Gestión del tráfico adaptada a la IA con F5 BIG-IP Next for Kubernetes

¿Alguna vez has utilizado una aplicación con IA para redactar contenido o generar una imagen, has escrito tu petición, pulsado Intro y esperado? ¿Y seguido esperando? ¿Para que, al final, la respuesta llegue tarde, sea poco acertada y esté repleta de detalles irrelevantes?

Por frustrante que resulte, lo realmente importante es lo que ocurre entre bastidores. Las empresas que ofrecen esas experiencias de IA tienen que crear por sí mismas una infraestructura altamente optimizada o recurrir a proveedores de GPU como servicio y LLM como servicio para que lo hagan por ellas.

Hacer que todo parezca sencillo de cara al usuario supone un enorme reto para esos proveedores. Son ellos quienes asumen toda la carga entre bastidores —manteniendo las GPU ocupadas, reduciendo los tiempos de respuesta y controlando el uso de tokens— para que disfrutemos 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 rápidamente. Las cargas de trabajo se disparan sin previo aviso. A menudo surgen nuevas necesidades de seguridad, cumplimiento normativo o enrutamiento a un ritmo más rápido que los ciclos de lanzamiento.

Por eso, la gestión inteligente y programable del tráfico no es algo «deseable», sino imprescindible.

Con F5 BIG-IP Next for Kubernetes 2.1 implementado en DPU NVIDIA BlueField-3, llevamos la gestión del tráfico al siguiente nivel al combinar un equilibrio de carga inteligente con una mayor capacidad de programación para satisfacer las necesidades específicas de la infraestructura de IA.

Equilibrado de carga más inteligente para una IA más rápida

El balanceo de carga tradicional distribuye el tráfico de manera uniforme. Esto funciona bien para las aplicaciones web, pero, en el caso de la IA, uniforme no siempre significa eficiente. Una instrucción breve no puede tratarse igual que una solicitud de gran tamaño y con muchos tokens; de lo contrario, las GPU se sobrecargan, los procesos de inferencia se bloquean o los recursos quedan inactivos.

BIG-IP Next for Kubernetes 2.1 optimiza el equilibrio de carga mediante el uso de telemetría de NVIDIA NIM en tiempo real, que incluye las colas de solicitudes pendientes, el uso de la caché de clave-valor (KV), la carga de la GPU, la disponibilidad de memoria de acceso aleatorio de vídeo (VRAM) y el estado general del sistema. BIG-IP Next for Kubernetes 2.1 dirige cada solicitud de forma rápida e inteligente al destino de procesamiento óptimo.

El impacto es evidente:

• Una mayor utilización equivale a un menor coste por token. La optimización del uso de la GPU libera ciclos de CPU y reduce el tiempo de inactividad de la GPU. Esto permite alojar más inquilinos por servidor y reducir el sobredimensionamiento.
• Unas respuestas más rápidas se traducen en usuarios más satisfechos. Reducir el tiempo hasta el primer token (TTFT) y la latencia de respuesta permite ofrecer experiencias más fluidas, con menos reintentos y un mayor uso.
• Una mejor monetización permite crear modelos de ingresos escalables. La aplicación en tiempo real de cuotas basadas en tokens y niveles de servicio permite establecer límites de monetización claros y modelos de precios predecibles.

Programabilidad que sigue el ritmo

La inteligencia aporta eficiencia, pero la programabilidad proporciona control. Gracias a las capacidades de programación mejoradas mediante F5 iRules en BIG-IP Next for Kubernetes 2.1, ponemos a los clientes al mando para que puedan adaptarse al instante en lugar de esperar al lanzamiento de la próxima funcionalidad.

Hoy, eso se traduce en acceso a funcionalidades como el enrutamiento de LLM (dirigir solicitudes entre distintos modelos y versiones en tiempo real), la gobernanza de tokens (aplicar cuotas y gestionar la facturación directamente en la ruta de datos) y la gestión del tráfico MCP (escalar y proteger el tráfico del Protocolo de Contexto de Modelo entre agentes de IA).

Y esto es solo el principio. El verdadero valor de la programabilidad reside en su flexibilidad: a medida que surgen nuevos modelos, acuerdos de nivel de servicio y requisitos de cumplimiento normativo, los proveedores pueden crear sus propias políticas sin verse limitados por las funcionalidades listas para usar.

La combinación de inteligencia y programabilidad de BIG-IP Next for Kubernetes 2.1 no se limita al rendimiento: está diseñada para ayudar a que la infraestructura de IA sea más predecible, adaptable y rentable.

Tanto si un proveedor de servicios de IA en la nube ofrece capacidad de GPU para computación como modelos de IA, o ambas cosas, ahora puede escalar sin sobredimensionar la infraestructura, monetizar sin complejidad, proteger sin ralentizar y personalizar sin tener que reescribir código.

Para los proveedores, esto significa dedicar menos tiempo a apagar fuegos y centrarse más en la innovación y el crecimiento. Para los clientes, se traduce en respuestas más rápidas, precisas y fiables. Estas son las mejoras de infraestructura que, entre bastidores, hacen que cada interacción con la IA resulte fluida y permiten ofrecer el tipo de experiencias de IA que hacen que los usuarios vuelvan.

¿Quieres ver cómo funciona la gestión del tráfico adaptada a la IA?

Echa un vistazo a estas breves demostraciones para descubrir cómo BIG-IP Next for Kubernetes potencia las cargas de trabajo de IA:

Informes y seguridad de tokens de IA con BIG-IP Next for Kubernetes
Escalado y gestión del tráfico para MCP con BIG-IP Next for Kubernetes

También puede obtener más información en la página de soluciones de IA de F5.