Despliegue una seguridad fiable para cargas de trabajo de IA en Amazon EKS

Para la mayoría de las organizaciones, Kubernetes es la plataforma preferida para desplegar y administrar cargas de trabajo contenerizadas. Pero las cargas de trabajo de IA presentan niveles de complejidad superiores frente a los microservicios habituales, que resultan más constantes y previsibles. Si no identificas estos retos, podrás enfrentarte a costes elevados, mal aprovechamiento de recursos y vulnerabilidades de seguridad que ralentizan la IA, erosionan su valor y aumentan el riesgo. Para proteger tus inversiones, necesitas adoptar un enfoque más inteligente sobre cómo emplear Kubernetes para IA.

La IA difiere de las cargas de trabajo tradicionales. Las indicaciones van desde consultas simples de texto hasta análisis multimedia, lo que genera demandas variables sobre los recursos de GPU. Los controladores de ingreso de contenedores no reconocen la disponibilidad de la GPU, por lo que el reparto round-robin predeterminado congestiona algunas GPUs y deja otras infrautilizadas.

La IA también depende de una red compleja de servicios distribuidos y API, que resulta más difícil de gestionar y con una superficie de ataque mayor que proteger. La IA se ha convertido en un objetivo atractivo debido a esta complejidad; los ciberdelincuentes usan los propios modelos de IA como vectores de ataque. Técnicas como la inyección de indicaciones y la manipulación de modelos eluden las defensas tradicionales para extraer datos sensibles de la IA, mientras que los atacantes pueden saturar la IA con indicaciones erróneas para degradar su capacidad de respuesta y agotar aún más tus recursos. La seguridad tradicional de Kubernetes no está preparada para hacer frente a estos ataques.

Para implementar una IA verdaderamente dinámica, eficiente y segura en Kubernetes, necesitas una gestión del tráfico que cubra las necesidades específicas de la IA y asigne las cargas de trabajo de forma adecuada. Incluye la consideración de la complejidad de las solicitudes y la disponibilidad de la GPU, así como la relación no lineal entre los recursos y el rendimiento de la IA. Los controles de seguridad nativos en contenedores son esenciales para proteger los modelos de IA y evitar que se conviertan en puntos de acceso a usos no autorizados o tácticas abusivas.

Las soluciones de F5 complementan tus implementaciones de Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) al cerrar las brechas en operación, seguridad y rendimiento.

F5 NGINX Ingress Controller ofrece un ingreso y equilibrio de carga conscientes de la IA, con capacidad de reconfiguración dinámica para garantizar la continuidad ante picos de demanda y fallos en pods. Además, cuentas con herramientas que facilitan las estrategias de lanzamiento blue-green y canary, así como pruebas A/B para implementar actualizaciones sin contratiempos y mejorar la optimización.

F5 NGINX App Protect proporciona un firewall ligero de aplicaciones web (WAF), protección contra ataques de denegación de servicio distribuido (DDoS) en capa 7 y seguridad para API. Incluimos esta solución como parte de F5 NGINX Plus, junto con NGINX Ingress Controller, y la integramos de forma escalable en tus clústeres Kubernetes.

F5 AI Gateway es una opción más para facilitar los servicios de IA en Kubernetes a lo largo de tu entorno híbrido multinube. Obtienes capacidades de gestión del tráfico conscientes de IA, incluido el almacenamiento semántico en caché, que reutiliza respuestas a solicitudes similares para reducir el procesamiento redundante y ahorrar tokens.

Protecciones en capas te defienden contra amenazas únicas de IA, abordando el Top 10 de OWASP para LLM y evitando fugas de datos sensibles y alucinaciones en las respuestas salientes. AI Gateway soporta las principales plataformas de IA, como OpenAI, Anthropic y Ollama, además de modelos de lenguaje basados en HTTP, garantizándote protección uniforme sin importar dónde implementes.

Al implementar soluciones F5 con Amazon EKS, aprovechas la gestión inteligente del tráfico para acelerar los tiempos de respuesta de los modelos y protegerte frente a amenazas específicas de IA. Los beneficios no se detienen ahí:

• Distribución de cargas de trabajo con inteligencia artificial. El balanceo de carga por tiempo mínimo y las comprobaciones activas de estado redirigen las solicitudes de IA a los servicios más rápidos.
• Observabilidad completa. Las soluciones de F5 muestran métricas clave como volumen de solicitudes, uso de tokens, latencia de inferencia y estadísticas de rendimiento del modelo para impulsar tus esfuerzos de optimización.
• Protección del tráfico. Limitamos la velocidad para evitar el abuso de recursos, aislamos las fallas con cortes de circuito y gestionamos los picos de tráfico con almacenamiento en búfer de solicitudes.
• Mitigación de amenazas específicas para IA. Las protecciones integradas detienen ataques al modelo de IA evitando que escape información sensible.
• Gestión de identidades y controles de acceso. Soporte para JSON Web Tokens, OpenID Connect y control de acceso basado en roles (RBAC) garantiza que solo los usuarios y servicios autorizados accedan a los puntos finales de IA.

Cuando hablamos de IA, ninguna optimización merece ser ignorada. Las soluciones de F5 funcionan de forma constante en todos los entornos, ya sea AWS, local o nube híbrida multicloud, y responden a los retos únicos de la IA en Kubernetes.

Permite que tu IA funcione de forma fluida, fiable y con una protección reforzada frente a las amenazas presentes y futuras. Cada ventaja que consigues te acerca un paso más a alcanzar el éxito en proyectos de IA dentro de este entorno tan competitivo y cambiante.

Descubra más en F5 en Amazon Web Services (AWS).