DellインフラストラクチャでAIパフォーマンスを向上

F5とDellによるAIインフラストラクチャ最適化ウェビナーの概要

人工知能を初期の実験段階から拡張可能な本番環境へ移行するには、高性能コンピューティングだけでは不十分です。高速でレジリエントかつセキュアなデータパスも必要です。大量のGPUリソースを消費するトレーニングおよび推論パイプラインの処理速度はデータ供給速度に左右されるため、ストレージのデータパスが重大なボトルネックとなります。

この技術ウェビナーでは、F5とDell Technologiesのエキスパートが、高性能なDellインフラストラクチャとF5 BIG-IPトラフィック管理ソリューションを統合することで、データのボトルネックを解消し、GPUへのデータ供給不足を防ぎ、重要なオブジェクトストレージのデータパスを保護する方法を実演します。実環境を想定したテストトポロジ、疎結合による耐障害性の実演、パフォーマンスベンチマークの結果を通じて、スループットや稼働時間を損なうことなくAIデータ配信を拡張できることをご確認ください。

このウェビナーで学べること

• 本番環境向けAIのアーキテクチャ設計： エンタープライズデータストアを検索拡張生成（RAG）およびエージェント型ワークフローに接続するAIインフラストラクチャアーキテクチャの設計方法。
• AIインフラストラクチャの最適化： F5 BIG-IPを「ストレージのフロントドア」として活用し、TCP/HTTPSフローの最適化、S3トラフィックの管理、暗号処理のオフロードを実現するための実践的な手法。
• 疎結合によるレジリエンス：Dellインフラストラクチャ（Dell ObjectScale）をF5 BIG-IPで保護することで、管理されていないトラフィックの急増、SYNフラッド、サンダリングハードのシナリオを緩和する方法。
• 実測ベンチマーク結果：エミュレートされたWAN遅延環境下で、VELOSシャーシシステムと32ノードのDell ObjectScaleクラスターを対象に実施した共同パフォーマンステストの詳細なレビュー。
• ダウンタイムなしのトラフィック再ルーティング：インテリジェントなヘルスモニタリングにより、ノード停止時にも稼働中のワークロードを中断することなく、S3クライアント接続を自動的に再ルーティングする仕組み。

ウェビナーの構成と主なトピック

1. AIに不可欠な資産としてのオブジェクトストレージ

オブジェクトストレージは、もはやバックアップやコールドアーカイブだけのものではありません。最新のRAGアーキテクチャと自律型AIエージェントは、膨大なデータストアへのアクセスに、低レイテンシーで動的なS3呼び出しを利用しています。しかし、突発的に急増するAIトラフィックやセキュリティ脅威により、管理されていないストレージクラスターでは、障害の急増やGPUのアイドル状態が発生しやすくなります。

2. ストレージのフロントドアとしてのF5 BIG-IPの役割

AIインフラを真に最適化するため、企業はストレージファブリックの前段にApplication Delivery Controller（ADC）を導入しています。F5 BIG-IPはインテリジェントプロキシとして、以下を実現します。

• スマートなS3ロードバランシングとトラフィックステアリング：近接性、負荷、稼働状態に基づいて、クエリを最適なストレージノードに振り分けます。
• プロトコルと接続の最適化：8 KiB～100 MiBのさまざまなペイロードサイズでレイテンシーを最小限に抑える、カスタムTCPチューニング。
• ハードウェアアクセラレーションによるセキュリティ： FPGAおよびCPUのハードウェアアクセラレーションにより、暗号処理のオフロード、DDoS対策、Web Application Firewall（WAF）、Data Loss Prevention（DLP）を提供します。

3. ベンチマークとネットワークトポロジーの結果

このセッションでは、以下を備えた高密度トポロジー全体で実施した共同検証テストについて説明します。

• 高速ノンブロッキングファブリックで接続された2台のサーバーラックにまたがる32台のDell ObjectScale Nodes。
• マルチテラビット規模のクライアントトラフィック生成を処理するF5 VELOSシャーシ。
• WANエミュレーション：エンタープライズ環境およびキャンパス環境における実際のネットワーク遅延とジッターをシミュレーション。

主な調査結果：ストレージパスにF5 BIG-IPを導入することで、堅牢なセキュリティと高可用性を追加しながら、スループットを実質的に低下させることなく、予測可能なパフォーマンスを維持できます。

4. 耐障害性とノード障害の実証

S3クライアントとDellインフラストラクチャを疎結合にすることで、ネットワーク障害による環境への影響をどのように抑えられるかをご確認ください。

• 攻撃の緩和：ストレージを標的とするSYNフラッド攻撃は、クラスターに到達する前にBIG-IPハードウェアASICによって吸収されるため、ObjectScaleの健全性と稼働状態が維持されます。
• ノード停止時の保護： ストレージノードがオフラインになると、BIG-IPはクライアント側での再送やセッション切断を発生させることなく、クライアントリクエストを正常なクラスターメンバーへシームレスにリダイレクトします。

視聴対象者

• AIアーキテクトおよびエンタープライズアーキテクト：スケーラブルなAIインフラストラクチャアーキテクチャの設計を担当する方。
• ストレージおよびデータエンジニア：Dellインフラストラクチャのオブジェクトストレージ全体で、スループットとレジリエンスの最適化を目指す担当者
• インフラストラクチャおよびセキュリティの責任者：AIインフラストラクチャの最適化、脅威の緩和、GPU効率の向上に注力。

オンデマンドウェビナーを視聴

ページ上部のフォームにご入力いただくと、録画をすべて視聴し、F5とDell Technologiesが本番環境でのAI活用をどのように加速できるかをご確認いただけます。