Gestion du trafic adaptée à l’IA avec F5 BIG-IP Next for Kubernetes

Avez-vous déjà utilisé une application basée sur l’IA pour rédiger du contenu ou générer une image, saisi votre requête, appuyé sur Entrée, puis attendu ? Et attendu encore ? Pour finalement obtenir une réponse lente, à côté de la plaque et truffée de détails inutiles ?

Aussi frustrante que soit cette expérience, l’essentiel se joue en réalité en coulisses. Les entreprises qui proposent ces expériences d’IA doivent soit concevoir elles-mêmes une infrastructure hautement optimisée, soit s’appuyer sur des fournisseurs de GPU-as-a-Service et de LLM-as-a-Service pour le faire à leur place.

Donner l’impression que tout est simple en apparence représente un défi colossal pour ces fournisseurs. En coulisses, ils assument toute la complexité : maintenir les GPU pleinement exploités, garantir des temps de réponse courts et maîtriser l’utilisation des jetons, afin de nous offrir une expérience rapide et fiable.

Et pour compliquer encore les choses, dans le monde des infrastructures d’IA, une seule chose est constante : le changement. Les modèles évoluent rapidement. Les charges de travail connaissent des pics soudains. De nouveaux besoins en matière de sécurité, de conformité ou de routage apparaissent souvent plus vite que les cycles de publication.

C’est pourquoi une gestion du trafic intelligente et programmable n’est pas un simple « plus ». C’est une nécessité.

Avec F5 BIG-IP Next for Kubernetes 2.1 déployé sur des DPU NVIDIA BlueField-3, nous faisons passer la gestion du trafic au niveau supérieur en combinant un équilibrage de charge intelligent et une programmabilité étendue afin de répondre aux exigences spécifiques des infrastructures d’IA.

Un équilibrage de charge plus intelligent pour une IA plus rapide

L’équilibrage de charge traditionnel répartit le trafic de manière uniforme. Cette approche fonctionne bien pour les applications web, mais dans le cas de l’IA, une répartition uniforme n’est pas toujours efficace. Une petite requête ne peut pas être traitée de la même manière qu’une requête volumineuse contenant beaucoup de tokens ; sinon, les GPU sont surchargés, les pipelines d’inférence se bloquent ou les ressources restent inutilisées.

BIG-IP Next for Kubernetes 2.1 rend l’équilibrage de charge plus intelligent grâce à la télémétrie NVIDIA NIM en temps réel, qui inclut les files d’attente des requêtes en attente, l’utilisation du cache clé-valeur (KV), la charge des GPU, la disponibilité de la mémoire vidéo à accès aléatoire (VRAM) et l’état général du système. BIG-IP Next for Kubernetes 2.1 achemine rapidement et intelligemment chaque requête vers la destination de traitement optimale.

L’impact est clair :

• Une utilisation accrue se traduit par un coût par jeton plus faible. L’optimisation de l’utilisation des GPU libère des cycles CPU et réduit le temps d’inactivité des GPU. Cela permet d’héberger davantage de locataires par serveur et de limiter le surprovisionnement.
• Des réponses plus rapides rendent les utilisateurs plus satisfaits. La réduction du délai avant le premier jeton (TTFT) et de la latence des réponses offre une expérience plus fluide, réduit le nombre de nouvelles tentatives et favorise une utilisation accrue.
• Une meilleure monétisation permet de créer des modèles de revenus évolutifs. L’application en temps réel de quotas basés sur les jetons et de différents niveaux d’offre permet de définir clairement les limites de monétisation et de proposer des modèles tarifaires prévisibles.

Une programmabilité qui suit le rythme

L’intelligence vous apporte de l’efficacité, tandis que la programmabilité vous donne le contrôle. Grâce aux capacités de programmation améliorées offertes par F5 iRules sur BIG-IP Next for Kubernetes 2.1, nous donnons aux clients les moyens de s’adapter instantanément, sans attendre la prochaine version intégrant de nouvelles fonctionnalités.

Aujourd’hui, cela signifie l’accès à des fonctionnalités telles que le routage des LLM (orientation en temps réel des requêtes entre différents modèles et versions), la gouvernance des jetons (application des quotas et de la facturation directement dans le chemin de données) et la gestion du trafic MCP (mise à l’échelle et sécurisation du trafic du protocole Model Context Protocol entre les agents d’IA).

Et ce n’est qu’un début. La véritable valeur de la programmabilité réside dans sa flexibilité : à mesure que de nouveaux modèles, accords de niveau de service et exigences de conformité apparaissent, les fournisseurs peuvent élaborer leurs propres politiques sans être limités par les fonctionnalités prêtes à l’emploi.

L’association de l’intelligence et de la programmabilité dans BIG-IP Next for Kubernetes 2.1 ne vise pas seulement les performances : elle est conçue pour contribuer à rendre l’infrastructure d’IA plus prévisible, plus adaptable et plus rentable.

Qu’un fournisseur de cloud d’IA propose de la capacité GPU pour le calcul, des modèles d’IA ou les deux, il peut désormais évoluer sans surdimensionner son infrastructure, monétiser ses services sans complexité, les sécuriser sans ralentissement et les personnaliser sans réécriture.

Pour les fournisseurs, cela signifie moins de temps perdu à gérer les urgences et davantage d’attention portée à l’innovation et à la croissance. Pour les clients, cela se traduit par des réponses plus rapides, plus pertinentes et plus fiables. Ce sont ces avancées d’infrastructure en coulisses qui rendent chaque interaction avec l’IA fluide et naturelle, tout en offrant des expériences d’IA qui fidélisent les utilisateurs.

Vous voulez découvrir comment fonctionne la gestion du trafic adaptée à l’IA ?

Découvrez ces courtes démonstrations pour comprendre comment BIG-IP Next for Kubernetes prend en charge les charges de travail d’IA :

Rapports sur les jetons d’IA et sécurité avec BIG-IP Next for Kubernetes
Mise à l’échelle et gestion du trafic pour MCP avec BIG-IP Next for Kubernetes

Vous pouvez également en savoir plus sur la page des solutions d’IA de F5.