Dieser Blogbeitrag ist der vierte Teil einer Reihe über die Bereitstellung von Daten für KI.
Ende der 1960er-Jahre erzählte der Rockklassiker „The Weight“ von The Band („Take a load off Fanny …“) eine einfache Geschichte über Lasten: darüber, wie Verantwortung weitergereicht wird, bis jemand stillschweigend mehr trägt, als er sollte.
Jahrzehntelang funktionierte die IT-Infrastruktur ganz ähnlich. Systeme nahmen Lasten so gut wie möglich auf, und eine ungleichmäßige Auslastung wurde oft als „gut genug“ hingenommen.
KI verändert diese Gleichung grundlegend. Trainings-, Feinabstimmungs- und Retrieval-Workloads erzeugen ein Maß an Parallelität und Datenzugriffsintensität, durch das unsichtbare Annahmen über die Belastbarkeit gefährlich werden. In modernen KI-Umgebungen geht es beim Lastausgleich nicht mehr um eine gleichmäßige Verteilung. Es geht darum, einen Zusammenbruch zu verhindern.
Wie KI die Diskussion über Lastverteilung verändert
KI-Workloads führen zu einer extremen Auffächerung von Lesezugriffen, sprunghaft ansteigender Parallelität und Zugriffsmustern für große Objekte, die langjährige Annahmen über Speicherzugriffe infrage stellen.
“Ein neues Designmuster zeichnet sich ab: Ein Application Delivery Controller (ADC) wird für den KI-Datenzugriff vor dem Speicher platziert. Lösungen wie F5 BIG-IP bieten einen zentralen, richtliniengesteuerten Zugangspunkt für den Aufnahme- und Leseverkehr, anstatt jedem Worker eine unabhängige Verbindung zu ermöglichen.”
Tausende von KI-Agenten und Datenladeprozessen können gleichzeitig dieselben Datensätze abrufen, Checkpoints schreiben oder Embeddings laden. Herkömmliche Architekturen mit direktem Speicherzugriff wurden nie für dieses Maß an Parallelität konzipiert.
Dadurch wird Load Balancing von einer Komfortfunktion zu einem Stabilitätsmechanismus. Es ist unverzichtbar, um die Verfügbarkeit aufrechtzuerhalten, gemeinsam genutzte Ressourcen zu schützen und dafür zu sorgen, dass KI-Aufträge auch unter hoher Last zuverlässig ausgeführt werden.
Die neue Realität der Datenzugriffsmuster von KI
Was den Datenzugriff bei KI auszeichnet, ist nicht nur das Volumen, sondern auch die Gleichzeitigkeit. Bei Trainingsaufträgen lesen häufig zahlreiche Worker gleichzeitig dieselben Daten. Beim Fine-Tuning werden regelmäßig Checkpoints geschrieben. Retrieval-Augmented Generation (RAG) erzeugt während der Inferenz zudem stoßartigen, latenzkritischen Leseverkehr.
Diese Muster erzeugen sogenannte „Hotspots“ – eine konzentrierte Belastung bestimmter Speicherknoten, Gateways oder Netzwerkpfade. Wenn eine einzelne Komponente zum Hotspot wird, bleiben die Auswirkungen nur selten auf sie beschränkt. Leistungseinbußen breiten sich schnell aus und führen dazu, dass lokale Engpässe Trainingsläufe zum Stillstand bringen, die Abrufleistung beeinträchtigen oder sogar zum vollständigen Fehlschlagen von Aufträgen führen.
Dadurch verlagert sich die Herausforderung von der Skalierung der Rechenleistung hin zur Frage, wie wir in großem Maßstab auf Daten zugreifen.
Wie „Do-nothing“-Architekturen unter KI-Last versagen
In der Vergangenheit setzten viele Teams beim Speicherzugriff auf einfache Ansätze. Clients stellten direkte Verbindungen zu Speicherendpunkten her. DNS-Round-Robin oder clientseitige Wiederholungsversuche sorgten für eine grundlegende Lastverteilung. Die Speichersysteme verwalteten die interne Platzierung und Replikation.
Diese Ansätze funktionierten, solange der Datenverkehr gleichmäßiger und der Fan-out begrenzt war. Bei KI-Workloads versagen sie aus drei Gründen. Erstens gehen sie von relativ einheitlichen Kosten pro Anfrage aus, was bei KI-Workloads nicht der Fall ist. Zweitens verlagern sie die Fehlerbehandlung und Überlastungssteuerung auf Clients oder Jobs, denen der globale Kontext fehlt. Drittens verstärken sie bei Lastspitzen die Instabilität, da Wiederholungsversuche und erneute Verbindungen bereits stark beanspruchte Komponenten zusätzlich belasten.
Nichts zu tun ist nicht länger neutral. Es ist ein architektonisches Risiko.
Die Grenzen grundlegender Lastverteilungstechniken für KI
Einfache Lastverteilungsverfahren offenbaren diese Schwächen schnell. Round Robin geht davon aus, dass jede Anfrage das Backend ähnlich stark belastet. DNS-basierte Ansätze bieten keinen Echtzeitüberblick über den Zustand oder die Auslastung des Backends. Speichersysteme können den Datenverkehr zwar beobachten, ihn aber nicht steuern oder regulieren, bevor Schaden entsteht.
In KI-Umgebungen kann ein einzelner langsamer oder überlasteter Knoten Hunderte von Workern ausbremsen. Wiederholungsstürme verschärfen die Überlastung, anstatt sie zu verringern. Latenzspitzen werden unvorhersehbar, insbesondere bei Retrieval-Workloads, bei denen sich die Antwortzeit direkt auf das Anwendungsverhalten auswirkt. Dies sind keine Sonderfälle, sondern normale Betriebsbedingungen für KI-Systeme im großen Maßstab.
Kontrolle vor den Speicher schalten
Ein neues Entwurfsmuster zeichnet sich ab: Ein Application Delivery Controller (ADC) wird für den KI-Datenzugriff vor dem Speicher platziert. Lösungen wie F5 BIG-IP bieten einen zentralen, richtliniengesteuerten Zugang für den Aufnahme- und Leseverkehr, anstatt jedem Worker eine unabhängige Verbindung zu ermöglichen.
Dies verändert das Systemverhalten grundlegend. Der Datenverkehr kann gesteuert werden, bevor er die Speicherknoten überlastet. Ressourcenintensive oder fehlerhaft ausgeführte Jobs lassen sich isolieren. Eine intelligente Verteilung verhindert die Entstehung von Hotspots, anstatt erst im Nachhinein darauf zu reagieren. Bei einer Beeinträchtigung von Knoten sowie bei Wartungs- oder Neugewichtungsereignissen erfolgt die Ausfallsicherung reibungslos und vorhersehbar.
Bei KI-Workloads schützt diese Steuerungsebene die Stabilität des Clusters bei Lastspitzen während des Trainings und bei sprunghaft ansteigenden RAG-Abfragen. Sie stellt sicher, dass keine einzelne Komponente unbemerkt mehr Last trägt, als sie sollte.
Seit Jahrzehnten steuern Technologien wie F5 BIG-IP die Lastverteilung, Systemintegrität und Ausfallsicherheit geschäftskritischer Anwendungen. KI-Workloads übertragen dieselben Prinzipien auf die Datenebene, wo extreme Parallelität und stoßartige Zugriffsmuster deutlich weniger Spielraum für Fehler lassen.
Zustandsabhängige Datenverkehrssteuerung für KI-Workloads
In KI-Systemen ist der Systemzustand wichtiger als eine gleichmäßige Lastverteilung. Speicherknoten verlieren unter anhaltender Last an Leistungsfähigkeit. Ausfälle und Neugewichtungen gehören zum Alltag und sind keine Ausnahme. KI-Workloads tolerieren jedoch weder eine eingeschränkte Verfügbarkeit noch eine schwankende Leistung.
Eine zustandsabhängige Datenverkehrssteuerung über Speicherknoten und Cluster hinweg ermöglicht es Systemen, sich kontinuierlich anzupassen. Fehlerhafte oder überlastete Ziele werden automatisch umgangen. Bei Ausfällen und Skalierungsvorgängen wird der Datenverkehr neu verteilt, ohne dass Jobs neu gestartet werden müssen. Die Wiederherstellung erfolgt schneller, da Engpässe verhindert und nicht nur erkannt werden.
Diese Funktion unterstützt unmittelbar zuverlässiges Training, Fine-Tuning und Retrieval in großem Maßstab.
Transparenz als verborgener Vorteil
Einer der am wenigsten beachteten Vorteile einer dem Speicher vorgelagerten Steuerung ist die Transparenz. Speicherteams fehlt häufig der Einblick, wie KI-Jobs tatsächlich auf Daten zugreifen. Latenzmuster auf Jobebene, Fehlerraten nach Workload und die Leseverstärkung bei Lastspitzen lassen sich allein innerhalb von Speicherplattformen nur schwer beobachten.
Durch die Zentralisierung des Zugriffs über einen ADC erhalten Teams verwertbare Einblicke in das Datenzugriffsverhalten von KI-Anwendungen. Latenzverteilungen, Zugriffsschwerpunkte und frühe Anzeichen von Instabilität werden in Echtzeit sichtbar. Diese Erkenntnisse ermöglichen eine bessere Kapazitätsplanung, eine schnellere Fehlerbehebung und fundiertere Architekturentscheidungen bei der Weiterentwicklung von KI-Workloads.
KI-Datenzugriff absichern, ohne den Speicher zu verändern
KI-Datenpipelines erfordern zudem eine stärkere Governance. Die zentrale Durchsetzung von Authentifizierung, Verschlüsselung und Ratenbegrenzungen am Speicherrand schützt sensible Trainings- und Inferenzdaten, ohne dass Speicherplattformen oder Clients angepasst werden müssen.
Dieser Ansatz lässt sich auf natürliche Weise mit der Parallelität von KI-Workloads skalieren. Er schützt Datenflüsse, ohne die Leistung zu beeinträchtigen, und vermeidet es, Sicherheitslogik in jede Anwendung oder jeden Auftrag zu verlagern.
Lastverteilung als Stabilitätsschicht für KI
Die Aufnahme und der Zugriff auf KI-Daten bestimmen heute die Grenzen der Infrastruktur. Die Zeiten, in denen man davon ausgehen konnte, dass Speichersysteme ungleichmäßige Lasten stillschweigend auffangen, sind vorbei. Lastverteilung ist weder optional noch eine Universallösung.
Eine intelligente, zustandsorientierte Steuerung vor dem Speicher ermöglicht einen höheren Durchsatz, geringere Latenzzeiten und eine größere Ausfallsicherheit für KI-Workloads. Noch wichtiger ist, dass sie den Lastenausgleich in eine Stabilitätsschicht verwandelt, die KI-Systeme auch dann am Laufen hält, wenn Parallelität, Skalierung und Datenintensität ihren Höhepunkt erreichen.
F5 stellt KI-Anwendungen überall bereit und schützt sie
Weitere Informationen zu unseren Lösungen für die Bereitstellung von KI-Daten finden Sie auf unserer Webseite zu Lösungen für die Bereitstellung von KI-Daten und die zugehörige Infrastruktur .
Der KI-Fokus von F5 geht über die Datenbereitstellung hinaus. Erfahren Sie, wie F5 KI-Anwendungen überall schützt und bereitstellt.
Lesen Sie auch die anderen Blogbeiträge aus unserer Reihe zur KI-Datenbereitstellung:
Die KI-Datenpipeline mit F5 und S3-kompatiblem Speicher versorgen
KI optimieren durch die Beseitigung von Engpässen in modernen Workloads
KI-Datenpipelines von der Aufnahme bis zur Bereitstellung nachverfolgen
Best Practices zur Optimierung von KI-Infrastrukturen im großen Maßstab
KI-Anwendungen in großem Maßstab bereitstellen: Die Rolle von ADCs
Sichern Sie Ihre KI-Datenpipeline ab, ohne die Pipelines auszubremsen
Über die Autoren
Mark 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 Menger
Griff Shelley ist Product Marketing Manager bei F5 und auf Lösungen für die Anwendungsbereitstellung in den Bereichen Hardware, Software und SaaS spezialisiert. Mit seiner Leidenschaft dafür, innovative Technologien mit dem Erfolg seiner Kunden zu verbinden, treibt Griff Go-to-Market-Projekte für die globale und lokale Anwendungsbereitstellung, Cloud-Dienste und die Infrastruktur für KI-Datenverkehr voran. Vor seiner Karriere in der Technologiebranche war er Studienberater im Hochschulbereich und erwarb Abschlüsse an der Eastern Washington University und der Auburn University.
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