In den vergangenen Jahrzehnten hat die Geschäftswelt zahlreiche Wendepunkte erlebt, die durch technologische Revolutionen ausgelöst wurden. F5 stand seinen Kunden dabei stets zur Seite und half ihnen, diese entscheidenden Phasen zu meistern.
Als Unternehmen mit ihrer digitalen Transformation begannen, rückten Anwendungen ins Zentrum des Geschäftsbetriebs, und F5 sorgte dafür, dass sie in großem Maßstab bereitgestellt und abgesichert werden konnten. Als 5G in jüngerer Zeit versprach, die Geschäftswelt mit beispiellosen Geschwindigkeiten, Diensten und hoher Zuverlässigkeit zu revolutionieren, unterstützte F5 Mobilfunkunternehmen dabei, cloudnative 5G-Kernnetze in großem Maßstab bereitzustellen.
Nun stehen wir erneut an einem Wendepunkt – wahrscheinlich dem größten, mit dem unsere Branche je konfrontiert war –, da Unternehmen nach Möglichkeiten suchen, das Potenzial von KI zu nutzen. Während Kunden diese transformative Technologie implementieren, unterstützt F5 sie dabei, das volle Potenzial ihrer groß angelegten KI-Implementierungen auszuschöpfen.
Die Herausforderung, optimale Leistung zu erzielen
Die zunehmende Verbreitung von KI-Clustern treibt den Wandel hin zu beschleunigtem Computing voran. Der Versuch, etablierte Verfahren aus den Bereichen Universal-Computing, Netzwerktechnik, Sicherheit und Monitoring anzuwenden, führt häufig zu Ineffizienz, Verzögerungen und steigenden Kosten.
Die enormen Datenverarbeitungsanforderungen von KI belasten herkömmliche Netzwerkinfrastrukturen erheblich und erschweren es, eine optimale Leistung aufrechtzuerhalten. Die NVIDIA BlueField Data Processing Unit (DPU) hat sich dabei als zentrale Lösung etabliert. Durch die Auslagerung und Beschleunigung bandbreitenintensiver Netzwerk- und Sicherheitsaufgaben – etwa Paketverarbeitung, Verschlüsselung und Komprimierung – sorgen BlueField-3-DPUs für optimale Cloud-Netzwerkkonnektivität. Diese Optimierung steigert die Gesamtleistung und beschleunigt den Datenzugriff durch Grafikprozessoren (GPUs).
Dienstanbieter und Großunternehmen bauen groß angelegte KI-Infrastrukturen oder sogenannte KI-Fabriken auf und nutzen dabei NVIDIAs Full-Stack-Plattform für beschleunigtes Computing, um generative KI-Modelle in großem Maßstab zu trainieren und Inferenzen durchzuführen. Unternehmen müssen den Nutzen ihrer mitunter erheblichen Investitionen in KI-Fabriken maximieren. Ohne die richtige Grundlage kann die KI-Infrastruktur jedoch nicht voll ausgelastet werden.
Effiziente Verwaltung des enormen Datenverkehrs zu KI-Servern
F5 BIG-IP Next for Kubernetes auf NVIDIA BlueField-3 DPUs wurde zur Bewältigung dieser Herausforderungen entwickelt. Die Lösung konzentriert sich auf die Auslagerung und Beschleunigung von F5 BIG-IP Next Service Proxy for Kubernetes (SPK) auf NVIDIAs BlueField-3 DPUs. Sie baut auf der führenden Position von F5 bei der Bewältigung kritischer Herausforderungen in den Bereichen Anwendungsbereitstellung und Sicherheit in entscheidenden Marktumbrüchen auf und nutzt zugleich NVIDIAs Innovationen im beschleunigten Computing und bei Hochleistungsnetzwerken.
F5 BIG-IP Next SPK wurde entwickelt, um die Probleme zu lösen, mit denen Serviceprovider beim Umstieg auf 5G im Zusammenhang mit Kubernetes konfrontiert waren. Die 5G-Infrastruktur basiert auf einer cloudnativen, containerisierten Architektur, bei der Container-Workloads mit Kubernetes verwaltet werden. Kubernetes war jedoch ursprünglich nicht für die komplexen Anwendungsfälle einer 5G-Umgebung vorgesehen. BIG-IP Next SPK half Telekommunikationsanbietern dabei, Kubernetes-Netzwerke an eine 5G-Infrastruktur anzupassen, und bot ihnen die erforderliche Transparenz, Kontrolle und Sicherheit, um ihre 5G-Netzwerke dynamisch zu skalieren. In den vergangenen Jahren haben Serviceprovider BIG-IP eingesetzt, um 5G-Technologie für Millionen von Teilnehmern Realität werden zu lassen.
So wie BIG-IP Next SPK beim letzten Marktumbruch eine entscheidende Rolle bei der Realisierung des 5G-Kernnetzes spielte, wird es nun weiterentwickelt, um die Herausforderungen des durch KI ausgelösten Marktumbruchs und der Bereitstellung von KI-Workloads zu bewältigen. Diese ähneln zwar 5G-Workloads, gehen jedoch mit einem exponentiell höheren Datenverkehrsaufkommen einher. Um den Anforderungen dieses neuen Marktumbruchs gerecht zu werden, bringt F5 BIG-IP Next for Kubernetes auf den Markt, das auf NVIDIA BlueField-3-DPUs bereitgestellt wird, um den enormen, an KI-Server gerichteten Datenverkehr effizient zu verwalten.
Diese Lösung modernisiert die Anwendungsbereitstellung, um den Anforderungen generativer KI gerecht zu werden. Sie ist eine Kubernetes-native Implementierung der BIG-IP Plattform von F5, die Netzwerk-, Sicherheits- und Lastausgleichs-Workloads übernimmt und am Übergang zwischen dem KI-Cluster und anderen Bereichen von Rechenzentren angesiedelt ist. BIG-IP Next for Kubernetes ordnet die Namespaces von KI-Clustern den Netzwerkmandanten im Rechenzentrum zu und sorgt so für angemessene Sicherheit und eine vereinfachte Verwaltung. Durch die Nutzung der Hardwarebeschleuniger der BlueField-3-DPU beschleunigt BIG-IP Next for Kubernetes eine Vielzahl von Netzwerk- und Datendiensten und optimiert die Energieeffizienz, indem CPU-Rechenressourcen entlastet werden.
So erwähnte Meta beispielsweise auf seiner Veranstaltung Networking @Scale 2024 Anfang dieses Jahres, dass das Training seines quelloffenen großen Sprachmodells (LLM) Llama 3 durch Netzwerklatenzen beeinträchtigt wurde. Dieses Problem konnte durch die Optimierung des Zusammenspiels von Hardware und Software behoben werden. Dadurch stieg die Gesamtleistung um 10 %. Auch wenn 10 % wie eine geringe Steigerung erscheinen mögen, bedeutet diese Verbesserung bei einem Modell, dessen Training Monate dauert, eine Zeitersparnis von mehreren Wochen.
Die Komplexität von KI-Bereitstellungen reduzieren
F5 BIG-IP Next for Kubernetes, bereitgestellt auf BlueField-3-DPUs, bietet zahlreiche Vorteile für Serviceprovider und Großunternehmen, die umfangreiche KI-Infrastrukturen aufbauen möchten. Dazu gehören:
- Vereinfachte Integration: Bisher standen Unternehmen vor der komplexen Aufgabe, Softwarekomponenten verschiedener Anbieter zusammenzuführen, um ihre KI-Anwendungen bereitzustellen und abzusichern. BIG-IP Next for Kubernetes vereint Netzwerkfunktionen, Sicherheit, Datenverkehrsmanagement und Lastverteilung in einer einzigen Lösung und reduziert so die Komplexität von KI-Bereitstellungen. Darüber hinaus bietet die Lösung eine integrierte Übersicht über diese Funktionen in der gesamten KI-Infrastruktur sowie umfassende Beobachtbarkeit und granulare Steuerungsmöglichkeiten, die zur Optimierung von KI-Workloads erforderlich sind.
- Verbesserte Sicherheit: BIG-IP Next for Kubernetes unterstützt wichtige Sicherheitsfunktionen und eine Zero-Trust-Architektur, darunter Edge-Firewall, Abwehr verteilter Denial-of-Service-Angriffe (DDoS), API-Schutz, Angriffserkennung und -abwehr, Verschlüsselung und Zertifikatsverwaltung. Durch die Auslagerung dieser Funktionen auf die DPU werden wertvolle CPU-Ressourcen freigesetzt.
- Verbesserte Leistung: BIG-IP Next for Kubernetes beschleunigt Netzwerk- und Sicherheitsfunktionen. Dies ist entscheidend, um die Anforderungen an KI-Infrastrukturen für die Bereitstellung von Anwendungen im Cloud-Maßstab zu erfüllen.
- Unterstützung für Mandantenfähigkeit: BIG-IP Next for Kubernetes ermöglicht eine mandantenfähige Architektur, sodass Serviceanbieter mehrere Benutzer sicher auf derselben KI-Infrastruktur hosten und gleichzeitig deren KI-Workloads und Daten voneinander trennen können.
KI-optimierte Rechenzentren erfolgreich bereitstellen
Durch eine sorgfältige Abwägung der Herausforderungen und verfügbaren Lösungen können Unternehmen erfolgreich für KI optimierte Rechenzentren bereitstellen, ohne bestehende Abläufe zu beeinträchtigen oder Abstriche bei der Sicherheit zu machen. F5 BIG-IP Next for Kubernetes, bereitgestellt auf BlueField-3-DPUs, erweist sich als überzeugende Option und bietet eine nahtlose Integration, erhöhte Sicherheit und verbesserte Leistung für KI-Workloads, einschließlich großer LLMs wie Llama 3.
Weitere Informationen finden Sie in unserer Pressemitteilung und im Blogbeitrag von NVIDIA.
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