Melhores práticas para otimizar a infraestrutura de IA em larga escala

Mark MengerArquiteto de Soluções | F5

Este post é o quinto de uma série sobre fornecimento de dados para IA.

A maioria das organizações não enfrenta dificuldades com a IA por falta de modelos; eles estão se multiplicando tanto em quantidade quanto em variedade. As dificuldades surgem porque a infraestrutura dessas organizações nunca foi projetada para a forma como a IA movimenta os dados.

O treinamento, o ajuste fino e a geração aumentada por recuperação (RAG) dependem da movimentação confiável, segura e contínua de enormes volumes de dados entre sistemas de armazenamento, redes e camadas de computação. À medida que as iniciativas de IA ganham escala, até mesmo pequenas ineficiências no acesso aos dados, nas políticas de segurança ou na resiliência podem gerar efeitos em cascata, tornando os pipelines mais lentos, interrompendo tarefas ou elevando os custos de infraestrutura.

O que torna isso especialmente desafiador é o fato de que as cargas de trabalho de IA sobrecarregam a infraestrutura de maneiras novas e pouco conhecidas. As transferências de dados levam mais tempo do que o previsto pelas aplicações tradicionais. Os sistemas de armazenamento são dimensionados e rebalanceados com mais frequência. Os requisitos regulatórios e de segurança abrangem ambientes locais, na nuvem e híbridos. Além disso, falhas que poderiam ser toleráveis em uma aplicação web, como uma breve desconexão ou uma nova tentativa, podem comprometer horas ou dias de trabalho do modelo.

Como resultado, muitas organizações acabam reagindo aos sintomas em vez de solucionar as causas-raiz. Essas causas-raiz geralmente envolvem tarefas de treinamento que ficam paralisadas durante janelas de manutenção, pipelines de ajuste fino que se comportam de maneira diferente em cada ambiente, sistemas RAG que ficam mais lentos sob carga ou durante a reindexação e controles de segurança inconsistentes ou difíceis de gerenciar em escala.

Otimizar a infraestrutura de IA não significa buscar os melhores resultados em benchmarks de desempenho. Significa projetá-la visando estabilidade, resiliência, segurança e clareza operacional à medida que tudo cresce simultaneamente — dados, modelos, ambientes e equipes.

Oito práticas recomendadas e a evitar na criação de uma infraestrutura de IA escalável e resiliente

Seja para treinar modelos de grande porte, ajustá-los para tarefas específicas ou viabilizar sistemas RAG que recuperam e analisam dados corporativos, confira as recomendações a seguir sobre o que fazer e o que evitar. Elas destacam as escolhas de infraestrutura que afetam mais diretamente a escalabilidade e a resiliência.

1. Padronize a forma como as cargas de trabalho de IA acessam o armazenamento. Não permita que cada tarefa se conecte diretamente a nós de armazenamento individuais.

• Treinamento: Leituras repetidas de grandes conjuntos de dados exigem um endpoint de armazenamento estável e previsível.
• Ajuste fino: Tarefas menores e frequentes se beneficiam de um acesso consistente, sem necessidade de reconfiguração.
• RAG: Os pipelines de geração e atualização de embeddings dependem de um acesso confiável aos objetos.

Uma camada de acesso única e consistente evita novas tentativas, scripts frágeis e falhas de pipeline à medida que o armazenamento é ampliado ou rebalanceado.

Como o F5 BIG-IP pode ajudar: F5 BIG-IP pode fornecer um ponto de entrada estável que protege as tarefas de IA contra mudanças no backend.

2. Projete para transferências de dados de alto volume e longa duração. Não se baseie em premissas de tráfego de curta duração, típicas da web.

• Treinamento: Tarefas que duram várias horas ou vários dias precisam resistir a lentidões temporárias.
• Ajuste fino: Uma taxa de transferência sustentada é mais importante do que a velocidade de pico.
• RAG: A ingestão de grandes volumes de documentos e a reindexação exigem transferências multipartes confiáveis.

A movimentação de dados de IA se comporta de maneira diferente do tráfego de aplicações e deve ser tratada de acordo.

Como o F5 BIG-IP pode ajudar: Ele permite otimizar conexões duradouras e de alta taxa de transferência, alinhadas aos fluxos de dados de IA.

3. Aplique políticas consistentes de criptografia e acesso em todos os ambientes. Não permita que as regras de segurança fiquem inconsistentes entre os ambientes.

• Treinamento: Conjuntos de dados confidenciais permanecem protegidos, independentemente de onde o processamento é executado.
• Ajuste fino: Os ambientes de desenvolvimento, teste e produção se comportam da mesma forma do ponto de vista das políticas.
• RAG: Documentos proprietários e embeddings permanecem criptografados durante a movimentação entre as camadas.

A aplicação centralizada de políticas reduz os riscos e a sobrecarga operacional.

Como o F5 BIG-IP pode ajudar: Ele oferece um único ponto de controle para políticas de criptografia e acesso em todos os ambientes.

4. Sempre que possível, delegue o trabalho repetitivo de infraestrutura. Não desperdice ciclos de CPU em tarefas que não contribuem para os resultados de IA.

• Treinamento: Os recursos do host são liberados para dar suporte ao pré-processamento e à execução do modelo.
• Ajuste fino: O tempo de conclusão diminui quando vários trabalhos são executados em paralelo.
• RAG: A ingestão e a recuperação permanecem responsivas sob tráfego criptografado.

O trabalho de infraestrutura é necessário, mas não deve competir por recursos com as cargas de trabalho de IA.

Como o F5 BIG-IP pode ajudar: Ele oferece suporte a arquiteturas nas quais o tráfego e a criptografia são gerenciados com eficiência fora dos hosts de IA.

5. Isole endpoints estáveis do cliente de backends em constante mudança. Não exponha as pipelines de IA às mudanças frequentes na infraestrutura.

• Treinamento: Os trabalhos continuam sem interrupções à medida que os nós de armazenamento são dimensionados ou substituídos.
• Ajuste fino: A iteração não é interrompida pela manutenção do backend.
• RAG: Os endpoints de recuperação permanecem estáveis durante eventos de failover.

Essa separação é fundamental para a resiliência.

Como o F5 BIG-IP pode ajudar: Ele redireciona o tráfego quando os back-ends estão indisponíveis ou passam por alterações, sem interromper as conexões dos clientes.

6. Trate a resiliência como um requisito operacional básico. Não espere que ocorram interrupções para descobrir pontos fracos.

• Treinamento: Tarefas de longa duração continuam em execução durante manutenções programadas.
• Ajuste fino: As atualizações podem ser implementadas sem interromper os experimentos.
• RAG: A disponibilidade contínua permite consultas em tempo real.

A resiliência deve ser a regra, não a exceção.

Como o F5 BIG-IP pode ajudar: Ele permite realizar manutenções sem interrupções e controlar o failover dos caminhos de dados.

7. Priorize os fluxos de dados críticos de IA sob carga. Não permita que o tráfego em segundo plano deixe as cargas de trabalho ativas sem recursos.

• Treinamento: As execuções ativas mantêm o desempenho durante tarefas de replicação ou sincronização.
• Ajuste fino: Os pipelines iterativos são concluídos dentro do prazo nos horários de pico.
• RAG: O tráfego de consultas e recuperação permanece responsivo.

Nem todo tráfego tem a mesma importância.

Como o F5 BIG-IP pode ajudar: Ele atua como um ponto de aplicação de políticas para moldar e priorizar o tráfego de acordo com a finalidade.

8. Priorize a clareza e a facilidade de operação, não apenas o desempenho. Não crie uma stack de IA que somente especialistas consigam operar.

• Treinamento: A solução de problemas é mais rápida quando as tarefas ficam lentas ou falham.
• Ajuste fino: A iteração se torna mais rápida porque as equipes entendem o fluxo dos dados.
• RAG: A separação de responsabilidades fica mais clara à medida que os sistemas escalam.

Os sistemas mais escaláveis são aqueles que as equipes conseguem compreender, operar e aprimorar.

Como o F5 BIG-IP pode ajudar: Ele oferece uma camada de controle clara e consistente para a movimentação de dados de IA.

Quando a expansão da infraestrutura de IA funciona melhor

A infraestrutura de IA é dimensionada com mais eficiência quando o acesso aos dados é estável, a segurança é consistente e as mudanças na infraestrutura são absorvidas pela camada de entrega — sem serem expostas aos modelos e pipelines.

Para saber mais sobre nossas soluções de entrega de dados para IA, acesse nossa página de Soluções de Entrega de Dados e Infraestrutura para IA .

O foco da F5 em IA vai além da entrega de dados. Descubra como a F5 protege e disponibiliza aplicações de IA em qualquer lugar.

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Sobre o autor

Mark MengerArquiteto de Soluções | F5

Mark Menger é arquiteto de soluções na F5, especializado em parcerias de tecnologia de IA e segurança. Ele lidera o desenvolvimento da Arquitetura de Referência de IA da F5, promovendo soluções de IA seguras e escaláveis. Com experiência como arquiteto de soluções globais e engenheiro de soluções, Mark contribuiu para a Arquitetura de Nuvem Segura da F5 e participou do desenvolvimento de sua Arquitetura Distribuída em Quatro Camadas. Coautor de Solving IT Complexity, ele tem ampla experiência na resolução de desafios de TI. Anteriormente, atuou como desenvolvedor de aplicações e arquiteto corporativo, com foco em aplicações modernas, automação e aceleração do retorno sobre investimentos em IA.

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