Architektur für KI: sicher, skalierbar und multicloudfähig

Lori Mac VittieDistinguished Engineer und Chief Evangelist | F5

Im Zeitalter der KI liegen Ihre Daten nicht einfach nur herum. Sie werden repliziert, migriert, ausgewertet, zum erneuten Trainieren verwendet und über mehr Zonen, Clouds und Dienste bereitgestellt, als Ihre Architektur jemals vorgesehen hat. Und wenn Sie bei Multicloud-Netzwerken immer noch nach dem Prinzip „Primärsystem auswählen und bei Ausfall umschalten“ denken, sind Sie bereits im Rückstand.

KI hat das alte Modell überholt.

Sobald Sie LLMs oder agentenbasierte KI in den Stack integrieren, sind Ihre Daten nicht mehr statisch. Sie werden dynamisch und bewegen sich ständig zwischen Data Lakes, Data Warehouses und Inferenz-Endpunkten. Sie synchronisieren nicht mehr nur zwischen Clouds, sondern orchestrieren richtliniengebundene Replikationsschleifen mit hohem Durchsatz und niedriger Latenz über ein fragmentiertes Netz aus Rechen- und Speicherressourcen hinweg.

Und dieses Geflecht wächst rasant – und damit auch die betriebliche Komplexität, die für seine Verwaltung erforderlich ist.

Equinix und F5 Distributed Cloud CE: Das Multicloud-Backbone, das KI benötigt

Die globale Interconnection-Infrastruktur von Equinix bildet die physische und virtuelle Grundlage, die Multicloud in großem Maßstab praktikabel macht. Die direkt in dieses Ökosystem integrierte Customer Edge (CE) der F5 Distributed Cloud Services bietet die erforderliche Sicherheit und Intelligenz auf Anwendungsebene, um diese Datenströme im KI-Zeitalter tatsächlich zu kontrollieren.

Gemeinsam leiten sie nicht nur Datenpakete weiter. Sie steuern die dahinterstehende Absicht.

Durch die Bereitstellung von F5 Distributed Cloud CE in Equinix können Unternehmen:

• Einheitliche Richtlinien in allen Cloud-Umgebungen durchsetzen, von AWS über Azure bis hin zu Oracle. Da der Datenverkehr schneller zwischen den Umgebungen fließt, als Ihre Teams blinzeln können, ist eine konsequente Durchsetzung nicht nur ein Ziel, sondern überlebenswichtig und ein wichtiger Bestandteil der Compliance. Das gilt insbesondere für die 53 % der Unternehmen, die uns mitteilen, dass uneinheitliche Sicherheitsrichtlinien der frustrierendste Aspekt bei der Verwaltung von Multicloud-Umgebungen sind. Wenn jede Cloud eine etwas andere Version von „sicher“ durchsetzt, haben Sie bereits verloren. Einheitlichkeit bedeutet weniger blinde Flecken, schnellere Audits und Richtlinien, die nicht in dem Moment ihre Wirkung verlieren, in dem der Datenverkehr eine Cloud-Grenze überschreitet.
• Layer-7-Datenverkehr (L7) terminieren und überprüfen, bevor er sensible Inferenzendpunkte erreicht. KI-Sicherheit hat überall höchste Priorität. Ihre Umsetzung erfordert die Fähigkeit, übertragene Nutzdaten in großem Maßstab und unter Berücksichtigung des Richtlinienkontexts zu entschlüsseln, zu normalisieren und auszuwerten. Dabei wird nicht nur nach problematischen Wörtern gesucht. Vielmehr werden Prompt-Injection-Angriffe, Jailbreak-Versuche und unsichere Ausgaben erkannt, ohne den Datenfluss zu verlangsamen. Dieses Maß an Durchsetzung erfordert eine Inline-L7-Kontrolle mit vollständigem Protokollverständnis – und herkömmliche Firewalls sind dafür schlicht nicht ausgelegt.
• Wenden Sie Ratenbegrenzungen, Header-Umschreibungen und die Durchsetzung der Authentifizierung am Rand jeder Cloud an – nicht nur innerhalb der Cloud. Wenn Ihre Kontrollen erst greifen, nachdem der Datenverkehr bereits tief in Ihre Umgebung vorgedrungen ist, sind Sie schon im Hintertreffen. Die Durchsetzung am Cloud-Rand unterbindet Missbrauch, bevor er sich ausbreitet, passt Header an die Anforderungen nachgelagerter Systeme an und stellt sicher, dass jede Anfrage authentifiziert wird, bevor sie sensible Workloads erreicht. In Multicloud-KI-Pipelines, in denen Geschwindigkeit entscheidend ist und Daten ununterbrochen fließen, sorgt die Verlagerung von Richtlinien an den Cloud-Rand dafür, dass Sie schnell, sicher und stets Herr der Lage bleiben.
• Erstellen Sie Service-Einbindungspunkte für Protokollierung, Token-Prüfung und Nutzungsanalysen, die insbesondere in regulierten KI-Umgebungen von entscheidender Bedeutung sind. KI-Workloads erzeugen eine Flut von Interaktionen, von denen viele standardmäßig nicht transparent sind. Ohne spezielle Kontrollpunkte zur Überwachung fehlt Unternehmen die erforderliche Transparenz. Durch die Inline-Einbindung von Services können Sie Prompt-Daten erfassen und analysieren, Anomalien oder Verstöße erkennen und revisionssichere Protokolle erstellen. Dies ist keine herkömmliche Multicloud-Umgebung, sondern eine operative Multicloud-Umgebung mit echten Durchsetzungspunkten und einer wiederverwendbaren Richtlinienstruktur statt Behelfslösungen und Routingtabellen.

Cloud-übergreifendes Data-Mining ist ein Sicherheitsalbtraum

KI-Modelle sind datenhungrig. Sie benötigen große, häufig sensible Datensätze mit Kundenhistorien, Finanzunterlagen und sogar medizinischen Scans. Außerdem benötigen sie Zugriff auf diese Daten – unabhängig davon, wo sie gespeichert sind.

Das bedeutet, dass Ihre Architektur jetzt Folgendes unterstützt:

• Aktive Replikation zwischen Cloud-Anbietern
• Cloudübergreifendes Data-Mining für Training und erneutes Training
• Inferenzaufrufe werden basierend auf Workload-Profilen und GPU-Preisen weitergeleitet

Nichts davon verträgt sich gut mit reinen Perimeter-Kontrollen.

Und jetzt kommt der entscheidende Punkt: Die meisten Unternehmen können diese Datenströme nicht einmal klar erkennen. Durch KI-Tools von Drittanbietern, die in SaaS-Plattformen eingebettet sind, oder durch interne agentenbasierte Workflows entstehen zunehmend Schatten-Datenpipelines. Ohne eine gründliche Überprüfung des Datenverkehrs und eine Segmentierung für jede einzelne Cloud genügt eine falsch konfigurierte IAM-Richtlinie, damit sensible Daten in das falsche Modell einfließen – oder schlimmer noch: in das Modell eines anderen.

Durch die Bereitstellung von Distributed Cloud CE in Ihren mit Equinix verbundenen Umgebungen können Sie etwas erreichen, wozu die meisten KI-Architekturen noch nicht in der Lage sind:

• KI-gesteuerte Datenflüsse abbilden und protokollieren, mit vollständiger Transparenz auf Layer 7
• Nicht autorisierte Replikationsvorgänge drosseln oder blockieren, selbst zwischen vertrauenswürdigen Clouds
• Dienstlogik (z. B. Tokenvalidierung, Geoblocking, Protokollierung) direkt in den Datenstrom einfügen
• Modellverkehr von standardmäßigen Anwendungsabläufen trennen, um den potenziellen Schadensradius zu begrenzen und die forensische Einsatzbereitschaft zu verbessern

Genau das braucht eine moderne Multicloud. Denn im KI-Zeitalter geht es bei Multicloud nicht nur um Verfügbarkeit, sondern auch um Governance, Nachvollziehbarkeit und Vertrauen.

Es geht nicht nur um Geschwindigkeit

Alle wollen Geschwindigkeit. Unternehmen verlangen sie, Verbraucher erwarten sie und KI ist auf sie angewiesen. Das bedeutet geringe Latenz, hohen Durchsatz und schnelle Synchronisierung. Doch bei KI ist Geschwindigkeit ohne Kontrolle ein Sicherheitsvorfall, der nur darauf wartet, einzutreten.

Der eigentliche Vorteil der Kombination von Equinix und F5 Distributed Cloud CE liegt nicht nur in der Performance, sondern auch in der richtlinienkonformen Agilität. Sie können Inferenz, Replikation und Data-Mining cloudübergreifend skalieren, ohne Abstriche bei Sicherheit oder Beobachtbarkeit zu machen. Noch wichtiger ist, dass Sie die betriebliche Komplexität von Multicloud-Umgebungen reduzieren, indem Sie auf eine überall einsetzbare Plattform standardisieren. Anstatt Durchsetzung, Protokollierung oder Traffic-Shaping für jeden Anbieter neu zu konzipieren, wenden Sie in allen Umgebungen – also im Core, in der Cloud, in Colocation-Umgebungen und am Edge – einheitliche Kontrollen an und optimieren so sowohl Governance als auch Wachstum.

Das ist der Unterschied zwischen einer KI, die skaliert, und einer, die aus dem Ruder läuft.

Weitere Informationen finden Sie auf unserer Webseite zu F5 und Equinix.

Über den Autor

Lori Mac VittieDistinguished Engineer und Chief Evangelist | F5

Lori MacVittie ist Distinguished Engineer und Chief Evangelist im Office of the CTO von F5 und verfügt über umfassende Expertise in den Bereichen Anwendungsbereitstellung, Automatisierungsstrategie und Infrastruktur. Sie ist dafür bekannt, Komplexität verständlich zu machen – ob sie Leitplanken für KI-Agenten definiert, fragile Multicloud-Architekturen analysiert oder die Grenzen skalierbarer Systeme auslotet. Sie verfügt über mehr als dreißig Jahre Branchenerfahrung in der Anwendungsentwicklung, IT-Architektur sowie im Netzwerk- und Systembetrieb. Bevor sie zu F5 kam, war sie als mehrfach ausgezeichnete Technologie-Redakteurin tätig. MacVittie hat einen Masterabschluss in Informatik und ist eine produktive Autorin, deren Veröffentlichungen die Bereiche Sicherheit, Cloud und Unternehmensarchitektur abdecken. Außerdem spielt sie leidenschaftlich gern Brett- und Videospiele und vertritt mit voller Überzeugung klare Ansichten zum Thema Käse.

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