AIデータ パイプラインを効果的に機能させるには、大規模なデータセットへ高速かつ信頼性の高いアクセスが欠かせません。 モデルのトレーニングや微調整、RAGワークロードの提供にも、AIモデルファウンドリのワークフローやストレージ間でデータをスムーズに移動する高性能なパイプラインが必要です。 F5 BIG-IPは、インテリジェントな負荷分散と高度なトラフィック検査によってS3データ配信を最適化し、AIワークロードの拡張性、パフォーマンス、セキュリティをすべて支えます。
エンタープライズのAIワークロードで、データによるボトルネックが発生しています
AIモデルは、トレーニングや微調整、RAGワークフローで膨大なデータを活用します。 こうしたデータセットは多くの場合、マルチクラウドやオンプレミスのオブジェクトストレージに分散しています。 データ パスにインテリジェントなトラフィック管理を導入しないと、レイテンシが不安定になったりスループットがばらついたりして、GPUの稼働が滞り、インフラコストが高くなります。
従来のストレージ ネットワーク手法では、課題がさらに大きくなります。 多くの場合、アプリケーションはオブジェクト ストアへ直接接続し、ワークロードを単一ベンダーのAPIやリージョンに強く依存させてしまいます。 柔軟性が失われることで、クラスターの処理速度が落ちたり、データをクラウド プロバイダ間で移動する必要が出たり、規制によってストレージの回収が求められたりすると、パイプラインの再バランス調整が難しくなります。 変化があるたびに、ダウンタイムやデータの不整合、アプリケーションの高コストな再構築などのリスクが発生します。
セキュリティの課題によって、状況がさらに複雑になります。 機密性の高いトレーニングデータや価値あるモデル出力が、共有され、時には信頼されていないネットワークを通じてやり取りされています。 一元的な検査とポリシー実施がなければ、データセットの汚染や不正アクセス、データ流出を確実に防げません。 その結果、AIの取り組みが運用の遅延やコンプライアンス違反、さらには評判リスクに直面します。
F5® Application Delivery and Security Platform (ADSP) を使って、AIデータ配信の課題を解決しましょう
F5 BIG-IP を搭載した F5 ADSP なら、S3 互換のデータ配信に最適なプログラム可能で高性能な制御ポイントを提供できます。 F5 BIG-IP では、アプリケーションから特定のストレージ バックエンドを抽象化して分離することで、ワークロードをクラウドやオンプレミス環境間で柔軟に、変更することなくシームレスに運用できます。 F5 BIG-IP でストレージの状態を継続的に監視し、インテリジェントな DNS や負荷分散機能を活用しながら、トラフィックを最適なエンドポイントへ誘導できるため、高負荷やトラフィック急増時でもパイプラインの堅牢性と安定したパフォーマンスを維持できます。
大規模なパフォーマンスを実現することを設計の中心に据えています。 F5専用ハードウェア上で稼働するF5 BIG-IPソフトウェアなら、テラビット級のスループットを処理でき、個々のノードに負担をかけずにストレージ クラスター間でデータを効率よく流せます。 プログラム可能なトラフィック管理によって、アーキテクトがフローの成形、優先制御、複製を行い、輻輳を防ぎつつGPUのリソースを最大限に活用できます。 その結果、トレーニングジョブやファインチューニングは効率よく実行でき、RAGクエリにも必要なスピードと安定性でデータを届けられます。
次の図で、F5 BIG-IP がAIデータ取り込みワークフローにおける3つの重要な工程（モデルのトレーニング、微調整、RAG）をどのように支えているかを説明します。 あなたは、地理的に分散したデータの集約、エンドポイントの回復力、最適化されたストレージ配信といった基本的な課題に、ワークフローの各要素が対応していることを確認できます。 インテリジェントDNSルーティング、プログラマブルなトラフィック管理、高度なセキュリティ強化などを活用することで、AIパイプラインの拡張性、信頼性、セキュリティを私たちはしっかり実現します。 このアーキテクチャで、あなたはデータの移動ライフサイクル全体を通じてデータ汚染や不正アクセスから守りながら、常に高いパフォーマンスを維持できます。
F5なら、セキュリティを後付けせず最初から組み込みます。 F5 BIG-IPを使えば、データの出入口すべてで一元的な検査を行い、不正や異常なデータセットがパイプラインを汚染する前にしっかり防げます。 TLS終端やDDoS軽減、レイヤ7のAPI保護などの機能によって、ストレージベンダーを超えた制御が実現し、フレームワークや業界要件に準拠するためのガバナンスや監査性も確保できます。
AI アプリのデータ フローを管理し、特にコア ネットワーク内や複数の場所にまたがる大規模なネットワーク輻輳を防ぐことが重要です。 F5 は、単一のシャーシで最大 6 Tbps まで拡張でき、ますます複雑になり、大量のデータ トラフィックを伴う最新の AI ワークロードの要求に対応できます。 F5® VELOS® は、安全で回復力に優れた高性能のロードバランシングを実現し、システム間で AI データを最適にルーティングして、迅速な処理と中断のない可用性を保証します。 つまり、データは目的の宛先に迅速かつ安全に到達し、AIapplicationのパフォーマンスが全体的に向上します。
最適化されたAIデータパイプラインで、ビジネスに確かな成果をもたらします
AIのデータ パスにF5 BIG-IPを導入すれば、あなたはパイプラインの脆弱さを解消し、無駄なコンピューティングを減らせます。 GPUを常に最大限活用でき、ジョブの完了も早まり、データ量が増えてもワークロードが確実にスケールできるとAIチームも安心できます。 無用なボトルネックを防ぐことで、モデル構築までの時間を短縮し、インフラストラクチャのROIも高められます。
アプリケーションとストレージをゆるやかに連携させることで、あなたの企業は高額なリライトやダウンタイムを避けながら、新しいオブジェクトストレージ ソリューションの導入や新たな地域への拡大、パブリッククラウドからのワークロードの移行を柔軟に進められます。 こうした柔軟性によって、コストの削減、ベンダー選定の幅、レジリエンスを確実に実現できます。AI活用が加速し、ストレージ戦略が進化する今、これらはあなたにとって欠かせない要素です。
ポリシー実施を一元化すれば、データの整合性やコンプライアンスを常に確実に維持できます。 F5 BIG-IP を使えば、あなたは機密性の高いデータをエンドツーエンドで守り抜くために必要な可視性や監視、そして管理機能を手に入れられます。経営層へも安心して説明できます。 その結果、あなたは高速で信頼性が高いだけでなく、安全性とコンプライアンスも担保され、エンタープライズ規模にも対応できる AI インフラストラクチャを実現できます。
主なメリット
パイプラインのボトルネックを取り除きましょう
一貫して高いパフォーマンスでデータを届け、GPUを常にフル活用できるようにし、無駄なアイドル時間やジョブの遅延を抑えます。
あらゆるストレージ環境であなたの業務をもっと柔軟にします
アプリケーションを特定のストレージ バックエンドから切り離せば、あなたはコストのかかる書き換えをせずに、クラウドやリージョン、オンプレミス間でシームレスに移動できます。
データ セキュリティとコンプライアンスを強化しましょう
一元的なポリシー実施で機密性の高いデータセットを守り、ポイズニングや不正アクセスを確実に防ぎながら、法規制への適合も徹底できます。
主な特長
サイトのレジリエンス強化と負荷分散を実現します
ストレージの健全性を常に監視し、トラフィックを最適なエンドポイントやサイトへ確実に誘導することで、サービスの強靭さと安定したスループットを実現します。
インテリジェントなトラフィック管理を活用しませんか
フローを大規模に制御し、優先順位と複製を適切に行うことで、GPUの活用を最大化し、AIの学習やファインチューニング、RAGワークロードの混雑を防げます。
セキュリティを統合的に管理しましょう
TLS終端処理やDDoS攻撃の緩和、レイヤ7のAPI保護をデータ パス上で直接行うことで、パイプラインを多層的に守ります。