Gestión de tráfico inteligente con IA mediante F5 Big-ip Next para Kubernetes

¿Alguna vez has usado una aplicación con IA para redactar un contenido o crear una imagen, escribiste tu solicitud, pulsaste enter y esperaste? ¿Y esperaste? ¿Solo para recibir una respuesta lenta y equivocada, repleta de detalles irrelevantes?

Aunque resulte frustrante, lo que realmente importa es lo que ocurre tras bambalinas. Quienes ofrecen esas experiencias de IA deben crear una infraestructura muy optimizada por sí mismos o depender de proveedores de GPU como servicio y LLM como servicio para que lo hagan por ellos.

Lograr que todo parezca sencillo en la superficie supone un gran desafío para esos proveedores. Ellos asumen la carga detrás del telón: mantienen las GPUs en funcionamiento, ajustan los tiempos de respuesta y controlan el uso de tokens para que disfrutes de una experiencia rápida y fiable.

Y para complicar aún más las cosas, en el mundo de la infraestructura de IA solo hay una constante: el cambio. Los modelos evolucionan con rapidez. Las cargas de trabajo aumentan sin aviso. A menudo surgen nuevas demandas de seguridad, cumplimiento o enrutamiento antes de que termine el ciclo de lanzamiento.

Por eso la gestión inteligente y programable del tráfico no es un lujo. Es imprescindible.

Con F5 BIG-IP Next para Kubernetes 2.1 desplegado en las DPU NVIDIA BlueField-3, elevamos la gestión del tráfico combinando equilibrado de carga inteligente y una programación ampliada para satisfacer las exigencias únicas de la infraestructura de IA.

El equilibrio de carga tradicional reparte el tráfico de manera uniforme. Funciona bien para aplicaciones web, pero en IA, repartirlo de forma igual no siempre es eficiente. No puedes tratar una solicitud pequeña igual que una masiva y cargada de tokens; si lo haces, las GPU se saturan, las cadenas de inferencia se bloquean o los recursos quedan inactivos.

BIG-IP Next para Kubernetes 2.1 optimiza el equilibrio de carga usando la telemetría en tiempo real de NVIDIA NIM, que incluye colas de solicitudes pendientes, uso de caché clave-valor (KV), carga de GPU, disponibilidad de memoria de acceso aleatorio de video (VRAM) y estado general del sistema. BIG-IP Next para Kubernetes 2.1 dirige rápida e inteligentemente cada solicitud hacia su destino de procesamiento más eficiente.

El impacto es evidente:

• Mayor aprovechamiento significa menor coste por token. Al optimizar el uso de la GPU, liberamos ciclos de CPU y reducimos el tiempo de inactividad de la GPU. El resultado es más inquilinos por servidor y menos sobreaprovisionamiento.
• Respuestas más rápidas garantizan usuarios más satisfechos. Al reducir el tiempo hasta el primer token (TTFT) y la latencia de respuesta, consigues experiencias más fluidas, menos reintentos y un mayor uso.
• Una mejor monetización genera modelos de ingresos escalables. Aplicamos cuotas y niveles basados en tokens en tiempo real para definir límites claros de monetización y ofrecer modelos de precios previsibles.

La inteligencia te aporta eficiencia, pero la programabilidad te otorga control. Con una programabilidad mejorada gracias a F5 iRules en BIG-IP Next for Kubernetes 2.1, ponemos a los clientes al mando para que se adapten al instante, sin tener que esperar la siguiente actualización.

Hoy eso significa que puedes acceder a funciones como enrutamiento LLM (dirigir solicitudes entre modelos y versiones en tiempo real), gobernanza de tokens (aplicar cuotas y facturación directamente en la ruta de datos) y gestión de tráfico MCP (escalar y proteger el tráfico del Protocolo de Contexto de Modelo entre agentes de IA).

Y esto es solo el comienzo. El verdadero valor de la programabilidad está en su flexibilidad: conforme aparezcan nuevos modelos, acuerdos de nivel de servicio y requisitos de cumplimiento, podrás crear tus propias políticas sin depender de funciones prediseñadas.

La combinación de inteligencia y programabilidad en BIG-IP Next para Kubernetes 2.1 no solo mejora el rendimiento; busca que la infraestructura de IA sea más predecible, adaptable y rentable.

Tanto si un proveedor de nube de IA ofrece capacidad de GPU para cálculo, modelos de IA o ambos, ahora puede escalar sin sobredimensionar, monetizar sin complicaciones, proteger sin perder velocidad y personalizar sin necesidad de reescrituras.

Para ti como proveedor, esto significa dedicar menos tiempo a apagar incendios y más a innovar y crecer. Para tus clientes, significa respuestas más rápidas, precisas y fiables. Son las mejoras en la infraestructura detrás de escena que hacen que cada interacción con IA sea sencilla y ofrecen experiencias de IA que fidelizan a los usuarios.