Hoje, a F5 anuncia a disponibilidade geral do F5 BIG-IP Next for Kubernetes implantado em DPUs NVIDIA BlueField-3, aprimorando o gerenciamento de recursos de data centers em nuvem de fábricas de IA e, ao mesmo tempo, alcançando o desempenho ideal das aplicações de IA. A solução integrada aumenta a eficiência da infraestrutura e oferece recursos de rede, segurança e gerenciamento de tráfego de alto desempenho para viabilizar casos de uso inovadores, incluindo GPU como serviço (GPUaaS) e recursos de inferência.
A integração do BIG-IP Next for Kubernetes com as DPUs NVIDIA BlueField-3 soluciona desafios urgentes enfrentados pelas organizações na implementação de infraestruturas de IA em escala de nuvem. As cargas de trabalho de IA em larga escala envolvem o processamento de enormes volumes de dados, o que exige recursos de computação de alto desempenho para analisar, interpretar e extrair insights em tempo real. Isso sobrecarrega consideravelmente a infraestrutura de rede tradicional, prejudicando o desempenho e aumentando o risco de ineficiência no processamento e atrasos na inferência.
Desempenho em ambientes que definem os padrões do setor
A F5, a NVIDIA e a SoftBank colaboraram recentemente em uma sessão na NVIDIA GTC 2025 para demonstrar o valor de uma solução combinada. Durante a sessão, a SoftBank compartilhou insights revolucionários sobre como as organizações podem potencializar cargas de trabalho de IA nativas da nuvem com um proxy de serviços para Kubernetes acelerado por DPU. A sessão apresentou os cálculos e as métricas de desempenho da SoftBank obtidos em sua recente prova de conceito do F5 BIG-IP Next for Kubernetes implantado em DPUs NVIDIA BlueField-3. A SoftBank alcançou um aumento de 18% na taxa de transferência HTTP (77 Gbps), uma melhoria de 11 vezes no tempo até o primeiro byte (TTFB) e um impressionante aumento de 190 vezes na eficiência energética da rede. Esses resultados destacam o potencial transformador da aceleração por DPU para ambientes modernos nativos da nuvem, proporcionando maior taxa de transferência de tokens e experiências aprimoradas para os usuários durante a inferência de IA.
Menos complexidade, desempenho otimizado e segurança aprimorada
DPUs NVIDIA BlueField-3 são projetadas para as cargas de trabalho de infraestrutura mais exigentes, desde IA acelerada e redes sem fio 5G até nuvem híbrida e computação de alto desempenho. A solução combinada utiliza a F5 Application Delivery and Security Platform para acelerar, proteger e otimizar o tráfego de dados à medida que ele entra e sai das infraestruturas de IA, aumentando significativamente a eficiência do processamento de cargas de trabalho de IA em larga escala. Ao oferecer gerenciamento otimizado de tráfego, a solução proporciona maior desempenho na ingestão de dados e melhor utilização dos servidores durante a inferência de IA, resultando em experiências melhores para os usuários de aplicativos de IA.
BIG-IP Next for Kubernetes reduz significativamente a complexidade da integração de vários elementos da infraestrutura corporativa de IA ao unificar as funções de rede, segurança, gerenciamento de tráfego e balanceamento de carga para proporcionar visibilidade abrangente em ambientes multinuvem, com maior observabilidade das cargas de trabalho de IA. A solução oferece recursos essenciais de segurança para arquiteturas de confiança zero, proteção de APIs, prevenção contra intrusões, criptografia e gerenciamento de certificados. Com a disponibilidade geral, foram adicionados recursos de mitigação de ataques distribuídos de negação de serviço (DDoS) acelerada por hardware e de firewall de borda, proporcionando uma proteção cibernética mais rápida e eficiente. A solução também automatiza a descoberta e a proteção de endpoints de treinamento e inferência de modelos de IA, permitindo que as organizações isolem aplicações de IA contra ameaças direcionadas e, ao mesmo tempo, reforcem a integridade e a soberania dos dados.
Além disso, a integração do BIG-IP Next for Kubernetes com as DPUs NVIDIA BlueField-3 viabiliza uma arquitetura multilocatário capaz de hospedar com segurança vários usuários nos mesmos clusters de IA, mantendo separados seus workloads, dados e tráfego de IA.
Novos casos de uso atraentes para ajudar os clientes a adotar a IA
Juntas, a F5 e a NVIDIA não apenas aprimoram o gerenciamento e a eficiência da infraestrutura, como também viabilizam uma inferência de IA mais rápida e responsiva para oferecer novos casos de uso, como:
- GPU como serviço (GPUaaS) fornece acesso sob demanda e baseado em nuvem a GPUs para diversas tarefas computacionais, incluindo treinamento de modelos de IA, simulações científicas e renderização. O serviço permite que as organizações aluguem recursos de computação de GPU de provedores de nuvem por meio de pagamento conforme o uso ou assinatura, pagando pelas GPUs somente quando necessário e maximizando a capacidade de computação de GPU obtida por cada dólar gasto. A integração do BIG-IP Next for Kubernetes com as DPUs NVIDIA BlueField-3 viabiliza a multilocação segura com isolamento granular de locatários, o que é essencial para cenários de GPUaaS, pois permite que vários usuários ou organizações compartilhem recursos de GPU de forma segura e eficiente enquanto executam cargas de trabalho simultâneas. Ao dividir o serviço de GPU em várias instâncias seguras, a multilocação granular isola diferentes locatários e cargas de trabalho para evitar vazamentos de dados e riscos de segurança. Ela também permite a alocação dinâmica de recursos, garantindo que cada carga de trabalho receba os recursos de GPU e de rede necessários sem superprovisionamento.
- Serviços de inferência, nos quais plataformas especializadas de IA baseadas em nuvem oferecem ambientes otimizados para realizar inferências de forma eficiente em modelos de IA treinados. Diferentemente da GPUaaS, que fornece capacidade bruta de GPU, os serviços de inferência são ajustados para simplificar a implantação de modelos. Alguns exemplos desses serviços incluem a operação de chatbots, a implementação de sistemas de detecção de fraudes, a realização de pesquisas e a execução de tarefas semelhantes baseadas em IA. Os serviços de inferência também são usados para otimizar o reconhecimento de imagens e cenários de direção autônoma, além do processamento de linguagem natural para assistentes de voz ou análise de sentimentos. O BIG-IP Next for Kubernetes e as DPUs NVIDIA BlueField-3 maximizam o desempenho da inferência e reduzem a latência de ponta a ponta ao executar vários modelos simultaneamente. Os serviços de inferência baseados na solução combinada da F5 e da NVIDIA também podem dimensionar recursos dinamicamente para lidar com cargas de trabalho e demandas variáveis.
Tanto para GPUaaS quanto para serviços de inferência, a observabilidade granular é um requisito essencial. O BIG-IP Next for Kubernetes oferece uma visão centralizada e totalmente integrada, proporcionando ampla visibilidade de todo o ecossistema de IA para monitorar o desempenho e a resiliência, além da capacidade de aplicar instantaneamente recursos de segurança para garantir a privacidade dos dados, impedir acessos não autorizados e isolar anomalias.
Para saber mais, acesse a página do produto ou entre em contato com a equipe de contas da F5 para conversar sobre o uso do BIG-IP Next for Kubernetes na infraestrutura de IA da sua organização. O foco da F5 em IA não para por aqui — descubra como a F5 protege e disponibiliza aplicações de IA em qualquer lugar.
Sobre o autor
Publicações relacionadas no blog
Entrega e proteção de agentes de IA em fábricas de IA: F5 para a arquitetura de referência NVIDIA OpenShell para agentes de IA seguros
As soluções da F5 ampliam a Arquitetura de Referência NVIDIA OpenShell para agentes de IA seguros.
Como medir – e minimizar – o custo total de propriedade do seu Kubernetes
O Kubernetes pode ser baixado e executado gratuitamente, mas sua manutenção está longe de não ter custos. Assim como outras grandes plataformas de código aberto que são “gratuitas” apenas em um sentido simplista, o Kubernetes quase certamente exigirá investimentos para ser implantado e operado.
As-Code: a pilha de TI contínua
Infraestrutura, configuração, pipeline, operações. De repente, tudo é “como código”. Lori MacVittie busca esclarecer a terminologia e identificar os diferentes componentes de uma stack contínua de TI.
O estado da entrega de aplicações em 2017: automação, APIs e DevOps
Explore o relatório State of Application Delivery de 2017. Leia o blog retrospectivo da F5 sobre o início da ascensão das redes declarativas e dos pipelines de DevOps.
DevOps Summit: onde a rede foi convidada para a festa
No DevOps Summit NY, falou-se muito não apenas sobre DevOps, mas também sobre contêineres, IoT e microsserviços. As sessões se concentraram não só na mudança cultural necessária para crescer em escala com uma abordagem DevOps, mas também fizeram questão de incluir...
F5 e Nutanix convergem em infraestrutura no .NEXT
Aplicações empresariais como Microsoft SharePoint e Exchange, juntamente com a VDI, continuam sendo a espinha dorsal da sua empresa. A produtividade, embora não seja tão atraente quanto o lucro, é um fator essencial para o sucesso das operações empresariais atuais. Deixar de...