Otimizando pipelines de IA ao eliminar gargalos em cargas de trabalho modernas

Hunter SmitGerente Sênior de Marketing de Produto | F5

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

À medida que o uso de IA se acelera, os pipelines de dados precisam escalar ainda mais rapidamente para evitar gargalos e manter o desempenho. Pesquisas recentes de empresas como a McKinsey & Company mostram que a demanda por capacidade de data centers preparada para IA deve crescer aproximadamente 33% ao ano até 2030. Isso significa que até mesmo as melhores arquiteturas de modelos ficarão sem dados suficientes, a menos que o pipeline de fornecimento acompanhe esse ritmo de expansão.

No entanto, à medida que as cargas de trabalho de IA aumentam, as organizações estão descobrindo rapidamente uma verdade surpreendente: a lentidão raramente decorre do processo de treinamento ou ajuste fino do modelo em si; ela vem do pipeline de dados upstream, que precisa abastecer continuamente a fábrica de modelos com grandes volumes de dados de alta qualidade.

Os sistemas modernos de IA dependem da movimentação rápida e previsível de dados entre armazenamentos de objetos, camadas de recuperação, pipelines de recursos e fluxos de trabalho de geração de embeddings, bem como endpoints de inferência, quando aplicável. Quando esse “fluxo” fica mais lento, o desempenho despenca, as GPUs ficam ociosas e a empresa demora mais do que o esperado para começar a obter valor.

Uma analogia útil é a do oleoduto, mencionada no primeiro post desta série. Você pode ter a refinaria mais avançada do mundo — ou seja, o modelo de linguagem de grande porte (LLM), o mecanismo de busca vetorial ou o cluster multimodal de criação de modelos usado para treinamento, ajuste fino ou geração de embeddings. Mas, se os dutos que abastecem essa refinaria forem estreitos, tiverem vazamentos ou estiverem congestionados, a produção será interrompida. O problema não está no processo de refino, mas no sistema de transporte. Os pipelines de IA atuais seguem o mesmo princípio: o fluxo de dados determina o desempenho do sistema.

Onde os gargalos de IA realmente se formam

Os pipelines de IA raramente se rompem em um único ponto; eles ficam mais lentos ao longo de uma cadeia de microinterações. Um único fluxo de trabalho pode envolver a extração de conjuntos de dados de treinamento, repositórios de conhecimento corporativo ou embeddings de um armazenamento de objetos, a transformação desses dados para ingestão, consultas a um banco de dados vetorial, o acionamento de vários microsserviços e, somente então, o avanço para as etapas de ajuste fino ou criação do modelo.

Cada etapa introduz possíveis pontos de atrito. Isoladamente, os atrasos parecem insignificantes, mas, quando combinados, aumentam o tempo de processamento de ponta a ponta e deixam as GPUs sem os dados de que precisam, especialmente em tarefas de treinamento ou ampliação de dados em grande escala.

É o equivalente a um oleoduto que sofre com pressão reduzida, desalinhamento de válvulas e picos inesperados. O fluxo se torna inconsistente, e as instalações a jusante nunca recebem um fornecimento estável e previsível. Os sistemas de fábrica de modelos de IA enfrentam o mesmo fenômeno quando os nós de armazenamento ficam mais lentos, as rotas de rede se degradam ou as cargas de trabalho aumentam de forma imprevisível.

As pesquisas disponíveis deixam isso extremamente claro: os problemas de desempenho da IA geralmente têm origem no pipeline de dados, não no modelo. Em uma pesquisa da Fivetran, 42% das empresas relataram que mais da metade de seus projetos de IA sofreu atrasos, apresentou desempenho abaixo do esperado ou fracassou porque seus dados não estavam prontos ou acessíveis a tempo.

Outro estudo da Broadcom constatou que 96% das organizações afirmam que problemas de desempenho no pipeline de dados prejudicaram diretamente seus objetivos de IA, causando atrasos nos fluxos de trabalho de treinamento e preparação, redução da automação e retrabalho dispendioso.

Esses números revelam uma verdade crucial: quando os dados não conseguem percorrer o pipeline de forma rápida ou confiável, nem mesmo as operações mais sofisticadas de uma fábrica de modelos conseguem entregar resultados consistentes.

Como o F5 BIG-IP moderniza a entrega de dados para IA

Com o lançamento do F5 BIG-IP versão 21, o BIG-IP evoluiu muito além de sua função como um controlador de entrega de aplicações (ADC) tradicional. Agora, ele atua como um ADC totalmente modernizado, desenvolvido para pipelines de dados orientados por IA, especialmente aqueles baseados em armazenamento de objetos compatível com S3.

Novas inovações permitem que o F5 BIG-IP ofereça o gerenciamento inteligente de tráfego, a otimização do caminho de dados e os controles de segurança necessários para manter os dados de IA em movimento, com alto volume e alta velocidade, em fluxos de trabalho de treinamento, geração de embeddings e ajuste fino, e não apenas de inferência.

Ele foi projetado para estabilizar e acelerar todo o fluxo. Posicionado como uma camada de entrega entre o armazenamento de objetos e a pilha de aplicações de IA, ele garante que a entrada, a recuperação e o roteamento de dados permaneçam fluidos, seguros e resilientes, mesmo sob carga intensa.

O BIG-IP monitora continuamente a integridade dos nós de armazenamento e redireciona automaticamente o tráfego para longe de endpoints lentos ou com falha. Suas otimizações específicas para S3, como perfis TCP/TLS aprimorados para grandes uploads multipartes, ajudam a reduzir a sobrecarga das solicitações e a acelerar leituras de alto volume. O tráfego também pode ser direcionado com base em metadados, como tamanho, prefixo ou bucket do objeto, permitindo que as organizações priorizem conjuntos de dados de ajuste fino, artefatos de treinamento ou dados de embeddings para RAG de maneiras diferentes, conforme as necessidades operacionais.

Pilares fundamentais: roteamento com reconhecimento de localização, armazenamento em cache e segurança

Outro fator significativo para a eficácia do BIG-IP é a forma como ele lida com o roteamento baseado em localização. Quando uma região de armazenamento apresenta latência ou um cluster passa por manutenção, os fluxos são redirecionados de forma transparente para um local íntegro, sem exigir alterações nas próprias aplicações. Isso mantém o pipeline de IA continuamente abastecido com dados, independentemente do que esteja acontecendo na camada de armazenamento subjacente.

O gerenciamento de tráfego e a segurança devem estar firmemente integrados ao ecossistema de transporte de dados. Os endpoints de dados de IA têm alto custo operacional e são alvos valiosos para invasores. Como mostra o diagrama abaixo, o BIG-IP fornece recursos essenciais de entrega e segurança aos pipelines de dados de IA. A proteção avançada contra DDoS, os recursos de WAF e a governança granular de APIs fazem com que a segurança seja parte do pipeline de dados, em vez de um gargalo.

O F5 BIG-IP possibilita transporte eficiente, entrega segura de objetos e integração resiliente com armazenamento S3 para manter os pipelines de IA operando em escala.

A importância da resiliência e da confiabilidade

Mesmo os pipelines otimizados estão sujeitos a interrupções. Picos de tráfego, falhas de nós, picos de replicação e alterações na rede podem prejudicar o desempenho da IA. Resiliência é a capacidade de manter o fluxo de dados apesar dessas condições. O BIG-IP se destaca nesse aspecto ao oferecer failover ativo, drenagem de tráfego durante eventos de manutenção e políticas de roteamento programáveis que mantêm o pipeline estável.

Na prática, isso significa que os repositórios de dados permanecem disponíveis e acessíveis. Os ciclos de treinamento mantêm o ritmo. Os processos de geração de embeddings para RAG e de aumento de dados são concluídos dentro do prazo. E a empresa evita as falhas em cascata que ocorrem quando uma camada da pilha de IA fica sobrecarregada ou indisponível.

O BIG-IP funciona como o sistema de controle de pressão, balanceamento de fluxo e válvula de segurança de todo o pipeline de dados de IA. Ele garante que a refinaria, ou seja, a fábrica de modelos de IA, sempre receba o fluxo constante de “petróleo” de alta qualidade de que precisa.

A F5 entrega e protege aplicações de IA em qualquer lugar

A otimização do desempenho da IA não se resume à inferência de modelos. Trata-se de garantir que os enormes volumes de dados necessários para os fluxos de trabalho de treinamento, ajuste fino e geração de embeddings sejam transferidos com rapidez, previsibilidade e segurança.

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

Não deixe de conferir os outros posts da nossa série sobre entrega de dados para IA:

Impulsionando o pipeline de dados de IA com F5 e armazenamento compatível com S3

Rastreando pipelines de dados de IA desde a ingestão até a entrega

Por que o armazenamento para IA exige uma nova abordagem para o balanceamento de carga

Práticas recomendadas para otimizar a infraestrutura de IA em escala

Disponibilização de aplicações de IA em escala: o papel dos ADCs

Proteja seu pipeline de dados de IA sem comprometer o desempenho

Sobre o autor

Hunter SmitGerente Sênior de Marketing de Produto | F5

Hunter Smit é gerente sênior de marketing de produtos para soluções e estratégia na F5. Ele lidera o marketing de soluções em todo o portfólio da F5, incluindo infraestrutura de IA e segurança de aplicações, e está conduzindo a entrada da F5 no mercado emergente de entrega de dados para IA. Hunter integra o Conselho Consultivo da Escola de Negócios da Whitworth University e atuou como professor adjunto de marketing de produtos. Ele possui MBA e bacharelado em Administração de Empresas com ênfase em gestão pela Whitworth University.

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