NVIDIA BlueField DPUにデプロイされたBIG-IP Next for Kubernetes

Name: NVIDIA BlueField DPUにデプロイされたBIG-IP Next for Kubernetes
Brand: F5

大規模AIインフラストラクチャに高性能なトラフィック管理とセキュリティを提供し、AIアプリケーションの効率性、制御性、パフォーマンスをさらに高めます。

マルチテナンシー、アクセラレーション、オブザーバビリティの実現

NVIDIA BlueField DPU上に導入されたBIG-IP Next for Kubernetesは、企業やサービスプロバイダーに単一の制御ポイントを提供し、AIクラウドインフラストラクチャの利用を最大化するとともに、データ取り込み、モデルのトレーニング、推論、RAG、エージェント型AIのトラフィックを高速化します。

効率を最大化し、コストを削減

最大限に活用し、AIインフラストラクチャへの投資効果を高めます。クラウド規模のAIインフラストラクチャに高性能なトラフィック管理と負荷分散を提供することで、TCOを削減します。

AIクラウドプロバイダー向けマルチテナンシー対応

AIアプリケーション向けに、Kubernetesベースのセキュアなマルチテナンシーとネットワーク分離を実現します。これにより、複数のテナントとワークロードが、サーバーレベルに至るまで単一のAIインフラストラクチャを効率的に共有できます。

DPUを活用したゼロトラストセキュリティ

エッジファイアウォール、DDoS緩和、API保護、侵入防止、暗号化、証明書管理など、重要なセキュリティ機能とゼロトラストアーキテクチャを統合し、これらをDPUにオフロードして高速化・分離します。

一元的な制御

パフォーマンスの向上

インフラストラクチャの可能性を最大限に引き出すAIアプリケーションには、高速なネットワーク機能が求められます。BIG-IP Next for Kubernetesは、フロントエンドネットワークと直接連携してAIクラスターへのトラフィックフローを最適化し、GPUリソースの利用効率を高めます。数十億ものパラメーターを持つAIモデルに対して、BIG-IP Next for Kubernetesはレイテンシーを低減し、データ取り込みと受信クエリ向けに高性能な負荷分散を提供します。

GPUaaSをスケール

マルチテナンシーアーキテクチャで、AIワークロード向けのAIファクトリーとクラウドデータセンターを強化共有コンピューティングクラスターでより多くのユーザーをサポートしながら、AIのトレーニングと推論のワークロードを拡張できます。AIワークロードの自動化に対応する高度なKubernetes機能と一元化されたポリシー制御を活用することで、AIモデルと各所に分散したデータストレージとの接続を高速化するとともに、アプリケーションパフォーマンスの可視性を大幅に向上させます。

データ、モデル、アプリを保護

AI導入のセキュリティ強化と効率化急速に増加するAIモデル向けAPIは、重大なセキュリティ上の課題をもたらします。BIG-IP Next for Kubernetesは、エンドポイントの検出と保護を自動化し、進化する脅威からAIアプリを保護します。ネットワークセキュリティ処理をCPUからNVIDIA BlueField DPUにオフロードし、そのゼロトラストアーキテクチャを活用することで、BIG-IP Next for Kubernetesはきめ細かな保護を実現し、堅牢なデータ暗号化を確保します。このアプローチにより、サイバー防御を強化するだけでなく、AIデータ管理も最適化し、サービスプロバイダーや企業向けに、よりセキュアでスケーラブルかつ効率的なインフラストラクチャを実現します。

南北方向のトラフィックを最適化

ネットワーク、トラフィック管理、セキュリティを統合的に可視化このソリューションは、増大するAIワークロードのニーズに対応し、Kubernetes環境向けに特化して設計されています。南北方向のトラフィックフローの効率を高めるとともに、推論やエージェント型AIなどのAIユースケースにおけるネットワーク、トラフィック管理、セキュリティを統合的に可視化します。

LLMのルーティングと推論を最適化

高度なLLMルーティングにより、タスクを最も効率的なモデルへ動的に振り分け、レイテンシーを短縮し、最初の1バイトが届くまでの時間（TTFB）を改善するとともに、ドメイン固有のLLMを活用して出力品質を高めます。さらに、NVIDIA Dynamoとの統合により、CPU上でコスト効率の高いKVキャッシュを使用して分散推論を高速化し、GPUメモリへの依存を抑えながらパフォーマンスを最適化します。F5はリバースプロキシとして機能することで、Model Context Protocol（MCP）環境のセキュリティを強化し、進化する脅威からLLMを保護するとともに、急速に変化するAIプロトコルへの適応性を確保して、スケーラブルでセキュアな運用を支援します。

NVIDIAアクセラレーテッドコンピューティングの大規模導入

投資効果を最大化

AIファクトリーやクラウドデータセンターに大規模なGPUクラスターを導入する組織にとって、パフォーマンス、効率、セキュリティは成功の鍵となります。BIG-IP Next for Kubernetesは、NVIDIA BlueField-3 DPUプラットフォームを活用し、収益を生み出すアプリケーションに貴重なCPUサイクルを振り向けられるようにします。NVIDIA BlueField-3 DPU（B3220およびB3240バージョン）に導入されたBIG-IP Next for Kubernetesは、データ移動を最適化してGPU使用率を向上させるとともに、エネルギー消費も最適化します。

主な機能

BIG-IP Next for Kubernetesは、AIファクトリー向けに高性能なネットワーキング、高度なセキュリティ、運用の簡素化を提供します。シームレスなスケーリング、Kubernetesとの統合、リアルタイムのトラフィック可視化を実現し、AIワークロードの最適化を支援します。

AIパフォーマンスを最大化

AIワークロードのデータスループットとGPU使用率を向上させます。

セキュアなマルチテナンシー

複数のテナントに対して、安全に分離された環境を実現します。

ゼロトラストセキュリティ

高度なセキュリティ機能でAIワークロードを保護します。

一元管理

単一の管理ポイントで運用を簡素化します。

高速ネットワーキング

負荷の高いAIタスクに対応する超高速接続を実現します。

シームレスな拡張性

AIワークロードの増大に合わせて、インフラストラクチャを容易に拡張できます。

Kubernetes統合

Kubernetesネイティブのワークフローとシームレスに統合できます。

トラフィックの可観測性

ネットワークトラフィックとパフォーマンスをリアルタイムで把握できます。

リソース

注目

F5 BIG-IP Next for Kubernetesは、NVIDIA BlueField DPUとの組み合わせで検証済みのAI推論パフォーマンスを実現します。

The Tolly Groupによる独立したテストでは、F5のインテリジェントなAIトラフィック管理により、推論効率が大幅に向上することが実証されました。これにより、NVIDIAアクセラレーテッドインフラストラクチャ上で実行される大規模なAIワークロードにおいて、トークンスループットの向上、最初のトークンが生成されるまでの時間の短縮、レイテンシの低減が可能になります。

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