F5 BIG-IP v21.0 améliore la diffusion et l’ingestion des données d’IA pour les workflows S3

Hunter SmitResponsable senior du marketing produit | F5

Mark MengerArchitecte de solutions | F5

Fouad ChmainyArchitecte de solutions

Amazon S3 a transformé l’infrastructure moderne. En dissociant le stockage d’objets des ressources de calcul, S3 a offert aux équipes applicatives une capacité durable et abordable, accessible via une API simple, ainsi que, tout aussi important, un espace neutre pour les données créées à un endroit et utilisées à un autre. Ce modèle est devenu l’un des piliers des pipelines d’IA : les jeux de données d’entraînement sont déposés dans des compartiments, les jeux de données d’affinage transitent par des préfixes versionnés et les corpus de connaissances destinés à la génération augmentée par récupération (RAG) sont récupérés en continu par des indexeurs.

À mesure que les environnements d’IA se développent, il ne suffit plus de connecter votre application à des magasins d’objets compatibles S3 ; les entreprises ont besoin d’une couche de distribution qui rende les transferts de données prévisibles, rapides et sécurisés. C’est précisément le problème auquel répond la distribution des données d’IA : acheminer les bonnes données en toute sécurité vers les magasins d’objets et les fournir de manière fiable aux workflows des plateformes de création de modèles d’IA, en appliquant les politiques sous-jacentes appropriées et en assurant la résilience entre les différents sites. Cela permet aux workflows d’entraînement, d’ajustement fin et de RAG de respecter les délais prévus. Placé devant le stockage, un contrôleur de mise à disposition d’applications (ADC) constitue une nécessité tant commerciale que technique ; il sert de point de contrôle pour protéger les magasins d’objets contre les pics de charge, réguler le débit afin de garantir la fiabilité des clusters et centraliser la gouvernance des déploiements S3 hybrides et multicloud.

Pourquoi placer F5 BIG-IP devant les magasins de données ?

Le stockage de l’IA d’aujourd’hui ressemble au trafic web d’hier, mais sous stéroïdes. L’ingestion se fait par à-coups (par exemple, écritures parallèles et chargements en plusieurs parties), les lectures sont aléatoires et les opérations de maintenance sont constantes (par exemple, reconstruction de nœuds, compactage et hiérarchisation). Ces schémas imprévisibles nécessitent une architecture qui dissocie les applications du stockage sous-jacent, protégeant ainsi les charges de travail contre les perturbations et l’instabilité des points de terminaison. Sans cette couche de distribution dédiée, les entreprises sont confrontées à huit problèmes courants :

1. Défis liés à la résilience locale : Un seul nœud lent ou en cours de reconstruction peut perturber le débit des tâches. F5 BIG-IP atténue ce problème grâce à des moniteurs d’intégrité ciblés, tels que des contrôles S3 HEAD/GET sur des clés témoins, à un équilibrage de charge basé sur des stratégies et au drainage des connexions, afin de garantir la continuité des transferts de longue durée pendant les opérations de maintenance.
2. Résilience globale manuelle : F5 BIG-IP DNS achemine automatiquement les clients vers le site le plus approprié en fonction de son état, de sa proximité et des politiques métier. Il gère de manière transparente les basculements de cluster ou de région sans nécessiter de modifier les points de terminaison des applications.
3. Qualité de service et limitation du débit au niveau des objets et des métadonnées : BIG-IP inspecte et différencie le trafic en fonction du compartiment, du type d’objet, de la taille et des balises. Le débit des requêtes de faible priorité est limité au profit des requêtes de haute priorité, ce qui évite les expirations de délai et les nouvelles tentatives sur les réseaux encombrés ou surchargés.
4. Mises à niveau risquées : Les mises à niveau des logiciels de stockage peuvent perturber les flux de travail. BIG-IP permet d’effectuer en toute sécurité des mises à niveau bleu/vert ou progressives en détournant le trafic des pools concernés et en l’acheminant temporairement vers des versions stables du système jusqu’à ce que les contrôles d’intégrité soient concluants.
5. Flux de réplication congestionnés : La synchronisation interrégionale et la réplication des clusters peuvent rencontrer des goulets d’étranglement pendant les périodes de forte demande. BIG-IP hiérarchise et régule le trafic afin que les processus de réplication ne nuisent pas aux performances des charges de travail des modèles d’IA.
6. Configuration TLS incohérente : BIG-IP centralise la gestion TLS en prenant en charge le déchargement, le rechiffrement ou le transfert transparent. Il applique des politiques de chiffrement cohérentes, la confidentialité persistante parfaite (PFS) et le protocole mTLS lorsque cela est nécessaire, ce qui simplifie les configurations de stockage et permet une mise à l’échelle transparente grâce à l’accélération SSL sur F5 rSeries et F5 VELOS.
7. Protection par cryptographie post-quantique (PQC) : Avec BIG-IP, les organisations peuvent se conformer aux recommandations du National Institute of Standards and Technology (NIST) des États-Unis et du règlement européen sur la résilience opérationnelle numérique (DORA) en prenant en charge la PQC pour les données en transit et en protégeant les données contre les attaques de futurs ordinateurs quantiques, telles que les attaques de type « collecter maintenant, déchiffrer plus tard ».
8. Protection du protocole S3 : BIG-IP détecte et bloque les attaques visant le protocole S3, telles que les injections, l’élévation de privilèges, la prise de contrôle de buckets, la réutilisation d’identifiants ou d’URL présignées et la prise de contrôle de comptes, avant qu’elles n’atteignent le backend.

Les profils de livraison de données S3 arrivent dans BIG-IP v21.0

BIG-IP version 21.0 introduit des profils TCP/TLS S3 conçus pour transformer facilement un serveur virtuel en point d’entrée S3 prêt pour la production. Ces profils fournissent des paramètres TCP adaptés aux liaisons à haut débit, optimisent le comportement HTTP/S3 pour prendre en charge les chargements en plusieurs parties et les nouvelles tentatives, et mettent en œuvre des mesures de sécurité telles que des listes strictes de méthodes autorisées et l’authentification mTLS facultative. Cela simplifie le passage de la configuration du cluster à des pipelines d’IA pleinement opérationnels, réduisant le temps de mise en place de plusieurs jours à quelques minutes.

La diffusion de données pour l’IA en action

Les démonstrations suivantes montrent comment BIG-IP va au-delà d’une configuration plus rapide pour offrir une valeur opérationnelle durable. Elles mettent en évidence la manière dont la distribution des données S3 peut être dissociée des changements d’infrastructure, adaptée dynamiquement grâce à des politiques programmables et protégée contre les contraintes exercées sur le cluster. Ensemble, ces exemples montrent comment une couche de distribution dédiée garantit que les pipelines d’IA restent prévisibles, évolutifs et sécurisés.

Démo 1 : abstraction du cycle de vie

Cette démonstration montre comment les applications peuvent rester connectées et fonctionner sans interruption, même lorsque les environnements de stockage évoluent. Grâce à l’abstraction des points de terminaison, les charges de travail restent résilientes face aux changements liés au cycle de vie des clusters, aux changements de fournisseur, aux mises à niveau de version ou à l’extension des clusters, sans qu’il soit nécessaire de reconfigurer les applications. Elles bénéficient en outre d’une observabilité qui fournit des informations sur les performances et la conformité.

Démo 2 : programmabilité du plan de données

Nous montrons ici comment les politiques et le routage peuvent être ajustés dynamiquement au niveau du plan de données. Cette flexibilité permet aux entreprises d’appliquer des contrôles précis, d’adapter les schémas de trafic aux besoins métier et de faciliter les transitions entre environnements tout en maîtrisant les risques.

Démo 3 : Prévention des points chauds

La dernière démonstration montre comment une supervision avancée et un équilibrage intelligent de la charge permettent de réduire les points chauds et de protéger les clusters soumis à de fortes contraintes. En détectant les défaillances et en évitant les nœuds surchargés avant qu’ils ne perturbent les flux de travail, les entreprises peuvent maintenir un débit constant et sécuriser les pipelines d’IA critiques.

Notes de conception à l’intention des professionnels

Les clusters de stockage compatibles S3 alimentent des applications évolutives d’IA, d’apprentissage automatique et axées sur les données, mais ils présentent des défis inhérents, tels que la formation de points chauds, la maintenance des nœuds, l’évolution des schémas de trafic et la garantie de la résilience lors de charges de travail à forte demande. BIG-IP offre une gestion du trafic flexible et programmable pour relever efficacement ces défis. Voici sept bonnes pratiques essentielles pour optimiser BIG-IP dans les environnements S3 et bénéficier d’une évolutivité, de performances et d’une isolation des opérations de maintenance optimales :

1. Exploitez des algorithmes intelligents d’équilibrage de charge : Évitez l’équilibrage de charge à tour de rôle (round-robin), qui peut créer des points chauds dans les clusters S3 en raison d’une répartition uniforme du trafic. Utilisez des algorithmes adaptatifs, tels que le ratio dynamique ou le nombre minimal de connexions, afin de répartir intelligemment le trafic en fonction de l’état des nœuds et de leur capacité de traitement, pour garantir des performances prévisibles.
2. Déployez des architectures haute disponibilité flexibles : Cette configuration isole les opérations de maintenance des charges de travail des clients, évitant ainsi les interruptions de service tout en assurant une tolérance aux pannes maximale. Les déploiements actif-actif permettent à plusieurs appareils BIG-IP de gérer simultanément le trafic, garantissant une disponibilité continue et augmentant le débit pour les charges de travail importantes.
3. Utilisez l’automatisation de la configuration : L’automatisation accélère le déploiement, simplifie la mise à l’échelle et réduit la complexité liée au maintien de configurations cohérentes dans les différents environnements. Utilisez BIG-IP Application Services 3 Extension (BIG-IP AS3) et BIG-IP Declarative Onboarding pour automatiser le provisionnement et la configuration de BIG-IP.
4. Utilisez des moniteurs d’intégrité avancés pour les points de terminaison S3 : activez des moniteurs d’intégrité personnalisés pour vérifier la disponibilité et les performances de chaque point de terminaison S3, notamment les temps de réponse, les taux d’erreur et l’utilisation de la capacité des nœuds. BIG-IP peut automatiquement détourner le trafic des nœuds dégradés ou hors ligne, garantissant ainsi la résilience et la continuité des charges de travail, même pendant les opérations de maintenance.
5. Améliorez le débit des données grâce aux optimisations TCP/TLS : Optimisez les configurations TCP, notamment la mise à l’échelle de la fenêtre et le contrôle de congestion, afin d’améliorer le débit lors des transferts volumineux de données d’IA/ML. Le profil TCP de BIG-IP optimisé pour S3 réduit la latence, garantissant une transmission des données chiffrées à la fois sécurisée et rapide.
6. Exploitez la programmabilité du plan de données pour personnaliser le trafic: la programmabilité personnalisée permet un contrôle granulaire du trafic, garantissant performances et flexibilité pour répondre aux exigences spécifiques des charges de travail S3. Utilisez les iRules événementielles de BIG-IP pour acheminer dynamiquement le trafic en fonction des en-têtes, des métadonnées ou de l’état de maintenance de chaque nœud.
7. Activez le routage des requêtes tenant compte de la localisation : Utilisez des stratégies de routage tenant compte de la localisation afin d’acheminer en priorité le trafic vers les nœuds de stockage en fonction de leur proximité géographique ou de la latence. Cela réduit la charge réseau et améliore les temps de réponse pour les charges de travail réparties à l’échelle mondiale qui reposent sur des clusters S3.

Un niveau de diffusion dédié aux pipelines de données d’IA

S3 offre un stockage universel et durable ; F5 BIG-IP version 21.0 dote le stockage d’une couche de diffusion de premier ordre adaptée à l’IA. Il en résulte des pipelines de données hautes performances qui permettent de poursuivre l’entraînement et l’ajustement des modèles, ainsi que l’exécution des workflows RAG, sans dépendre d’une logique client fragile ni de scripts personnalisés. BIG-IP v21.0 est désormais disponible. Pour plus d’informations, consultez le blog annonçant BIG-IP version 21.0. N’oubliez pas non plus de consulter le communiqué de presse publié aujourd’hui.

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À propos des auteurs

Hunter SmitResponsable senior du marketing produit | F5

Hunter Smit est directeur principal du marketing produit pour les solutions et la stratégie chez F5. Il dirige le marketing des solutions pour l’ensemble du portefeuille de F5, notamment dans les domaines de l’infrastructure d’IA et de la sécurité des applications, et pilote l’entrée de F5 sur le marché émergent de la fourniture de données pour l’IA. Hunter est membre du conseil consultatif de l’École de commerce de l’université Whitworth et a enseigné le marketing produit en tant que chargé de cours vacataire. Il est titulaire d’un MBA et d’un Bachelor of Business Administration en management de l’université Whitworth.

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Mark MengerArchitecte de solutions | F5

Mark Menger est architecte de solutions chez F5, où il est spécialisé dans les partenariats technologiques liés à l’IA et à la sécurité. Il dirige le développement de l’architecture de référence de F5 pour l’IA, contribuant ainsi à faire progresser des solutions d’IA sécurisées et évolutives. Fort de son expérience en tant qu’architecte de solutions globales et ingénieur solutions, Mark a participé à l’élaboration de l’architecture cloud sécurisée de F5 et au codéveloppement de son architecture distribuée à quatre niveaux. Coauteur de Solving IT Complexity, il met son expertise au service de la résolution des défis informatiques. Auparavant, il a occupé des postes de développeur d’applications et d’architecte d’entreprise, en se concentrant sur les applications modernes, l’automatisation et l’accélération de la création de valeur issue des investissements dans l’IA.

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Fouad ChmainyArchitecte de solutions

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