F5 erweitert Zusammenarbeit mit NVIDIA, um KI-gestützte Edge-Innovationen voranzutreiben

Auf dem Mobile World Congress im letzten Jahr gründete NVIDIA zusammen mit anderen führenden Telekommunikationsunternehmen die AI RAN Alliance mit dem Ziel, KI durch gemeinsame KI- und RAN-Infrastruktur, KI-basierte Signalverarbeitung und KI-auf-RAN- Applications in das Funkzugangsnetz (RAN) zu integrieren. NVIDIA AI Aerial bietet ein Portfolio an Trainings-, Simulations- und Bereitstellungsplattformen für AI-RAN und ebnet so den Weg für KI-native drahtlose Netzwerke, einschließlich des zukünftigen 6G.

Eine der Möglichkeiten von AI-RAN besteht darin, eine einheitliche beschleunigte Recheninfrastruktur zu nutzen, um sowohl KI- als auch RAN-Workloads auszuführen, im Vergleich zu maßgeschneiderten 5G-RAN-Systemen, die heute nicht ausreichend genutzt werden. Dadurch könnten zwar neue Einnahmequellen erschlossen werden, ohne Kompromisse bei Latenz und Sicherheit einzugehen, ist dies jedoch schwierig zu erreichen. BIG-IP Next CNFs, die auf NVIDIA BlueField-3 DPUs, einer Schlüsselkomponente der AI-RAN-Referenzarchitektur von NVIDIA, ausgelagert und beschleunigt werden, vereinfachen diesen Aufwand, indem sie das notwendige Verkehrsmanagement und die Sicherheit mit der geringsten Latenz sowohl für 5G RAN- als auch für KI-Workloads über dieselbe einheitliche Infrastruktur bereitstellen.

Immer mehr Telekommunikationsunternehmen wechseln zu einer verteilten UPF-Architektur, um Daten näher am Rand zu verarbeiten. Gleichzeitig haben sie Schwierigkeiten, Platz und Stromverbrauch zu minimieren, während sie Sicherheits- und Verkehrsmanagementdienste auf N6-LANs an diesen verteilten UPF-Standorten implementieren. 

Unsere Lösung kommt Telekommunikationsunternehmen zugute, indem sie die Ressourceneffizienz dieser Edge- und Far-Edge-Bereitstellungen erhöht. In der Vergangenheit nutzten Telekommunikationsunternehmen dedizierte Geräte oder virtuelle Maschinen für Netzwerkfunktionen wie Firewall, DDoS, DNS und Verkehrsmanagement und nutzten damit den begrenzten Platz und Strom, der an Randstandorten normalerweise zur Verfügung steht. 

Durch die Bereitstellung von BIG-IP Next CNFs auf NVIDIA BlueField-3 DPUs können Dienstanbieter die Betriebseffizienz deutlich steigern und gleichzeitig die Kosten senken. Ein bemerkenswertes Beispiel ist ein Mobilfunkanbieter, der von virtuellen Netzwerkfunktionen (VNFs) auf Cloud-native Netzwerkfunktionen (CNFs) umgestiegen ist und dadurch eine Reduzierung der vCPU-Nutzung um 31 % erreichen konnte. Dieser Wandel führt zu erheblichen Kosteneinsparungen für große Mobilfunknetze und schafft zusätzliche Kapazitäten für hochwertige, umsatzgenerierende Telekommunikationsdienste. Durch die weitere Auslagerung von CNFs auf BlueField können Dienstanbieter die vCPU-Verfügbarkeit maximieren, was zu einer noch stärkeren Ressourcenoptimierung und Kosteneffizienz führt.

Da Telekommunikationsunternehmen zunehmend Unternehmens- und KI Applications am Rand einsetzen, um das Kundenerlebnis zu verbessern und Daten näher an der Quelle zu verarbeiten, wird Zero-Trust-Sicherheit unverzichtbar. Ein fragmentierter Ansatz zur Netzwerksicherheit kann jedoch zu blinden Flecken und Abdeckungslücken führen, was das Risiko von Schwachstellen erhöht.

Um einen robusten Schutz zu gewährleisten, müssen Telekommunikationsunternehmen eine umfassende End-to-End Sicherheitsstrategie implementieren, die diese Risiken ausschließt. Durch die Bereitstellung von BIG-IP Next CNFs auf NVIDIA BlueField-3 DPUs können Dienstanbieter auf Netzwerkfunktionen auf Carrier-Niveau zugreifen, darunter Firewall, DDoS-Schutz, CGNAT und Richtliniendurchsetzung von F5, und zwar in einer einzigen Cloud-nativen Lösung, die die Zero-Trust-Funktionen von BlueField nutzt. Dieser integrierte Ansatz gewährleistet eine robuste Zero-Trust-Sicherheit für Edge-KI- und 5G-Umgebungen und verbessert sowohl den Netzwerkschutz als auch die Betriebseffizienz.