Esta entrada de blog es la segunda de una serie sobre el suministro de datos para la IA.
A medida que se acelera el uso de la IA, las canalizaciones de datos deben escalar aún más rápido para evitar cuellos de botella y mantener el rendimiento. Estudios recientes de firmas como McKinsey & Company indican que se espera que la demanda de capacidad de centros de datos preparada para la IA crezca aproximadamente un 33 % anual hasta 2030. Esto significa que incluso las mejores arquitecturas de modelos se quedarán sin datos suficientes a menos que la canalización de suministro escale en consonancia.
Sin embargo, a medida que escalan las cargas de trabajo de IA, las organizaciones están descubriendo rápidamente una realidad sorprendente: las ralentizaciones rara vez se deben al propio proceso de entrenamiento o ajuste fino del modelo, sino a la canalización de datos previa, que debe suministrar continuamente a la factoría de modelos grandes volúmenes de datos de alta calidad.
“Las nuevas innovaciones permiten que F5 BIG-IP proporcione la gestión inteligente del tráfico, la optimización de las rutas de datos y los controles de seguridad necesarios para mantener el flujo de datos de IA con un gran volumen y a alta velocidad en los procesos de entrenamiento, generación de embeddings y ajuste fino.”
Los sistemas de IA modernos dependen de un movimiento de datos rápido y predecible entre almacenes de objetos, capas de recuperación, canalizaciones de características y flujos de trabajo de generación de embeddings, así como puntos de conexión de inferencia cuando corresponda. Cuando este «flujo» se ralentiza, el rendimiento se desploma, las GPU permanecen inactivas y la empresa tarda más de lo previsto en empezar a obtener valor.
Una analogía útil es la de un oleoducto, a la que hicimos referencia en la primera entrada de blog de esta serie. Puede que disponga de la refinería más avanzada del mundo, es decir, el modelo de lenguaje de gran tamaño (LLM), el motor de búsqueda vectorial o el clúster multimodal de creación de modelos utilizado para el entrenamiento, el ajuste fino o la generación de embeddings. Pero si las tuberías que abastecen esa refinería son estrechas, tienen fugas o están congestionadas, la producción se paraliza. El problema no es el proceso de refinado, sino el sistema de transporte. Las canalizaciones de IA actuales se rigen por el mismo principio: el flujo de datos determina el rendimiento del sistema.
Dónde se forman realmente los cuellos de botella de la IA
Las canalizaciones de IA rara vez fallan en un único punto; suelen ralentizarse a lo largo de una cadena de microinteracciones. Un solo flujo de trabajo puede implicar la extracción de conjuntos de datos de entrenamiento, repositorios de conocimiento empresarial o embeddings desde un almacenamiento de objetos, la transformación de esos datos para su ingesta, la consulta de una base de datos vectorial, el acceso a varios microservicios y, solo entonces, el paso a las fases de ajuste fino o creación del modelo.
Cada fase puede generar fricción. Por separado, los retrasos parecen insignificantes, pero, al acumularse, aumentan los tiempos de procesamiento de extremo a extremo y privan a las GPU de los datos que necesitan, especialmente en tareas de entrenamiento o ampliación de gran volumen.
Es el equivalente a un oleoducto que sufre una reducción de presión, una desalineación de las válvulas y picos inesperados. El flujo se vuelve irregular y las instalaciones situadas aguas abajo nunca reciben un suministro estable y predecible. Los sistemas de factoría de modelos de IA experimentan el mismo fenómeno cuando los nodos de almacenamiento se ralentizan, las rutas de red se degradan o las cargas de trabajo aumentan de forma impredecible.
Los estudios disponibles lo dejan muy claro: los problemas de rendimiento de la IA suelen tener su origen en la canalización de datos, no en el modelo. En una encuesta de Fivetran, el 42 % de las empresas afirmó que más de la mitad de sus proyectos de IA se habían retrasado, habían rendido por debajo de lo esperado o habían fracasado porque sus datos no estaban preparados o no eran accesibles a tiempo.
Otro estudio de Broadcom reveló que el 96 % de las organizaciones afirma que los problemas de rendimiento de las canalizaciones de datos perjudicaron directamente sus objetivos de IA, lo que provocó retrasos en los flujos de trabajo de entrenamiento y preparación, una menor automatización y costosas tareas de reprocesamiento.
Estas cifras ponen de manifiesto una verdad fundamental: cuando los datos no pueden desplazarse por la canalización de forma rápida o fiable, ni siquiera las operaciones más sofisticadas de una factoría de modelos pueden ofrecer resultados uniformes.
Cómo F5 BIG-IP moderniza la entrega de datos para la IA
Con el lanzamiento de F5 BIG-IP versión 21, BIG-IP ha evolucionado mucho más allá de su función como controlador de entrega de aplicaciones (ADC) tradicional. Ahora funciona como un ADC totalmente modernizado y diseñado para canalizaciones de datos basadas en IA, especialmente aquellas creadas en torno a un almacenamiento de objetos compatible con S3.
Las nuevas innovaciones permiten que F5 BIG-IP proporcione la gestión inteligente del tráfico, la optimización de la ruta de datos y los controles de seguridad necesarios para mantener los datos de IA en movimiento con un gran volumen y a alta velocidad en los flujos de trabajo de entrenamiento, generación de embeddings y ajuste fino, no solo de inferencia.
Está diseñado para estabilizar y acelerar todo el flujo. Al actuar como una capa de entrega entre el almacén de objetos y la pila de aplicaciones de IA, garantiza que la entrada, la recuperación y el enrutamiento de datos sigan siendo fluidos, seguros y resilientes, incluso bajo cargas intensivas.
BIG-IP supervisa continuamente el estado de los nodos de almacenamiento y redirige automáticamente el tráfico para evitar los endpoints lentos o con fallos. Sus optimizaciones específicas para S3, como los perfiles TCP/TLS mejorados para grandes cargas multiparte, ayudan a reducir la sobrecarga de las solicitudes y a acelerar las lecturas de gran volumen. El tráfico también puede dirigirse en función de metadatos, como el tamaño, el prefijo o el bucket del objeto, lo que permite a las organizaciones priorizar de forma diferente los conjuntos de datos de ajuste fino, los artefactos de entrenamiento o los datos de embeddings de RAG según las necesidades operativas.
Pilares clave: enrutamiento basado en la ubicación, almacenamiento en caché y seguridad
Otro factor importante en la eficacia de BIG-IP es cómo gestiona el enrutamiento basado en la ubicación. Cuando una región de almacenamiento experimenta latencia o un clúster se somete a tareas de mantenimiento, los flujos se redirigen de forma transparente a un sitio operativo sin necesidad de modificar las propias aplicaciones. De este modo, la canalización de IA recibe datos de forma continua, independientemente de lo que ocurra en la capa de almacenamiento subyacente.
La gestión del tráfico y la seguridad deben estar plenamente integradas en el ecosistema de transporte de datos. Los endpoints de datos de IA son costosos de mantener y constituyen objetivos valiosos para los atacantes. Como se muestra en el diagrama siguiente, BIG-IP proporciona funciones esenciales de entrega y seguridad para las canalizaciones de datos de IA. La protección avanzada contra ataques DDoS, las funciones de WAF y el control granular de las API hacen que la seguridad forme parte de la canalización de datos, en lugar de convertirse en un cuello de botella.
La importancia de la resiliencia y la fiabilidad
Incluso las canalizaciones optimizadas sufren interrupciones. Los picos de tráfico, los fallos de los nodos, las ráfagas de replicación y los cambios en la red pueden degradar el rendimiento de la IA. La resiliencia es la capacidad de mantener el flujo de datos a pesar de estas circunstancias. BIG-IP destaca en este aspecto al ofrecer conmutación por error activa, drenaje de tráfico durante las tareas de mantenimiento y políticas de enrutamiento programables que mantienen estable la canalización.
En la práctica, esto significa que los almacenes de datos permanecen disponibles y accesibles. Los ciclos de entrenamiento mantienen su ritmo. Los procesos de generación de embeddings para RAG y de aumento de datos se completan según lo previsto. Además, la empresa evita los fallos en cascada que se producen cuando una capa de la pila de IA se sobrecarga o deja de estar disponible.
BIG-IP actúa como el sistema de control de presión, equilibrado de flujo y válvula de seguridad de toda la canalización de datos de IA. Garantiza que la refinería, es decir, la fábrica de modelos de IA, disponga siempre del flujo constante de «petróleo» de alta calidad que necesita.
F5 distribuye y protege aplicaciones de IA en cualquier lugar
La optimización del rendimiento de la IA no se limita a la inferencia de modelos. También implica garantizar que los enormes volúmenes de datos necesarios para los flujos de trabajo de entrenamiento, ajuste fino y generación de embeddings se transfieran de forma rápida, predecible y segura.
Para obtener más información sobre nuestras soluciones de entrega de datos para IA, visite nuestra página de Soluciones de entrega de datos e infraestructura para IA .
El enfoque de F5 en la IA no se limita a la entrega de datos. Descubre cómo F5 protege y distribuye aplicaciones de IA en cualquier entorno.
No te pierdas las demás entradas de nuestro blog de la serie sobre entrega de datos para IA:
Impulsando el flujo de datos de IA con F5 y almacenamiento compatible con S3
Seguimiento de los flujos de datos de IA desde la ingesta hasta la entrega
Por qué el almacenamiento para IA exige un nuevo enfoque del equilibrio de carga
Prácticas recomendadas para optimizar la infraestructura de IA a gran escala
Implementación de aplicaciones de IA a gran escala: el papel de los ADC
Proteja su canalización de datos de IA sin ralentizarla
Sobre el autor
Hunter Smit es director sénior de marketing de producto para soluciones y estrategia en F5. Lidera el marketing de soluciones de toda la cartera de F5, incluidas la infraestructura de IA y la seguridad de aplicaciones, e impulsa la entrada de F5 en el mercado emergente de la entrega de datos para IA. Hunter es miembro del Consejo Asesor de la Escuela de Negocios de la Universidad Whitworth y ha ejercido como profesor adjunto de marketing de producto. Obtuvo un MBA y un grado en Administración y Dirección de Empresas, con especialización en gestión, por la Universidad Whitworth.
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