Gerenciamento de tráfego com reconhecimento de IA usando o F5 BIG-IP Next for Kubernetes

Você já usou um aplicativo com IA para criar um texto ou gerar uma imagem — digitou sua solicitação, pressionou Enter e ficou esperando? E esperando? Até que a resposta finalmente chegou, lenta e imprecisa, repleta de detalhes irrelevantes?

Por mais frustrante que isso seja, a verdadeira questão é o que acontece nos bastidores. As empresas que oferecem essas experiências de IA precisam desenvolver por conta própria uma infraestrutura altamente otimizada ou recorrer a provedores de GPU como serviço (GPU-as-a-Service) e LLM como serviço (LLM-as-a-Service) para fazer isso por elas.

Fazer com que tudo pareça simples para o usuário é um enorme desafio para esses provedores. Nos bastidores, eles assumem essa responsabilidade — mantendo as GPUs ocupadas, os tempos de resposta baixos e o uso de tokens sob controle — para que tenhamos uma experiência rápida e confiável.

E, para complicar ainda mais, no mundo da infraestrutura de IA, apenas uma coisa é constante: a mudança. Os modelos evoluem rapidamente. As cargas de trabalho aumentam repentinamente, sem aviso prévio. Novas necessidades de segurança, conformidade ou roteamento muitas vezes surgem mais rápido do que os ciclos de lançamento.

É por isso que o gerenciamento de tráfego inteligente e programável não é apenas algo “desejável”. É uma necessidade.

Com o F5 BIG-IP Next for Kubernetes 2.1 implantado em DPUs NVIDIA BlueField-3, estamos elevando o gerenciamento de tráfego a um novo patamar, combinando balanceamento de carga inteligente e maior capacidade de programação para atender às demandas específicas da infraestrutura de IA.

Balanceamento de carga mais inteligente para uma IA mais rápida

O balanceamento de carga tradicional distribui o tráfego uniformemente. Isso funciona bem para aplicações web, mas, no caso da IA, uniforme nem sempre significa eficiente. Um prompt pequeno não pode ser tratado da mesma forma que uma solicitação enorme, com muitos tokens; caso contrário, as GPUs ficam sobrecarregadas, os pipelines de inferência travam ou os recursos ficam ociosos.

O BIG-IP Next for Kubernetes 2.1 torna o balanceamento de carga mais inteligente usando a telemetria do NVIDIA NIM em tempo real, que inclui filas de solicitações pendentes, uso do cache de chave-valor (KV), carga da GPU, disponibilidade da memória de acesso aleatório de vídeo (VRAM) e integridade geral do sistema. O BIG-IP Next for Kubernetes 2.1 encaminha cada solicitação de forma rápida e inteligente para o destino de processamento ideal.

O impacto é claro:

• Maior utilização significa menor custo por token. A utilização otimizada da GPU libera ciclos da CPU e reduz o tempo de ociosidade da GPU. Isso permite acomodar mais locatários por servidor e reduzir o superdimensionamento.
• Respostas mais rápidas significam usuários mais satisfeitos. A redução do tempo até o primeiro token (TTFT) e da latência de resposta proporciona experiências mais fluidas, menos tentativas repetidas e maior uso.
• Uma monetização mais eficiente resulta em modelos de receita escaláveis. A aplicação em tempo real de cotas e níveis baseados em tokens estabelece limites claros de monetização e modelos de preços previsíveis.

Programabilidade que acompanha o ritmo

A inteligência proporciona eficiência, mas a programabilidade proporciona controle. Com a programabilidade aprimorada por meio do F5 iRules no BIG-IP Next for Kubernetes 2.1, colocamos os clientes no comando para que possam se adaptar instantaneamente, em vez de esperar pelo próximo lançamento de recursos.

Hoje, isso significa ter acesso a recursos como roteamento de LLMs (direcionamento de solicitações entre modelos e versões em tempo real), governança de tokens (aplicação de cotas e cobrança diretamente no caminho de dados) e gerenciamento de tráfego MCP (escalabilidade e proteção do tráfego do Model Context Protocol entre agentes de IA).

E isso é apenas o começo. O verdadeiro valor da programabilidade está em sua flexibilidade: à medida que surgem novos modelos, acordos de nível de serviço e requisitos de conformidade, os provedores podem criar suas próprias políticas sem ficarem limitados a funcionalidades prontas para uso.

A combinação de inteligência e programabilidade no BIG-IP Next for Kubernetes 2.1 não se resume apenas ao desempenho — ela foi projetada para ajudar a tornar a infraestrutura de IA mais previsível, mais adaptável e mais econômica.

Seja fornecendo capacidade de GPU para computação, modelos de IA ou ambos, um provedor de nuvem de IA agora pode escalar sem superdimensionar a infraestrutura, monetizar sem complexidade, garantir a segurança sem comprometer o desempenho e personalizar sem precisar reescrever o código.

Para os provedores, isso significa menos tempo desperdiçado apagando incêndios e mais foco em inovação e crescimento. Para os clientes, significa respostas mais rápidas, precisas e confiáveis. São esses avanços de infraestrutura nos bastidores que fazem com que cada interação com a IA pareça simples e natural — e proporcionam o tipo de experiência de IA que faz os usuários voltarem sempre.

Quer ver como funciona o gerenciamento de tráfego com reconhecimento de IA?

Confira estas demonstrações rápidas para saber como o BIG-IP Next for Kubernetes potencializa cargas de trabalho de IA:

Relatórios e segurança de tokens de IA com o BIG-IP Next for Kubernetes
Escalonamento e gerenciamento de tráfego para MCP com o BIG-IP Next for Kubernetes

Você também pode saber mais na página de soluções de IA da F5.