AIリファレンスアーキテクチャを調べる
ベスト プラクティス、セキュリティに関する洞察、ハイブリッド マルチクラウド イノベーションのためのツールを使用して、AI の導入を簡素化および拡張します。
スケーラブルな AI 展開を理解する
AI を拡張するには、安全な次世代application配信コントローラーをナビゲートするための統合フレームワークが必要です。 20 年以上にわたり、複雑さが増すにつれて、ADC に対する要求も変化してきました。 ハイブリッドおよびマルチクラウド環境から AI 駆動型applicationsまで、新しいアプローチが不可欠です。
以下では、F5 AI リファレンス アーキテクチャを使用して、ワークフローを 7 つのコア ブロックに分割し、セキュリティ、トラフィック管理、プラットフォームの最適化に関するガイダンスを提供することで、AI Web アプリ、マイクロサービス、AI モデル ファウンドリの計画を簡素化できます。
AI アーキテクチャ コンポーネント
OWASP LLM トップ 10
大規模な言語モデルと生成 AI アプリケーションの導入と管理における最も重大なセキュリティ リスク。
アプリ配信トップ 10
ハイブリッド マルチクラウド環境における主要な課題と、アプリ配信の複雑さを軽減するソリューションを提供します。
設計要件
効果的な AI ソリューションのための技術的課題を克服するために必要な基本的な機能、テクノロジー、原則。
AI リファレンス アーキテクチャ
次のアーキテクチャは、AI アプリケーションを大規模に展開する場合のリスクと考慮事項を理解し、計画を立てるのに役立つように設計されています。
