Haben Sie schon einmal eine KI-gestützte App verwendet, um Inhalte zu entwerfen oder ein Bild zu generieren – Ihre Anfrage eingegeben, die Eingabetaste gedrückt und dann gewartet? Und weiter gewartet? Nur damit die Antwort schließlich doch noch eintrifft – langsam, am Thema vorbei und voller irrelevanter Details?
So frustrierend sich das auch anfühlt – entscheidend ist, was hinter den Kulissen passiert. Unternehmen, die solche KI-Erlebnisse anbieten, müssen entweder selbst eine hochoptimierte Infrastruktur aufbauen oder sich dabei auf GPU-as-a-Service- und LLM-as-a-Service-Anbieter verlassen.
Alles an der Oberfläche einfach erscheinen zu lassen, ist für diese Anbieter eine enorme Herausforderung. Im Hintergrund tragen sie die Last: Sie sorgen dafür, dass die GPUs ausgelastet bleiben, die Antwortzeiten kurz sind und die Token-Nutzung unter Kontrolle bleibt – damit wir eine schnelle, zuverlässige Nutzererfahrung erhalten.
“Die Kombination aus Intelligenz und Programmierbarkeit … zielt nicht nur auf Leistung ab. Sie soll dazu beitragen, KI-Infrastrukturen planbarer, anpassungsfähiger und kosteneffizienter zu machen.”
Und um die Sache noch komplizierter zu machen, gibt es in der Welt der KI-Infrastruktur nur eine Konstante: den Wandel. Modelle entwickeln sich rasant weiter. Arbeitslasten steigen ohne Vorwarnung sprunghaft an. Neue Anforderungen an Sicherheit, Compliance oder Routing entstehen oft schneller, als Release-Zyklen Schritt halten können.
Deshalb ist ein intelligentes und programmierbares Traffic-Management kein „Nice-to-have“, sondern unverzichtbar.
Mit F5 BIG-IP Next for Kubernetes 2.1 auf NVIDIA BlueField-3-DPUs bereitgestellt heben wir das Traffic-Management auf die nächste Stufe und kombinieren intelligentes Load-Balancing mit erweiterter Programmierbarkeit, um die besonderen Anforderungen von KI-Infrastrukturen zu erfüllen.
Intelligenterer Lastenausgleich für schnellere KI
Herkömmlicher Lastausgleich verteilt den Datenverkehr gleichmäßig. Das funktioniert gut für Webanwendungen, doch bei KI ist gleichmäßig nicht immer effizient. Eine kurze Eingabe kann nicht genauso behandelt werden wie eine umfangreiche Anfrage mit einer großen Anzahl an Tokens; andernfalls werden GPUs überlastet, Inferenz-Pipelines geraten ins Stocken oder Ressourcen bleiben ungenutzt.
BIG-IP Next for Kubernetes 2.1 macht den Lastenausgleich intelligenter und nutzt dazu NVIDIA-NIM-Telemetriedaten in Echtzeit. Dazu gehören Warteschlangen ausstehender Anfragen, die Nutzung des Key-Value-Caches (KV), die GPU-Auslastung, die Verfügbarkeit des Video-Random-Access-Memory (VRAM) und der allgemeine Systemzustand. BIG-IP Next for Kubernetes 2.1 leitet jede Anfrage intelligent und schnell an das optimale Verarbeitungsziel weiter.
Die Auswirkungen sind eindeutig:
- Eine höhere Auslastung bedeutet niedrigere Kosten pro Token. Eine optimierte GPU-Auslastung setzt CPU-Kapazitäten frei und reduziert die Leerlaufzeit der GPU. Dadurch können mehr Mandanten pro Server bedient und Überprovisionierungen reduziert werden.
- Schnellere Antworten bedeuten zufriedenere Nutzer. Eine kürzere Zeit bis zum ersten Token (TTFT) und geringere Antwortlatenz sorgen für ein reibungsloseres Nutzererlebnis, weniger erneute Versuche und eine häufigere Nutzung.
- Eine bessere Monetarisierung ermöglicht skalierbare Umsatzmodelle. Die Echtzeit-Durchsetzung tokenbasierter Kontingente und Tarifstufen sorgt für klare Monetarisierungsgrenzen und planbare Preismodelle.
Programmierbarkeit, die Schritt hält
Intelligenz sorgt für Effizienz, Programmierbarkeit hingegen für Kontrolle. Mit der erweiterten Programmierbarkeit durch F5 iRules in BIG-IP Next for Kubernetes 2.1 geben wir unseren Kunden das Steuer in die Hand, sodass sie sofort Anpassungen vornehmen können, anstatt auf das nächste Funktionsrelease warten zu müssen.
Heute bedeutet das den Zugriff auf Funktionen wie LLM-Routing (die Echtzeitsteuerung von Anfragen über verschiedene Modelle und Versionen hinweg), Token-Governance (die Durchsetzung von Kontingenten und Abrechnung direkt im Datenpfad) und MCP-Datenverkehrsmanagement (die Skalierung und Absicherung des Model-Context-Protocol-Datenverkehrs zwischen KI-Agenten).
Und das ist erst der Anfang. Der wahre Wert der Programmierbarkeit liegt in ihrer Flexibilität: Wenn neue Modelle, Service-Level-Agreements und Compliance-Anforderungen entstehen, können Anbieter ihre eigenen Richtlinien entwickeln, ohne auf standardmäßig verfügbare Funktionen beschränkt zu sein.
Bei der Kombination aus Intelligenz und Programmierbarkeit in BIG-IP Next for Kubernetes 2.1 geht es nicht nur um Leistung – sie soll dazu beitragen, die KI-Infrastruktur besser planbar, anpassungsfähiger und kosteneffizienter zu machen.
Unabhängig davon, ob ein KI-Cloud-Anbieter GPU-Kapazitäten für Rechenleistung, KI-Modelle oder beides bereitstellt, kann er jetzt skalieren, ohne Überkapazitäten aufzubauen, Angebote ohne zusätzliche Komplexität monetarisieren, Sicherheit ohne Leistungseinbußen gewährleisten und Anpassungen ohne Neuprogrammierung vornehmen.
Für Anbieter bedeutet dies, weniger Zeit mit dem Lösen akuter Probleme zu verschwenden und sich stärker auf Innovation und Wachstum konzentrieren zu können. Für Kunden bedeutet es schnellere, präzisere und zuverlässigere Antworten. Möglich machen dies Erfolge bei der zugrunde liegenden Infrastruktur, durch die sich jede KI-Interaktion mühelos anfühlt – und KI-Erlebnisse entstehen, die Nutzer immer wieder zurückkehren lassen.
Möchten Sie sehen, wie KI-bewusstes Traffic-Management funktioniert?
Sehen Sie sich diese kurzen Demos an und erfahren Sie, wie BIG-IP Next for Kubernetes KI-Workloads unterstützt:
KI-Token-Reporting und -Sicherheit mit BIG-IP Next for Kubernetes
Skalierung und Verwaltung des Datenverkehrs für MCP mit BIG-IP Next for Kubernetes
Weitere Informationen finden Sie auch auf der Seite zu den KI-Lösungen von F5.
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