Esta entrada de blog es la cuarta de una serie sobre el suministro de datos para la IA.
A finales de la década de 1960, el clásico del rock «The Weight», de The Band («Take a load off Fanny…»), contaba una sencilla historia sobre el peso de las obligaciones: cómo la responsabilidad va pasando de una persona a otra hasta que alguien acaba cargando en silencio con más de lo que debería.
Durante décadas, la infraestructura de TI funcionó de forma muy similar. Los sistemas absorbían las cargas lo mejor que podían, y a menudo se toleraba una presión desigual por considerarla «suficientemente buena».
La IA cambia por completo esa ecuación. Las cargas de trabajo de entrenamiento, ajuste fino y recuperación generan unos niveles de concurrencia e intensidad de acceso a los datos que hacen peligrosas las suposiciones implícitas sobre la capacidad de carga. En los entornos modernos de IA, el equilibrio de carga ya no consiste en repartirla de forma equitativa, sino en evitar el colapso.
Cómo cambia la IA el debate sobre el equilibrio de carga
Las cargas de trabajo de IA introducen una distribución extrema de las lecturas, picos de concurrencia y patrones de acceso a objetos de gran tamaño que invalidan supuestos arraigados sobre el acceso al almacenamiento.
“Está surgiendo un patrón de diseño diferente: situar un controlador de entrega de aplicaciones (ADC) delante del almacenamiento para el acceso a los datos de IA. Soluciones como F5 BIG-IP proporcionan un único punto de entrada sujeto a políticas para el tráfico de ingesta y lectura, en lugar de permitir que cada nodo de trabajo se conecte de forma independiente.”
Miles de agentes de IA y procesos de carga de datos pueden acceder simultáneamente a los mismos conjuntos de datos, guardar puntos de control o recuperar representaciones vectoriales. Las arquitecturas tradicionales de acceso directo al almacenamiento nunca se diseñaron para este nivel de paralelismo.
Como resultado, el balanceo de carga deja de ser una mera comodidad para convertirse en un mecanismo de estabilidad. Pasa a ser esencial para mantener la disponibilidad, proteger los recursos compartidos y garantizar que las tareas de IA se ejecuten de forma predecible bajo presión.
La nueva realidad de los patrones de acceso a datos de la IA
Lo que distingue el acceso a los datos en la IA no es solo el volumen, sino también la simultaneidad. Los trabajos de entrenamiento suelen implicar un gran número de procesos que leen los mismos datos al mismo tiempo. El ajuste fino genera escrituras frecuentes de puntos de control. La generación aumentada por recuperación (RAG) añade durante la inferencia un tráfico de lectura en ráfagas y sensible a la latencia.
Estos patrones crean lo que se conoce como «puntos calientes»: una concentración de carga en determinados nodos de almacenamiento, puertas de enlace o rutas de red. Cuando un único componente se sobrecarga, el impacto rara vez queda aislado. Las ralentizaciones se propagan rápidamente y convierten una congestión localizada en procesos de entrenamiento bloqueados, un rendimiento de recuperación degradado o fallos totales de las tareas.
Esto hace que la cuestión deje de ser la escala de cómputo y pase a ser cómo accedemos a los datos a gran escala.
Cómo fallan las arquitecturas «sin intervención» bajo la carga de la IA
Tradicionalmente, muchos equipos recurrían a métodos sencillos para acceder al almacenamiento. Los clientes se conectaban directamente a los endpoints de almacenamiento. El DNS round-robin o los reintentos del lado del cliente proporcionaban una distribución básica. Los sistemas de almacenamiento gestionaban internamente la ubicación y la replicación.
Estos enfoques funcionaban cuando el tráfico era más estable y la distribución de solicitudes estaba limitada. Con cargas de trabajo de IA, fallan por tres motivos. En primer lugar, presuponen un coste relativamente uniforme por solicitud, algo que no se cumple en las cargas de trabajo de IA. En segundo lugar, delegan la gestión de fallos y el control de la congestión en clientes o tareas que carecen de una visión global. En tercer lugar, agravan la inestabilidad durante los picos, ya que los reintentos y las reconexiones añaden más carga a componentes que ya están sometidos a una gran presión.
No hacer nada ya no es una opción neutral. Es un riesgo arquitectónico.
Las limitaciones de las técnicas básicas de balanceo de carga para la IA
Los métodos sencillos de balanceo de carga ponen rápidamente de manifiesto estas debilidades. El método round robin presupone que cada solicitud genera una carga similar en el backend. Los enfoques basados en DNS carecen de información en tiempo real sobre el estado o la congestión del backend. Los sistemas de almacenamiento pueden observar el tráfico, pero no pueden darle forma ni regularlo antes de que se produzcan daños.
En entornos de IA, un solo nodo lento o sobrecargado puede limitar el rendimiento de cientos de trabajadores. Las avalanchas de reintentos agravan la congestión en lugar de aliviarla. Los picos de latencia se vuelven impredecibles, especialmente en las cargas de trabajo de recuperación, donde el tiempo de respuesta afecta directamente al comportamiento de las aplicaciones. No se trata de casos excepcionales, sino de condiciones operativas habituales en los sistemas de IA a gran escala.
Anteponer el control al almacenamiento
Está surgiendo un patrón de diseño diferente: colocar un controlador de entrega de aplicaciones (ADC) delante del almacenamiento para acceder a los datos de IA. Soluciones como F5 BIG-IP proporcionan un único punto de entrada sujeto a políticas para el tráfico de ingesta y lectura, en lugar de permitir que cada nodo de trabajo se conecte de forma independiente.
Esto cambia radicalmente el comportamiento del sistema. El tráfico puede regularse antes de que sature los nodos de almacenamiento. Las tareas que generan demasiado tráfico o presentan un comportamiento anómalo pueden aislarse. La distribución inteligente evita que se formen puntos de congestión, en lugar de reaccionar cuando ya se han producido. La conmutación por error se vuelve fluida y predecible durante la degradación de los nodos, las tareas de mantenimiento o los procesos de reequilibrado.
Para las cargas de trabajo de IA, esta capa de control protege la estabilidad del clúster durante los picos de entrenamiento y las ráfagas de consultas RAG. Garantiza que ningún componente soporte inadvertidamente más carga de la que le corresponde.
Durante décadas, tecnologías como F5 BIG-IP han gestionado la carga, el estado y los fallos en aplicaciones de misión crítica. Las cargas de trabajo de IA trasladan esos mismos principios a la capa de datos, donde la concurrencia extrema y los patrones de acceso en ráfagas dejan mucho menos margen de error.
Enrutamiento del tráfico basado en el estado para cargas de trabajo de IA
En los sistemas de IA, el estado de los nodos importa más que la equidad. Los nodos de almacenamiento se degradan bajo una carga sostenida. Los fallos y el reequilibrado son habituales, no excepcionales. Sin embargo, las cargas de trabajo de IA no toleran la disponibilidad parcial ni un rendimiento irregular.
El direccionamiento del tráfico basado en el estado de los nodos y clústeres de almacenamiento permite que los sistemas se adapten continuamente. Los destinos con problemas o sobrecargados se evitan automáticamente. El tráfico se redistribuye durante los fallos y los eventos de escalado sin necesidad de reiniciar los trabajos. La recuperación es más rápida porque la congestión se previene, en lugar de limitarse a detectarla.
Esta capacidad permite directamente realizar procesos fiables de entrenamiento, ajuste fino y recuperación a gran escala.
La visibilidad como ventaja oculta
Una de las ventajas menos valoradas de situar una capa de control delante del almacenamiento es la visibilidad. Los equipos de almacenamiento suelen carecer de información sobre cómo acceden realmente a los datos las tareas de IA. Los patrones de latencia de cada tarea, las tasas de error por carga de trabajo y la amplificación de lectura durante los picos de actividad son difíciles de observar únicamente desde las plataformas de almacenamiento.
Al centralizar el acceso mediante un ADC, los equipos obtienen información práctica sobre el comportamiento de los datos de IA. Las distribuciones de latencia, los puntos críticos de acceso y los primeros indicios de inestabilidad se hacen visibles en tiempo real. Esta información permite planificar mejor la capacidad, resolver problemas con mayor rapidez y tomar decisiones arquitectónicas más fundamentadas a medida que evolucionan las cargas de trabajo de IA.
Protección del acceso a los datos de IA sin cambiar el almacenamiento
Los flujos de datos de IA también requieren una gobernanza más sólida. La aplicación centralizada de la autenticación, el cifrado y los límites de frecuencia en el perímetro del almacenamiento protege los datos confidenciales de entrenamiento e inferencia sin necesidad de modificar las plataformas de almacenamiento ni los clientes.
Este enfoque se adapta de forma natural a la concurrencia de la IA. Protege los flujos de datos sin sacrificar el rendimiento y evita tener que incorporar la lógica de seguridad en cada aplicación o tarea.
El balanceo de carga como capa de estabilidad para la IA
La ingesta y el acceso a los datos de IA determinan ahora los límites de la infraestructura. Se acabó la época en la que se daba por sentado que el almacenamiento absorbería sin más las cargas desiguales. El balanceo de carga ya no es opcional ni genérico.
Situar un control inteligente y consciente del estado del sistema delante del almacenamiento permite obtener un mayor rendimiento, una menor latencia y una mayor resiliencia para las cargas de trabajo de IA. Y, lo que es más importante, convierte el balanceo de carga en una capa de estabilidad que mantiene los sistemas de IA en funcionamiento cuando la concurrencia, la escala y la intensidad de los datos alcanzan sus niveles máximos.
F5 distribuye y protege aplicaciones de IA en cualquier lugar
Para obtener más información sobre nuestras soluciones de entrega de datos de IA, visite nuestra página de Soluciones de entrega de datos e infraestructura de 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:
Impulsa 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
Prácticas recomendadas para optimizar la infraestructura de IA a gran escala
Implementación de aplicaciones de IA a gran escala: el papel de los ADC
Protege tu canalización de datos de IA sin ralentizarla
Sobre los autores
Mark Menger es arquitecto de soluciones en F5 y está especializado en alianzas tecnológicas en los ámbitos de la IA y la seguridad. Lidera el desarrollo de la arquitectura de referencia de IA de F5, impulsando soluciones de IA seguras y escalables. Gracias a su experiencia como arquitecto de soluciones globales e ingeniero de soluciones, Mark contribuyó a la arquitectura de nube segura de F5 y participó en el desarrollo de su arquitectura distribuida de cuatro niveles. Como coautor de Solving IT Complexity, aporta su experiencia en la resolución de retos de TI. Anteriormente, trabajó como desarrollador de aplicaciones y arquitecto empresarial, centrándose en las aplicaciones modernas, la automatización y la aceleración del valor obtenido de las inversiones en IA.
Más artículos de Mark Menger
Griff Shelley es director de marketing de producto en F5 y está especializado en soluciones de entrega de aplicaciones de hardware, software y SaaS. Impulsado por su pasión por vincular la tecnología innovadora con el éxito de los clientes, Griff dirige proyectos de comercialización en los ámbitos de la entrega de aplicaciones a escala global y local, los servicios en la nube y la infraestructura de tráfico de datos para IA. Antes de iniciar su carrera en el sector tecnológico, fue asesor académico de educación superior y obtuvo titulaciones en Eastern Washington University y Auburn University.
Más artículos de Griff ShelleyArtículos relacionados del blog
IA agéntica en ciberseguridad: promesas y riesgos
Descubre por qué el uso de la IA agéntica en ciberseguridad es esencial para combatir las amenazas impulsadas por IA y por qué los agentes también generan nuevos riesgos empresariales.
Cómo los clientes de F5 del sector financiero abordan la soberanía digital sin frenar la innovación
¿Cómo se materializa la soberanía digital en el mundo real? Dos proyectos recientes de F5 con clientes muestran cómo distintas empresas están afrontando estos retos.
Soberanía operativa: cómo desarrollar resiliencia en un mundo impredecible
Para muchas organizaciones, la cuestión ya no consiste únicamente en controlar los datos, sino en mantener la capacidad de operar, adaptarse y recuperarse a medida que evolucionan las leyes y las circunstancias.
No se puede proteger una conversación con un cortafuegos: cómo el red teaming de IA se volvió esencial
Dado que las implementaciones de IA avanzan a la velocidad de las máquinas, los métodos tradicionales de prueba de software ya no resultan adecuados.
Protege tu canalización de datos de IA sin ralentizarla
Proteger el flujo de datos de la IA no es opcional. Eso está claro. Lo que resulta mucho menos evidente —y mucho más difícil— es cómo protegerlo adecuadamente.
Las extranets no están muertas; solo necesitan una actualización
Modernice su extranet: descubra cómo F5 y Equinix ofrecen una conectividad para partners repetible, segura y escalable, sin la complejidad de las redes tradicionales.