확장형 AI 배포에 대한 이해
AI 확장을 위해서는 안전한 차세대 애플리케이션 전송 컨트롤러를 탐색할 수 있는 통합 프레임워크가 필요합니다. 20년 넘게 복잡성이 증가함에 따라 ADC에 대한 요구 사항도 다양해졌습니다. 하이브리드 및 멀티클라우드 환경부터 AI 기반 애플리케이션에 이르기까지 새로운 접근 방식이 필수적입니다.
아래의 F5 AI 참조 아키텍처를 활용하면 AI 웹 애플리케이션, 마이크로서비스, AI 모델 파운드리를 위한 계획을 단순화할 수 있습니다. 워크플로를 7개의 핵심 블록으로 구분하여 보안, 트래픽 관리 및 플랫폼 최적화에 대한 지침을 제공합니다.
AI 아키텍처 구성 요소
OWASP LLM Top 10
대규모 언어 모델과 생성형 AI 애플리케이션을 배포하고 관리하는 데 있어 가장 심각한 보안 위험은 다음과 같습니다.
App Delivery Top 10
하이브리드 멀티클라우드 환경의 주요 과제를 살펴보고 애플리케이션 딜리버리 복잡성을 줄이는 솔루션을 제공합니다.
Design Requirements
효과적인 AI 솔루션을 구현하기 위해서는 기술적 과제를 극복할 수 있는 핵심 역량, 기술, 원칙이 필요합니다.
AI 참조 아키텍처
다음 아키텍처는 대구모 AI 애플리케이션 배포 시 발생할 수 있는 위험과 고려 사항을 이해하고 이에 맞춰 계획하는 데 도움이 되도록 설계되었습니다.
리소스
추천
AI 확장: 훈련 데이터 처리량 최적화
AI 관리: 추론 데이터 관리 간소화
AI 보안: AI 모델 및 데이터 보호
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