F5 BIG-IP v21.0 traz entrega e ingestão aprimoradas de dados de IA para fluxos de trabalho do S3

Hunter SmitGerente Sênior de Marketing de Produto | F5

Mark MengerArquiteto de Soluções | F5

Fouad ChmainyArquiteto de Soluções

O Amazon S3 transformou a infraestrutura moderna. Ao separar o armazenamento de objetos da computação, o S3 proporcionou às equipes de aplicações uma capacidade durável e acessível por meio de uma API simples e, igualmente importante, um ponto neutro para dados criados em um local e consumidos em outro. Esse modelo se tornou a espinha dorsal dos pipelines de IA: conjuntos de treinamento são armazenados em buckets, conjuntos de dados de ajuste fino passam por prefixos versionados e bases de conhecimento para geração aumentada por recuperação (RAG) são acessadas por indexadores durante todo o dia.

À medida que os ambientes de IA crescem, direcionar seu aplicativo para armazenamentos de objetos compatíveis com S3 deixa de ser suficiente; as empresas precisam de uma camada de entrega que torne a movimentação de dados previsível, rápida e segura. É exatamente esse o problema que a entrega de dados de IA resolve: garantir que os dados certos cheguem com segurança aos armazenamentos de objetos e sejam entregues de forma confiável aos fluxos de trabalho das fábricas de modelos de IA, com as políticas subjacentes adequadas e resiliência entre os sites. Isso permite que os fluxos de trabalho de treinamento, ajuste fino e RAG permaneçam dentro do cronograma. Um controlador de entrega de aplicações (ADC) à frente do armazenamento é uma necessidade técnica e de negócios; ele funciona como um ponto de controle que protege os armazenamentos de objetos contra picos de demanda, estabiliza a taxa de transferência para garantir a confiabilidade do cluster e centraliza a governança em implantações S3 híbridas e multinuvem.

Por que devemos colocar o F5 BIG-IP à frente dos armazenamentos de dados?

O armazenamento de IA atual é como o tráfego da web de ontem, só que muito mais intenso. A ingestão ocorre em picos (por exemplo, gravações paralelas e uploads em várias partes), as leituras são aleatórias e a manutenção é constante (por exemplo, reconstruções de nós, compactações e divisão em camadas). Esses padrões imprevisíveis exigem uma arquitetura que desacople as aplicações do armazenamento subjacente, protegendo as cargas de trabalho contra interrupções e a volatilidade dos endpoints. Sem essa camada dedicada de entrega, as empresas enfrentam oito problemas comuns:

1. Desafios de resiliência local: Um único nó lento ou em reconstrução pode prejudicar o processamento das tarefas. F5 BIG-IP reduz esse impacto com monitores de integridade direcionados, como verificações S3 HEAD/GET em chaves canário, balanceamento de carga orientado por políticas e drenagem de conexões, garantindo transferências longas e ininterruptas durante a manutenção.
2. Resiliência global manual: F5 BIG-IP DNS direciona automaticamente os clientes para o melhor site com base na integridade, na proximidade e nas políticas de negócios. Ele gerencia de forma transparente o failover de clusters ou regiões sem exigir alterações nos endpoints das aplicações.
3. Qualidade de serviço e limitação de taxa no nível de objetos e metadados: BIG-IP inspeciona e diferencia o tráfego com base no bucket, no tipo e tamanho do objeto e nas tags. As solicitações de baixa prioridade têm a taxa limitada em favor das solicitações de alta prioridade, evitando tempos limite e novas tentativas em redes congestionadas ou sobrecarregadas.
4. Atualizações arriscadas: As atualizações do software de armazenamento podem interromper os fluxos de trabalho. O BIG-IP permite realizar atualizações blue/green ou graduais com segurança, drenando o tráfego dos pools afetados e direcionando-o temporariamente para versões estáveis do sistema até que as verificações de integridade sejam concluídas com sucesso.
5. Fluxos de replicação congestionados: A sincronização entre regiões e a replicação de clusters podem enfrentar gargalos durante períodos de alta demanda. O BIG-IP prioriza e controla o tráfego para garantir que os processos de replicação não prejudiquem o desempenho das cargas de trabalho de modelos de IA.
6. Postura de TLS inconsistente: O BIG-IP centraliza o gerenciamento de TLS ao realizar descarregamento, nova criptografia ou passagem direta. Ele aplica políticas de criptografia consistentes, Perfect Forward Secrecy (PFS) e mTLS quando necessário, simplificando as configurações de armazenamento e permitindo o dimensionamento transparente com aceleração SSL no F5 rSeries e no F5 VELOS.
7. Defesa com criptografia pós-quântica (PQC): Com o BIG-IP, as organizações podem cumprir as recomendações do Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia dos EUA (NIST) e da Lei de Resiliência Operacional Digital da UE (DORA), oferecendo suporte à PQC para dados em trânsito e protegendo-os contra ataques de futuros computadores quânticos, como os ataques do tipo “coletar agora, descriptografar depois”.
8. Defesa do protocolo S3: O BIG-IP detecta e bloqueia ataques ao protocolo S3, como injeções, escalonamento de privilégios, sequestro de buckets, reutilização de credenciais ou URLs pré-assinadas e invasão de contas, antes que eles cheguem ao backend.

Perfis de entrega de dados do S3 chegam ao BIG-IP v21.0

A versão 21.0 do BIG-IP apresenta perfis TCP/TLS para S3, projetados para transformar facilmente um servidor virtual em um ponto de entrada S3 pronto para produção. Esses perfis fornecem configurações de TCP para caminhos de alta largura de banda, aprimoram o comportamento de HTTP/S3 para oferecer suporte a uploads em várias partes e novas tentativas, além de implementar mecanismos de proteção, como listas rigorosas de métodos permitidos e mTLS opcional. Isso simplifica a transição da configuração do cluster para pipelines de IA totalmente operacionais, reduzindo o tempo de configuração de dias para minutos.

Entrega de dados para IA na prática

As demonstrações a seguir ilustram como o BIG-IP vai além de uma configuração mais rápida para oferecer valor operacional duradouro. Elas destacam como a entrega de dados do S3 pode ser abstraída das mudanças na infraestrutura, ajustada dinamicamente por meio de políticas programáveis e protegida contra a sobrecarga do cluster. Em conjunto, esses exemplos mostram como uma camada de entrega dedicada garante que os pipelines de IA permaneçam previsíveis, escaláveis e seguros.

Demonstração 1: abstração do ciclo de vida

Esta demonstração destaca como os aplicativos podem permanecer conectados e operar sem interrupções, mesmo com a evolução dos ambientes de armazenamento. Ao abstrair os endpoints, as cargas de trabalho permanecem resilientes durante mudanças no ciclo de vida do cluster, trocas de fornecedor, atualizações de versão ou expansão do cluster, sem exigir a reconfiguração dos aplicativos, com observabilidade que fornece insights sobre desempenho e conformidade.

Demonstração 2: Programabilidade do plano de dados

Aqui mostramos como as políticas e o roteamento podem ser ajustados dinamicamente no nível do plano de dados. Essa flexibilidade permite que as empresas implementem controles granulares, adaptem os padrões de tráfego às necessidades do negócio e realizem transições entre ambientes com gerenciamento de riscos.

Demonstração 3: Prevenção de pontos quentes

A demonstração final mostra como o monitoramento avançado e o balanceamento de carga inteligente reduzem os pontos de sobrecarga e protegem os clusters sob estresse. Ao detectar falhas e evitar nós sobrecarregados antes que eles interrompam os fluxos de trabalho, as empresas podem manter uma taxa de transferência consistente e proteger pipelines críticos de IA.

Notas de design para profissionais

Os clusters de armazenamento compatíveis com S3 viabilizam aplicações escaláveis de IA, aprendizado de máquina e orientadas por dados, mas apresentam desafios inerentes, como a formação de pontos de sobrecarga, a manutenção de nós, as mudanças nos padrões de tráfego e a garantia de resiliência durante cargas de trabalho de alta demanda. O BIG-IP oferece gerenciamento de tráfego flexível e programável para enfrentar esses desafios com eficiência. A seguir, apresentamos sete práticas recomendadas essenciais para otimizar o BIG-IP em ambientes S3 e obter escalabilidade, desempenho e isolamento para manutenção:

1. Aproveite algoritmos inteligentes de balanceamento de carga: Evite o balanceamento de carga round-robin, que pode criar pontos de sobrecarga em clusters S3 devido à distribuição uniforme do tráfego. Use algoritmos adaptativos, como proporção dinâmica ou menor número de conexões, para balancear o tráfego de forma inteligente com base na integridade dos nós e na capacidade de carga de trabalho, garantindo um desempenho previsível.
2. Implemente arquiteturas de alta disponibilidade flexíveis: Essa configuração isola as atividades de manutenção das cargas de trabalho dos clientes, evitando indisponibilidade e, ao mesmo tempo, garantindo a máxima tolerância a falhas. As implantações ativo-ativo permitem que vários dispositivos BIG-IP processem o tráfego simultaneamente, garantindo disponibilidade contínua e aumentando a taxa de transferência para cargas de trabalho intensas.
3. Use a automação de configuração: A automação agiliza a implantação, simplifica o dimensionamento e reduz a complexidade de manter configurações consistentes em diferentes ambientes. Use o BIG-IP Application Services 3 Extension (BIG-IP AS3) e o BIG-IP Declarative Onboarding para automatizar o provisionamento e a configuração do BIG-IP.
4. Utilize monitores de integridade avançados para endpoints S3: Habilite monitores de integridade personalizados para verificar a disponibilidade e o desempenho de endpoints S3 individuais, como tempos de resposta, taxas de erro e utilização da capacidade dos nós. O BIG-IP pode redirecionar automaticamente o tráfego de nós degradados ou offline, garantindo resiliência e cargas de trabalho ininterruptas mesmo durante a manutenção.
5. Aumente a taxa de transferência de dados com otimizações de TCP/TLS: Otimize as configurações de TCP, como o dimensionamento de janela e o controle de congestionamento, para aumentar a taxa de transferência de grandes volumes de dados de IA/ML. O perfil TCP do BIG-IP, ajustado para S3, minimiza a latência, garantindo uma entrega de dados criptografados segura e rápida.
6. Aproveite a programabilidade do plano de dados para personalizar o tráfego: A programabilidade personalizada permite um controle granular do tráfego, garantindo desempenho e flexibilidade para atender aos requisitos específicos das cargas de trabalho do S3. Use as iRules orientadas a eventos do BIG-IP para rotear dinamicamente o tráfego com base em cabeçalhos, metadados ou no status de manutenção de cada nó.
7. Habilite o roteamento de solicitações com reconhecimento de localidade: Use políticas de roteamento com reconhecimento de localidade para priorizar o tráfego para os nós de armazenamento com base na proximidade geográfica ou na latência. Isso reduz a sobrecarga da rede e melhora os tempos de resposta para cargas de trabalho distribuídas globalmente que dependem de clusters S3.

Uma camada de entrega dedicada para pipelines de dados de IA

O S3 oferece armazenamento universal e durável; o F5 BIG-IP versão 21.0 proporciona ao armazenamento uma camada de entrega de primeira classe, desenvolvida para IA. O resultado são pipelines de dados de alto desempenho que mantêm os modelos em treinamento e ajuste fino, além de atenderem a fluxos de trabalho de RAG, sem depender de lógica frágil no cliente ou scripts personalizados. O BIG-IP v21.0 está disponível agora. Para mais informações, leia o blog de anúncio do BIG-IP versão 21.0. Não deixe também de conferir o comunicado à imprensa de hoje.

O foco da F5 em IA não para por aqui — descubra como a F5 protege e disponibiliza aplicações de IA em qualquer lugar.

Sobre os autores

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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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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