借助F5 BIG-IP，打造快速、可靠且安全的AI数据管道

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AI数据管道依赖对海量数据集的快速可靠访问。训练、微调以及处理RAG工作负载都需要高性能管道，以便在AI模型工厂工作流和存储部署之间传输数据。F5 BIG-IP通过智能负载均衡和深度流量检测优化S3数据交付，确保AI工作负载具备可扩展性、性能和保护能力。

企业AI工作负载面临数据瓶颈

AI模型在训练、微调和检索增强生成（RAG）工作流中会消耗海量数据。这些数据集通常分布在多云和本地对象存储系统中。如果数据路径缺乏智能流量管理，组织将难以应对不可预测的延迟、吞吐量不均以及导致GPU闲置和基础设施成本增加的瓶颈。

传统存储网络方法进一步加剧了这些挑战。应用通常直接连接到对象存储，使工作负载与单一供应商的API或区域紧密耦合。这种僵化的架构导致在集群速度下降、数据需要跨提供商迁移或监管要求数据回迁时，难以重新平衡管道。每次变更都可能带来停机、数据不一致以及高成本应用重写的风险。

安全问题让情况更加复杂。敏感的训练数据和高价值模型输出会通过共享网络传输，而这些网络有时并不可信。如果缺乏集中式检查和策略执行，组织就无法可靠地防止数据集投毒、未经授权的访问或数据外泄。这些安全缺口会使AI项目面临运营延误、合规失败和声誉风险。

借助F5® Application Delivery and Security Platform (ADSP)解决AI数据交付挑战

集成F5 BIG-IP的F5 ADSP为S3兼容的数据交付提供可编程的高性能控制点。F5 BIG-IP通过向应用抽象具体的存储后端来实现松耦合，使工作负载无需修改即可在云端和本地环境中顺畅运行。F5 BIG-IP将持续监控存储运行状况，并利用智能DNS和负载均衡将流量路由到性能更优的端点，确保管道在高负载或流量激增时保持韧性，并提供可预测的性能。

规模化性能是核心设计要点。运行在专用F5硬件上的F5 BIG-IP软件每秒可处理数太比特的吞吐量，在存储集群之间引导数据流，同时避免单个节点过载。可编程流量管理支持架构师调整流量、设置优先级并复制流量，从而防止拥塞，同时尽可能提高GPU利用率。这可确保训练作业和微调任务高效运行，并让RAG查询以高效执行所需的速度和一致性获取数据。

下图说明了F5 BIG-IP如何支持所有AI数据摄取工作流的3个关键环节（模型训练、微调和RAG）。这些工作流组件分别应对地理分散的数据聚合、端点韧性和存储交付优化等基础挑战。借助智能DNS路由、可编程流量管理和高级安全策略实施等功能，F5可帮助AI管道保持可扩展性、可靠性和安全性。此架构在保持高性能的同时，还可防范整个数据移动生命周期中的数据投毒和未经授权的访问。

AI数据摄取的关键工作流组件：借助F5 BIG-IP实现可靠的原始数据传输、安全的对象交付和优化的存储交付。

F5将安全能力内置于系统，而非事后附加。F5 BIG-IP对所有数据入口和出口点实施集中检查，在受污染或格式错误的数据集影响管道之前将其阻止。TLS终止、DDoS缓解和第7层API保护等功能超越了存储供应商控制措施的范围，为组织提供遵循相关框架或行业特定要求所需的治理能力和可审计性。

在大规模环境中，管理AI应用的数据流并防止网络拥塞至关重要，尤其是在核心网络内部及跨多个位置的场景中。F5单机箱吞吐量可扩展至6 Tbps，能够满足现代AI工作负载的需求，应对日益复杂且规模庞大的数据流量。F5® VELOS®可提供安全、弹性且高性能的负载均衡，在系统之间优化AI数据路由，确保快速处理和持续可用。这意味着数据能够快速、安全地到达预期目的地，从而提升AI应用的整体性能。