F5とScality：大規模なAIデータ配信を強化

F5とScality：AIデータ配信とAIパイプラインの最適化

人工知能の台頭はデータ管理に革命をもたらし、人工知能の台頭はデータ管理と処理に革命をもたらしました。これを受けて、さまざまな業界の企業が、AIのパフォーマンスを最大限に引き出すための堅牢なインフラストラクチャに多額の投資を行っています。

AIパイプライン最適化の次の波を牽引するのが、F5とScalityです。両社のソリューションは、スケーラビリティ、レジリエンス、セキュリティに関する課題に最先端の解決策を提供します。ペタバイト規模のデータを格納し、AIアプリケーションのトラフィック処理を管理する両社の革新的な技術を組み合わせることで、AIパイプライン全体でシームレスなデータ配信と処理を実現します。

ここでは、ウェビナー「大規模なAIデータ配信の強化：F5とScalityがパフォーマンスとセキュリティにもたらす変革」の主なポイントをまとめます。両社のテクノロジーがどのように連携してAIパイプラインを最適化するのかを詳しく説明し、両社のソリューションの重要性を示すとともに、組織がこれらを活用してAIデータ配信ワークフローを効率的に拡張する方法を探ります。

AIパイプラインの最適化における負荷分散の重要性を理解する

ウェビナーでは、ScalityのセールスエンジニアリングディレクターであるChris Harvey氏が、AIワークフローの最適化において負荷分散が果たす重要な役割を強調しました。AIワークロードは、高いスループットで中断なくデータが配信されることに大きく依存しています。S3（Amazon Simple Storage Service）は、AI処理における事実上の標準データプロトコルとして定着し、分析、バックアップ、推論などの用途で利用されています。

しかし、GPUを多用するAIアプリケーションでは膨大な同時処理と帯域幅が求められ、さらに推論や検索拡張生成（RAG）では動的なリクエストが発生するため、高度なトラフィック管理の仕組みが必要です。ここで力を発揮するのが、F5の負荷分散ソリューションです。従来のシステムでは、応答しないエンドポイントに接続しやすいDNSラウンドロビン方式に依存する場合があります。一方、F5はヘルスプローブとインテリジェントなアルゴリズムを使用し、障害のあるコネクターが運用を妨げないようにします。

主なポイント：

• 標準プロトコルとしてのS3：S3は現在、AIワークロードで広く使われる共通プロトコルとなっており、極めて多数のクライアントが同時にアクセスする環境で、データフローの最適化に重要な役割を果たしています。
• ヘルスプローブ：F5はアクティブヘルスプローブを使用して、障害が発生したコネクタをワークフローから自動的に除外します。
• 負荷に応じた分散：インテリジェントな負荷分散アルゴリズムでボトルネックを防ぎ、サーバーの使用率を最適化します。

AIパイプラインの課題とScalityのAutonomous Data Infrastructure (ADI)

このウェビナーでは、AIデータ配信のダウンタイム、大規模環境での信頼性の確保、推論時の動的なデータアクセスなど、AIパイプラインでよく見られる課題を取り上げました。ScalityのADIは、F5 BIG-IPソリューションと連携し、KVキャッシュのオフロードとGPUDirectクラスのスループットを実現することで、これらの課題を解決します。
AIパイプライン管理における重大な障害の1つが、GPUのダウンタイムです。クラウドおよびオンプレミスのモデルが経済的なメリットをもたらすには、継続的なデータ取り込みが必要なため、GPUがアイドル状態では投資対効果を得られません。Scalityは、以下の方法でこれらの課題に対処します。

• 動的なデータ要求：GPUホストはトレーニングデータを事前に配置するか、推論中に必要なファイルを動的に取得します。
  
• ダイレクトメモリアクセス（RDMA）：毎秒数テラバイトの高速なデータストリームを実現し、GPUを常に最適な状態で活用できます。

AIパイプラインでダウンタイムが許されない理由

AIアプリケーションは、わずかな不具合にも影響を受けます。長時間実行される分析ジョブは数日から数週間に及ぶことが多く、中断すると、再実行に多大なコストがかかる場合があります。また、一時的なエンドポイント障害によってリアルタイムのRAGプロセスが中断し、重要なビジネス成果が損なわれるおそれもあります。
F5のソリューションは、動的な負荷分散技術とサービス保証の仕組みを導入することで、「常時稼働」の可用性を確保します。

• TLSオフロード：S3コネクタのCPUリソースを節約しながら、証明書の一元管理を可能にします。
  
• 導入トポロジー：グローバルサーバーロードバランシング（GSLB）を使用したシングルサイトおよびマルチサイト構成により、レジリエンスを確保します。

パイプラインを最適化するScalityとF5の連携：アーキテクチャの概要

Scality ADIとF5 BIG-IPの相乗効果が、両製品によるAIファクトリーアーキテクチャの中核を成しています。インテリジェントなリソース管理機能を豊富に備えたこの設計では、セキュリティを確保したAPIのスケーリング、ワークロードの分散、効果的なAIデータ配信を優先しています。特に重視しているのは、以下の点です。

• ステートフルAPI：エージェント型AIや検索メカニズムなどのリアルタイムアプリケーション向けにリソース割り当てを管理します。
• 運用面でのQoSのメリット：F5は、一元的な制御を通じてテナントの分離、トラフィックのスロットリング、サービス階層の適用を可能にし、ノイジーネイバー問題に対処して、システムの機能を最適な状態に維持します。

パフォーマンス、スケーラビリティ、セキュリティの最適化：最先端のイノベーション

複数PB規模の大規模インフラを管理する組織にとって、パフォーマンスの最適化は不可欠です。F5の統合により、AIパイプラインの最適化に適したハードウェアアクセラレーション機能を利用できます。F5独自のFPGA設計とScality ADIのステートレスなS3コネクタープールを組み合わせることで、ボトルネックを生じさせずにスループットを維持する、効率性の高いシステムを構築します。

さらにF5は、耐量子計算機暗号（PQC）標準を含む最先端のセキュリティ対策を活用し、量子技術による復号が将来もたらす可能性のあるデータの脆弱性に、組織が先手を打って対応できるよう支援します。

パフォーマンスの主な特長：

• F5のバイパス機能により、スケーラビリティを維持しながら大量のAIデータを配信できます。
  
• テナント固有の設定により、インフラストラクチャを共有するアプリケーションや組織間を円滑に分離できます。

AIパイプラインの最適化では、個別の問題を修正することよりも、統合されたスケーラブルなソリューションの活用が重要です。F5とScalityのウェビナーでは、両社のテクノロジーが、レジリエンス、スケーラビリティ、セキュリティを一切損なうことなく、動的なAIワークフローがもたらす課題にどのように対処するかをご紹介します。

AIがさまざまな業界に変革をもたらし続ける中、組織は複雑さと脅威の増大に備え、将来にも対応できるインフラを整えるために、F5やScalityが提供するようなソリューションに投資する必要があります。両社の負荷分散、データ配信、インフラ最適化に対する革新的なアプローチは、最新のAIパイプラインを効果的に管理するための指標となります。

AIパイプラインの最適化に役立つ知見や詳細情報については、上のフォームからウェビナー全編をオンデマンドでご視聴ください。