テストで実証：F5によりMinIOストレージのスループットが最大3倍に向上

Florin Meilescuシニアプリンシパルソフトウェアエンジニア | F5

Muppalla Sridharプリンシパルテクニカルマーケティングエンジニア | F5

Paul Pindellプリンシパルソリューションアーキテクト | F5

AIワークロードが失敗するのは、モデルの性能が不十分な場合だけではありません。データパスが処理に追いつかない場合にも失敗します。企業がモデルのトレーニング、ファインチューニング、検索拡張生成（RAG）を拡大するにつれ、ストレージとコンピューティング間のデータ移動が、パフォーマンスを左右する重大な制約となっています。ネットワークのレイテンシとジッターによってオブジェクトストレージのスループットが低下すると、モデルパイプラインの処理速度が落ち、GPUがアイドル状態になり、インフラストラクチャコストが増加します。

このためF5は、F5 BIG-IPがAIデータ配信を大幅に改善できることを示す、S3互換ストレージ環境向けの新たな独立性能検証結果を発表します。

独立機関による検証で、機能テスト時のスループット向上を確認

SecureIQLabは、F5 BIG-IP Local Traffic Manager (LTM)をF5 VELOS CX410シャーシ上で2枚のBX520ブレードとともに稼働させ、MinIOクラスターの前段に導入した構成について検証しました。その結果、レイテンシーとジッターが発生する条件下では、ベースラインのトラフィックと比較してスループットが最大332%向上しました。また、ネットワーク障害の度合いが増すほど、ストレージのデータパスにプログラム可能な制御ポイントを導入する価値が一層顕著になることが示されました。

これが重要なのは、AIインフラに関する議論の多くが、依然としてコンピューティングとストレージを個別に捉えているためです。実際には、AIのパフォーマンスはシステム全体に左右されます。ストレージとコンピューティング間のネットワーク経路が不安定であれば、どれほど高性能なGPUクラスターでも効率的に稼働できません。AIファクトリーや大規模な推論環境を構築するアーキテクトは、ストレージのデータパスを、アプリケーションとオブジェクトストアをつなぐだけの受動的な接続ではなく、アーキテクチャ全体の中で適切に設計・管理すべき要素として扱う必要があります。

SecureIQLabのレポートでは、ローカルデータセンター環境、SD-WAN条件、最大75 msのレイテンシと5 msのジッターが発生する長距離ネットワークなど、現実的なシナリオにおけるS3互換ストレージのスループットを評価しました。レイテンシが最も高いシナリオでも、F5はベースライン構成を大幅に上回るスループットを維持し、TCPプロキシ、コネクションの再利用、トラフィック最適化がオブジェクト転送の安定化に与える効果を実証しました。また、暗号化／復号の純粋なスループットも測定し、BX520ブレード2基の構成で1 GBのオブジェクトを使用したF5 VELOS CX410シャーシの導入環境では、173.65 Gbpsに達しました。

SecureIQLabのパフォーマンス検証レポートでは、スループットが最大332%向上したことに加え、以下の主な結果が示されています。

• 低遅延のエンタープライズSD-WAN環境（遅延10 ms、ジッター2 ms）では、F5 VELOSによりS3スループットが62.5 Gbps（F5 VELOSを使用しない場合のパフォーマンス）から121.7 Gbpsに向上し、パフォーマンスが95%改善しました。
• 低遅延のブロードバンド/VPN環境（レイテンシ10 ms、ジッター5 ms）では、F5 VELOSによりS3スループットが46.8 Gbps（F5 VELOSを使用しない場合のパフォーマンス）から119.6 Gbpsに向上し、パフォーマンスが155%改善しました。
• 高レイテンシのマルチクラウドバックボーン環境（レイテンシ75 ms、ジッターなし）では、F5 VELOSによりS3スループットが10.9 Gbps（F5 VELOSを使用しない場合のパフォーマンス）から41.5 Gbpsに向上し、パフォーマンスが281%改善しました。
• 高レイテンシで変動の大きいエッジ環境（レイテンシ75 ms、ジッター5 ms）では、F5 VELOSにより、S3スループットが9.6 Gbps（F5 VELOSを使用しない場合のパフォーマンス）から40.1 Gbpsに向上し、パフォーマンスが316%改善しました。
• 高レイテンシのSD-WANマルチクラウド環境（レイテンシ75 ms、ジッター2 ms）では、F5 VELOSによりS3スループットが9.5 Gbps（F5 VELOSを使用しない場合のパフォーマンス）から41.2 Gbpsに向上し、パフォーマンスが332%改善しました。

レイテンシーはS3互換ストレージのスループットを制限する最大の要因

S3互換ストレージクライアントとストレージノード間のレイテンシーは、予想をはるかに上回る影響をスループットに及ぼしました。たとえば、ベースライン結果では、レイテンシーが10 msの場合、スループットはレイテンシーが0 msの場合のベースラインスループットの約60%に低下しました。また、レイテンシーが75 msの場合は、レイテンシーが0 msの場合のベースラインスループットの約8.25%に低下しました。

F5では、レイテンシーよりもジッターの方がスループットに相対的に大きな影響を与えると予想していましたが、実際には正反対の結果となりました。S3クライアントとストレージノード間のスループットには、ジッターよりもレイテンシーの方が大きな影響を与えました。

プロキシとして機能するBIG-IP LTMを搭載したF5 VELOSは、S3互換ストレージクライアントとストレージノード間のトラフィックを最適化し、実環境のネットワークにおいて、検証開始時の予想を大幅に上回るスループット向上を実現します。

データ配信はAIアーキテクチャの基盤

ビジネスおよびテクノロジーのリーダーにとって、要点は明確です。AIインフラストラクチャのパフォーマンスは、もはやコンピューティングやストレージだけの問題ではなく、データデリバリーの問題です。F5 Application Delivery and Security Platform (ADSP)の一部であるF5 BIG-IPは、AIモデルのトレーニング、ファインチューニング、RAGワークフローで使用するデータセットを取り込むための、スケーラブルでセキュアかつ高性能なエントリーポイントを提供します。インテリジェントなトラフィック管理、ポリシーに基づく制御、耐障害性に優れたフェイルオーバーを組み合わせることで、F5はAIパイプラインの予測可能性、ガバナンス、効率の向上を支援します。

その価値は、3つのアーキテクチャ上の利点として現れます。

第1に、F5は、ストレージおよびコンピューティングインフラストラクチャ間での大規模データセットの移動を調整・最適化し、分散データ転送を改善します。第2に、F5は疎結合とエンドポイントのレジリエンスを実現し、ストレージアーキテクチャの進化に伴うパフォーマンスと柔軟性の維持を支援します。第3に、F5はAIデータパスにプログラム可能なトラフィック管理を導入し、これまで可視性が限られていた領域で、ポリシー、オブザーバビリティ、制御を適用できるようにします。

最終的に、これにより組織は、理想的なラボ環境だけでなく実環境でもシステムの信頼性の高いパフォーマンスを確保しながら、AIインフラストラクチャへの投資効果を最大化できます。これは、アプリケーションデリバリの原則が最新のAIインフラストラクチャ設計の基盤になりつつあるという、業界全体の大きな変化も示しています。

SecureIQLabの完全版レポートをダウンロード

SecureIQLabのパフォーマンス検証レポート全文をご覧ください。このレポートでは、今回の調査結果の根拠となる手法、トポロジー、結果を詳しく説明し、F5がMinIOおよびその他のS3互換ストレージ環境におけるAIデータ配信の最適化、安定化、拡張をどのように支援するかをご確認いただけます。

F5のAIへの取り組みは、これだけではありません。F5がAIアプリケーションのデリバリーとセキュリティ確保を支援するさまざまな方法をご覧ください。

著者について

Florin Meilescuシニアプリンシパルソフトウェアエンジニア | F5

Florin Meilescuは、F5のシニアプリンシパルソフトウェアエンジニア兼テストアーキテクトです。ハードウェア、ソフトウェアプラットフォーム、パブリッククラウド環境にわたるBIG-IPのソリューションテストアーキテクトを務めています。Citrix NetScalerでの経験を含め、アプリケーションデリバリコントローラー（ADC）市場で20年以上の経験を有しています。専門分野は、L2からL7までのプロトコルと、それらを扱うLinuxサーバーからキャリア初期にサポートしていたネットワーク機器まで、幅広いシステムに及びます。ブカレスト工科大学で工学の学士号を取得しています。

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Paul Pindellプリンシパルソリューションアーキテクト | F5

Paul PindellはF5のプリンシパルアーキテクトです。Technology Alliances部門で、F5の製品ポートフォリオ全体にわたる技術パートナーシップを統括しています。2019年以降は、F5初のイノベーションプロジェクトの立ち上げ支援をはじめ、全社戦略の取り組みにおいても重要な役割を担っています。F5のAI戦略タイガーチームを率い、F5の既存製品がAIアプリケーションのセキュリティ確保とデリバリにどのように貢献できるかを明確にすることに注力しました。その後、AIアプリケーションのデリバリとセキュリティを支えるために必要な中核的な構成要素、課題、リスク、パートナーソリューションを示すF5のAI Reference Architectureの策定にも携わりました。OPI Summit、OCP Global Summit、Intel InnovatiON、Open Source Summit、Red Hat Tech Exchangeのほか、米国およびEMEA各地で開催された複数のVMworldカンファレンスなど、業界イベントで基調講演や分科会講演を数多く行っています。また、オープンソースプロジェクトの創設者兼メンテナーであり、Open Programmable Infrastructure ProjectのOutreach Committeeで委員長を務めています。以前は、SymantecのAntivirus Response Data Centersおよびセキュリティソフトウェアテストラボのデータセンター運用を統括していました。

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