将请求分发到MCP服务器池和智能体池，确保服务可靠。
智能MCP路由
按工具类型路由请求，并在JSON-RPC有效载荷到达工具之前对其进行验证。
A2A洞察
观察并记录智能体之间的流量，以便了解流量情况、进行验证和故障排除。
S3流量优化
在存储集群中实现负载均衡，并将原生S3检查与经过调优的TCP配置文件结合使用，以加快传输速度。
数据安全
在通往StorageGRID的路径上实施预签名URL、个人身份信息（PII）、证书和威胁控制。