AI Infrastructureに関するブログ記事
AI Infrastructureに関するブログ記事(42)
分散推論：50のデータセンターを1つのサービスに
F5による分散推論：F5 DNSソリューションとF5 BIG-IP Next for Kubernetesが、複数のGPUサイトからなるネットワークを、AIを考慮したSLA主導のルーティングによって1つのサービスとして機能させる仕組み。
著者：Praful Bhaidasna
AIが新たな攻撃対象領域に。セキュリティ対策の準備はできていますか？
エンタープライズAIの機能が飛躍的に向上したことで、攻撃対象領域が大幅に拡大しています。この領域を保護する方法をご紹介します。
著者：Mani Ganesan
柔軟性と制御：相反するように見えるニーズがハイブリッドクラウド導入を促進
ハイブリッドマルチクラウドが暫定的な状態から意図的なアーキテクチャ設計の選択肢へと移行した経緯と、経営幹部が引き続き採用する理由をご紹介します。
著者：François Locoh-Donou
経営幹部が抱くAIに関する4つの誤解
AIに関する誤解は数多くあります。ここでは、組織が自社環境にAIを導入する際に見直す必要があるかもしれない4つの誤解を紹介します。
著者：Kunal Anand
モデルルーティングがセキュリティインフラになり得る理由
エージェント型AIは、アイデンティティ管理の限界を浮き彫りにします。特化型モデルとポリシーベースのルーティングを組み合わせることで、権限をモデルの選択に結び付け、影響範囲とガバナンスの複雑さを軽減します。
著者：Lori Mac Vittie
F5 Post-Mythos Security Summitを見逃せない4つの理由
Mythos後の世界でアプリ、API、モデルを守るための専門家のアドバイスをご紹介します。
著者：John Maddison
グローバルテクノロジー企業がF5で拡大するAPIを保護し、AI導入準備を加速
大手テクノロジープロバイダーが、ベンダーの乱立を回避しながら、急速に拡大するAPIエコシステムをどのように管理できるようになったのかをご覧ください。
著者：Ian Dinno
F5 AI Gateway：エンタープライズAIを一元管理
F5 AI Gatewayは、あらゆるAIモデル、エージェント、ツールのガバナンス、セキュリティ確保、最適化を単一のコントロールプレーンで実現し、トークンコストを30～60%削減します。
著者：Nirav ShahグローバルクラウドプロバイダーがF5でデータ配信を改善する方法
オブジェクトストレージは、データの移動ではなく保存を目的に構築されています。あるクラウドプロバイダーがF5 BIG-IPを活用してAIデータ配信を再設計した方法をご覧ください。
著者：Hunter Smit
AIの経済性はデータ転送が左右する
トークン当たりのコストとAIインフラの経済性を左右するのは、GPUの高速化だけではなく、推論ルーティング、セキュリティ、インパス制御である理由をご覧ください。
著者：Santosh Erram
AIアプリケーションデリバリーのトップ10：リソース使用効率の低さ
AIではリソース使用率が変動しやすくなります。リクエストのコストはプロンプト、コンテキスト、推論によって大きく異なるため、単純にRPSに基づいてルーティングすると、GPUへの負荷集中、キューの滞留、レイテンシの急増が発生します。
著者：Lori Mac Vittie
AIアプリケーションデリバリのトップ10：個別仕様のアプリケーション要件
AIにより、「個別対応」は例外ではなく標準になります。リクエストがモデル選択、検索、ポリシー、ツールを組み合わせた処理チェーンになるため、デリバリーはアプリ単位ではなく、リクエストごとに適応する必要があります。
著者：Lori Mac Vittie
AIの次なる時代を切り拓くのは共有。Kimi K3が、その代償を高くした。
Kimi K3は、オープンなフロンティアモデルにラックスケールのインフラストラクチャが必要な理由を示しています。F5とNVIDIAが、安全で効率的なAI推論の提供をどのように改善するかをご覧ください。
著者：Ahmed Guetari
あらゆるデジタル主権戦略に必要な5つの機能
F5 ADSPが、複雑さを軽減し、デジタル主権戦略の進化に柔軟に対応するために組織が必要とする基盤をどのように提供するかをご紹介します。
著者：Nirav Shah
データ主権：新たな圧力を受け、組織にリスクの再考を迫る
もはや問われているのは、データやアプリケーションがどこに存在するかだけではありません。誰がそれらを管理し、誰がアクセスできるのか、そして組織が運用の柔軟性を維持できるのかが重要です。
著者：Bart Salaets
次のSREはマシンかもしれない
制御は、意図を示すプロンプト、トークン、ルーティングに集約されつつあります。アーキテクチャ上の課題は、AIがどこまで動作できるか、いつ判断を委ねる必要があるか、そしてどのように元に戻せるかを定義することです。
著者：Lori Mac Vittie
プライベートAIのセキュリティ確保：利便性か、制御か？
新たに導入されたF5 AI Security Platformが、AIセキュリティにおけるプライバシーにどのように取り組むかをご紹介します。
著者：Mark Toler, John Wyss
F5 NGINX Gateway FabricでAIデリバリーを標準化
F5 NGINX Gateway Fabricが、企業によるKubernetesトラフィックの標準化、アプリケーションの保護、大規模なAI推論への対応準備をどのように支援するかをご紹介します。
著者：Karthik Krishnaswamy
F5とEquinixが分散AIのセキュリティとガバナンスを支援する仕組み
ハイブリッド・マルチクラウド環境でAIエージェントが増加する中、F5 AI GuardrailsとEquinix Distributed AI Hubは、企業が安心して規模を拡大するために必要なセキュリティとガバナンスを提供します。
著者：Joe Kanagusuku
AIのスケーリングを成功させる鍵は、コンウェイの法則を乗り越えること
AIは、それ自体ではスケールしません。ツールや管理責任の境界を統合する一元的なコントロールプレーンがなければ、推論は最も脆弱で、調整負荷の高い階層になります。
著者：Lori Mac Vittie
AIアプリケーションデリバリのトップ10：フォールトトレランスとレジリエンスの欠如
AIにより、従来からあるレジリエンス上のギャップがもたらすコストは大幅に増大します。単一のGPUや依存関係の障害が同期推論チェーン全体に連鎖し、レイテンシーが累積して出力品質が低下します。
著者：Lori Mac VittieF5 AI Virtual Summitに参加すべき3つの理由
6月23日に開催される本オンラインイベントでは、AIの構築、セキュリティ確保、スケーリングに向けた実践的な戦略をご紹介します。
著者：F5 Newsroom Staff
運用主権：予測困難な世界でレジリエンスを構築
多くの組織にとって、もはや課題はデータの管理だけではありません。法規制や状況が変化する中で、業務を継続し、適応し、復旧できる能力を維持することが重要です。
著者：Bart Salaets検証済みのテストで実証：Dell ObjectScaleとF5 BIG-IPによるレジリエントなAIデータ配信
SecureIQLabは、F5 VELOS、BIG-IP、Dell ObjectScaleがデータ配信のレジリエンスをどのように向上させ、企業によるストレージからコンピューティングへのトラフィックの安定化とAIのボトルネック回避に役立つかを検証しました。
著者：Paul Pindell, Mark Menger, Hunter Smit
エージェント型AIアプリケーションのセキュリティ確保におけるWAFとAPIディスカバリの役割
実行時に機能や連携が変化するのと同じ速さでエージェント型AIシステムを保護するには、実用的な制御を適用するためのAPIディスカバリとWAFが必要です。
著者：Yaniv SazmanF5との連携で実現するインテリジェントな運用
F5、Red Hat、Presidioを活用し、オンプレミスおよびマルチクラウド環境にAI運用を安全に導入
著者：Andy Olson
CISOが先送りできない3つの対策
F5の最新調査で明らかになった知見と、こうしたトレンドを先取りするためにCISOが取るべき対応をご紹介します。
著者：Michael Montoya
インフラは都市に似ています。その理由が重要です。
企業のIT環境は、複雑に広がる都市のようなものです。その管理に、相互接続された単一の管理プラットフォームが必要な理由をご覧ください。
著者：François Locoh-Donou
AIのレイテンシ：セキュリティを犠牲にできない理由
AIのレイテンシは、単なる速度の問題ではありません。パフォーマンス、セキュリティ、信頼性のバランスを考慮したシステム設計が重要です。
著者：Jessica Brennan
会話はファイアウォールでは守れない：AIレッドチーミングがミッションクリティカルになった理由
AIの導入が機械のような速さで進む中、従来のソフトウェアテスト手法では、もはや目的に対応できません。
著者：Jessica Brennan, Allan Healy