KI-Infrastrukturen werden nicht nur dann ausgebremst, wenn die Rechenkapazität begrenzt ist. Sie werden auch langsamer, wenn Daten nicht schnell, kontinuierlich oder zuverlässig genug übertragen werden können, um KI-Workflows am Laufen zu halten. Für das Training und Fine-Tuning von Modellen sowie für Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist S3-kompatibler Objektspeicher zu einer unverzichtbaren Grundlage geworden. Riesige Datensätze werden in Objektspeichern abgelegt. Trainingsprozesse greifen in großem Umfang darauf zu. RAG-Pipelines sind auf einen schnellen, planbaren Zugriff auf sich fortlaufend ändernde Daten angewiesen.
Damit werden die Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und Sicherheit des Datenpfads zwischen Speicher- und Rechenressourcen zu einem entscheidenden Faktor für den Produktivbetrieb.
KI braucht einen leistungsfähigeren Datenpfad
Dell ObjectScale wurde für Objektspeicherlösungen in Unternehmen im KI-Maßstab entwickelt und unterstützt Organisationen bei der Verwaltung umfangreicher Datenerfassungen, beim Training generativer KI sowie bei modernen Workloads mit unstrukturierten Daten. Doch wenn KI-Umgebungen von Pilotprojekten in den Produktivbetrieb übergehen, ist die Speicherleistung allein nur ein Bestandteil der Gesamtarchitektur. Unternehmen benötigen außerdem eine Bereitstellungsebene, die den Datenverkehr optimiert, die Verfügbarkeit sicherstellt, Richtlinien durchsetzt und dafür sorgt, dass Pipelines auch unter hoher Belastung der Umgebung weiterlaufen.
Genau das ist die Aufgabe von F5 BIG-IP bei der Bereitstellung von KI-Daten.
F5 BIG-IP bietet einen programmierbaren, leistungsstarken Kontrollpunkt für S3-kompatiblen Objektspeicher. Die Lösung ist zwischen S3-Clients und Speicherumgebungen wie Dell ObjectScale angesiedelt, um den S3-Datenverkehr intelligent zu verwalten, Backend-Speicherendpunkte zu abstrahieren, den Systemzustand zu überwachen und Datenflüsse anhand von Verfügbarkeit, Leistung und Richtlinien zu steuern.
Für Architekten bedeutet dies, dass Anwendungen und KI-Workflows von der zugrunde liegenden Speicherimplementierung entkoppelt bleiben können. Für Führungskräfte bedeutet es, dass sich die KI-Infrastruktur zuverlässiger, kontrollierter und ausfallsicherer betreiben lässt.
“Wenn KI-Umgebungen von Pilotprojekten in den Produktivbetrieb übergehen, ist die Speicherleistung nur ein Baustein der Gesamtarchitektur. Unternehmen benötigen außerdem eine Bereitstellungsschicht, die den Datenverkehr optimiert, die Verfügbarkeit sicherstellt, Richtlinien durchsetzt und dafür sorgt, dass Pipelines auch unter hoher Belastung der Umgebung weiterlaufen.”
SecureIQLab validiert die Architektur und die Ergebnisse
F5 hat kürzlich technische Labortests mit Dell ObjectScale-Speicher durchgeführt. Dabei kamen F5 VELOS und BIG-IP mit einem Dell ObjectScale S3-Cluster zum Einsatz. Die Ergebnisse wurden anschließend von SecureIQLab validiert und werden nun in einem neuen, unabhängigen Bericht veröffentlicht.
Die Tests konzentrierten sich auf zwei praxisbezogene Fragen, die sich Unternehmensarchitekten stellen, bevor sie eine Bereitstellungsschicht vor den KI-Speicher schalten.
- Kann BIG-IP in den S3-Datenpfad integriert werden, ohne den Durchsatz zu beeinträchtigen, und lassen sich die Durchsatzwerte unter nicht optimalen Netzwerkbedingungen möglicherweise sogar verbessern?
- Kann BIG-IP die Ausfallsicherheit erhöhen, wenn die Speicherumgebung widrigen Bedingungen ausgesetzt ist?
Beide Fragen konnten mit Ja beantwortet werden.
BIG-IP bewahrte die Leistungsfähigkeit
Viele Käufer von Speicherlösungen gehen davon aus, dass der Einsatz eines Application Delivery Controllers vor einem leistungsstarken Objektspeicher einen erheblichen Overhead verursacht. Architekten verlangen zu Recht entsprechende Nachweise, bevor sie einen neuen Kontrollpunkt in den Datenpfad integrieren.
Über den gesamten Testumfang hinweg – drei Objektgrößen (8 KiB, 100 MiB, gemischte Workload) und drei Netzwerklatenzbedingungen (0 ms, 10 ms, 75 ms RTT) – blieb der Durchsatz von BIG-IP bei jeder getesteten Kombination innerhalb von etwa ±6 % des ungeschützten Referenzwerts. Mit einem ordnungsgemäß abgestimmten benutzerdefinierten TCP-Profil ist die Einbindung vorhersehbar und konsistent, ohne jene Durchsatzeinbrüche, die Architekten in der Vergangenheit beim Einsatz eines Proxys vor Speichersystemen zur Vorsicht veranlasst haben.
Die praktische Konsequenz: BIG-IP kann als wertvoller Kontrollpunkt eingeführt werden, ohne zum Engpass zu werden. Architekten können BIG-IP aufgrund seiner Ausfallsicherheit und Funktionen zur Datenverkehrssteuerung einsetzen, ohne dafür Einbußen beim Durchsatz hinnehmen zu müssen.
Ausfallsicherheit bietet den größeren Mehrwert
Durchsatzneutralität ist die Voraussetzung. Resilienz ist der Grund für die Bereitstellung.
Die von SecureIQLab validierten Tests untersuchten zwei Ausfallszenarien, die realen Produktionsbedingungen entsprechen.
Bei einem simulierten DDoS-Angriff auf einen einzelnen ObjectScale-Knoten kam es im ungeschützten Cluster zu erheblichen Beeinträchtigungen: Beim betroffenen Knoten waren die verfügbaren Verbindungen zunehmend erschöpft, die ObjectScale-Verwaltungsoberfläche reagierte im gesamten Cluster nicht mehr und der Workload-Generator stellte das Senden von Datenverkehr an die Knoten ein. Mit BIG-IP im Datenpfad führten dieselben Angriffsbedingungen zu einem anderen Ergebnis: BIG-IP fing den Angriffsverkehr auf Verbindungsebene ab und bewältigte ihn, die Backend-Knoten verarbeiteten die Anwendungs-Workloads weiterhin ohne Ausfälle und die ObjectScale-Verwaltungsoberfläche blieb reaktionsfähig.
Bei einem Netzwerkausfall eines Backend-Knotens, überwachte BIG-IP kontinuierlich die Verfügbarkeit der Backend-Knoten und den Zustand der Verbindungen. Wurde die Verbindung zu einem Knoten unterbrochen, wurde der Datenverkehr dynamisch auf die verbleibenden fehlerfrei funktionierenden Knoten verteilt, ohne dass ein Eingreifen auf Clientseite erforderlich war. Aktive S3-Workloads liefen ohne Dienstunterbrechung weiter.
Für KI-Infrastrukturteams ist das der übergeordnete architektonische Aspekt. Im Produktivbetrieb muss der Datenpfad realen Betriebsbedingungen standhalten. Knoten fallen aus. Die Netzwerkleistung verschlechtert sich. Das Datenverkehrsaufkommen steigt sprunghaft an. Angriffsverkehr konkurriert mit legitimem Datenverkehr. Wartungsfenster kollidieren mit den geschäftlichen Anforderungen.
Ohne einen dedizierten Kontrollpunkt können solche Ereignisse dazu führen, dass Trainingsläufe ins Stocken geraten, RAG-Abfragen fehlschlagen, GPUs ungenutzt bleiben und die Benutzererfahrung unvorhersehbar wird.
Produktive KI erfordert Kontrollpunkte
BIG-IP trägt dazu bei, diese Risiken zu minimieren, indem es eine ausfallsichere Bereitstellungsebene für KI-Daten schafft. Es kann den Zustand des Speichers überwachen, Datenverkehr an nicht verfügbaren Knoten vorbeileiten, die Dienstkontinuität gewährleisten und den Datenverkehr steuern, bevor der Speichercluster instabil wird.
Darüber hinaus bietet es eine zentrale Stelle, an der Sicherheits- und Governance-Vorgaben einheitlich durchgesetzt werden können. Dazu gehören die TLS-Verarbeitung, die Abwehr von DDoS-Angriffen, die S3-spezifische Richtliniendurchsetzung sowie künftige Kontrollen auf Datenebene, die dafür sorgen, dass Clients statt sporadischer Zeitüberschreitungen eine vorhersehbare Rückstaukontrolle erhalten.
Für Unternehmen, die KI-Speichercluster bereitstellen, ist dies ein praxistaugliches Architekturmuster: skalierbaren, S3-kompatiblen Objektspeicher mit einer intelligenten Bereitstellungsschicht kombinieren, die speziell auf Leistung, Richtliniendurchsetzung und Ausfallsicherheit ausgelegt ist.
Die wichtigste Erkenntnis für KI-Führungskräfte
Für KI-Verantwortliche liegt der geschäftliche Nutzen auf der Hand. Eine ausfallsichere Speicherbereitstellung reduziert das Betriebsrisiko. Ein programmierbarer Kontrollpunkt gibt Teams mehr Sicherheit, wenn KI-Workloads von der Erprobung in den Produktivbetrieb überführt werden. Und da BIG-IP ohne Durchsatzeinbußen integriert werden kann, geht die höhere Ausfallsicherheit nicht zulasten der Leistung.
Der Erfolg von KI hängt nicht nur vom Modell ab, sondern auch vom System, das das Modell umgibt.
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Über die Autoren
Paul Pindell ist Principal Architect bei F5. Dort ist er im Bereich Technology Alliances tätig und verantwortet technische Partnerschaften im gesamten Produktportfolio von F5. Seit 2019 spielt er zudem eine zentrale Rolle bei Initiativen zur Unternehmensstrategie und war unter anderem an der Einführung des ersten Innovationsprojekts von F5 beteiligt. Paul leitete das Tiger-Team für die KI-Strategie von F5, das sich mit der Frage befasste, wie die bestehenden Produkte von F5 zur sicheren Bereitstellung von KI-Anwendungen beitragen können. Später wirkte er an der Entwicklung der KI-Referenzarchitektur von F5 mit, die die zentralen Bausteine, Herausforderungen, Risiken und Partnerlösungen beschreibt, die für die Bereitstellung und Absicherung von KI-Anwendungen erforderlich sind. Paul hält regelmäßig Keynotes und Fachvorträge auf Branchenveranstaltungen, darunter der OPI Summit, der OCP Global Summit, Intel InnovatiON, der Open Source Summit, die Red Hat Tech Exchange sowie mehrere VMworld-Konferenzen in den USA und der EMEA-Region. Darüber hinaus ist er Gründer und Maintainer von Open-Source-Projekten, Vorsitzender des Outreach Committee des Open Programmable Infrastructure Project und war zuvor für den Betrieb der Antivirus Response Data Centers und der Testlabore für Sicherheitssoftware von Symantec verantwortlich.
Weitere Blogbeiträge von Paul PindellMark Menger ist Solutions Architect bei F5 und auf Technologiepartnerschaften in den Bereichen KI und Sicherheit spezialisiert. Er leitet die Entwicklung der KI-Referenzarchitektur von F5 und treibt damit sichere, skalierbare KI-Lösungen voran. Dank seiner Erfahrung als Global Solutions Architect und Solutions Engineer wirkte Mark an der Secure Cloud Architecture von F5 mit und war an der gemeinsamen Entwicklung der Distributed Four-Tiered Architecture beteiligt. Als Mitautor von „Solving IT Complexity“ verfügt er über umfassende Expertise bei der Bewältigung von IT-Herausforderungen. Zuvor war er als Anwendungsentwickler und Enterprise Architect tätig, wobei sein Schwerpunkt auf modernen Anwendungen, Automatisierung und einer schnelleren Wertschöpfung aus KI-Investitionen lag.
Weitere Blogbeiträge von Mark MengerHunter Smit ist Senior Manager im Produktmarketing für Lösungen und Strategie bei F5. Er leitet das Lösungsmarketing für das gesamte F5-Portfolio, einschließlich KI-Infrastruktur und Anwendungssicherheit, und treibt den Einstieg von F5 in den aufstrebenden Markt für die Bereitstellung von KI-Daten voran. Hunter ist Mitglied des Beirats der School of Business der Whitworth University und war als Lehrbeauftragter für Produktmarketing tätig. Er erwarb an der Whitworth University einen MBA sowie einen Bachelor of Business Administration mit Schwerpunkt Management.
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