Este post é o terceiro de uma série sobre fornecimento de dados para IA.
A IA generativa pode parecer simples à primeira vista. Mas, por trás de cada modelo bem-sucedido, há um pipeline de dados tão complexo e sensível quanto uma refinaria industrial.
Líderes de IA destacam reiteradamente que o maior obstáculo para ampliar o uso da IA não são os modelos, mas o fluxo de dados que os alimenta. McKinsey & Company estima que a demanda empresarial por infraestrutura de dados preparada para IA esteja crescendo mais de 30% ao ano, enquanto os requisitos de dados dos ambientes de treinamento de modelos aumentam ainda mais rapidamente. Assim, quando esses pipelines falham, até mesmo as GPUs mais avançadas ficam ociosas.
Uma breve analogia ajuda a contextualizar o desafio.
“Pense em um pipeline de dados de IA como uma linha de montagem industrial moderna. As matérias-primas (dados empresariais) precisam ser coletadas, inspecionadas e preparadas corretamente antes de entrar na linha.”
Em seguida, eles são refinados por meio de uma série de etapas de precisão — limpeza, rotulagem, conversão e validação — para que atendam a rigorosos padrões de qualidade. Por fim, os componentes acabados devem ser encaminhados com eficiência às estações de produção certas, no momento adequado. Se qualquer etapa for inconsistente, atrasar ou estiver desalinhada, toda a operação fica congestionada — assim como uma linha de montagem para quando uma única estação de trabalho apresenta falhas.
Assim como as matérias-primas precisam ser coletadas, refinadas e entregues à estação de produção, os dados empresariais precisam passar pelas etapas de ingestão, transformação e entrega antes de se tornarem úteis para o treinamento e o ajuste fino de modelos ou para a geração aumentada por recuperação (RAG). Se qualquer etapa for comprometida ou sofrer atrasos, todo o sistema de IA será prejudicado, afetando negativamente os negócios e reduzindo o ROI.
Este artigo analisa esses três estágios e explica como o F5 BIG-IP e o armazenamento de objetos compatível com S3 dão suporte aos fluxos de trabalho de criação de modelos dos quais as empresas dependem atualmente.
Fase 1: Ingestão — captura e consolidação da matéria-prima
A ingestão é o momento em que os dados entram no ecossistema de IA. As empresas raramente têm uma única fonte de verdade; suas “matérias-primas” estão distribuídas entre sistemas departamentais, serviços em nuvem, armazenamentos de objetos, ferramentas SaaS, logs, APIs e até mesmo dados externos de terceiros. Grande parte desses dados chega em diferentes formatos, com diferentes frequências e níveis variados de integridade.
Durante essa fase, os dados precisam ser identificados, autenticados, normalizados e validados à medida que são encaminhados para repositórios de objetos centralizados ou distribuídos. Metadados são associados, esquemas são mapeados e verificações iniciais de qualidade são realizadas. Se a ingestão for mal executada, o restante do pipeline herdará essas falhas. O desvio de modelo — ou seja, a degradação dos modelos ao longo do tempo —, as alucinações e a instabilidade dos processos de treinamento geralmente têm origem em uma ingestão inconsistente ou mal governada.
É também nesse ponto que a fragilidade das conexões se torna uma preocupação real. Em muitos ambientes altamente distribuídos, conexões de longa duração com sistemas remotos são interrompidas inesperadamente. Sem as devidas salvaguardas, essas falhas deixam sessões abandonadas abertas no ambiente de armazenamento de objetos, consumindo recursos aos poucos e comprometendo a confiabilidade do ambiente.
O F5 BIG-IP proporciona estabilidade nesse cenário ao gerenciar essas conexões, evitar o consumo descontrolado de recursos e garantir que as transferências de dados sejam concluídas de forma previsível, mesmo quando a rede na origem estiver instável. Os recursos consolidados do BIG-IP — autenticação integrada (incluindo validação de tokens, integração de identidades e TLS mútuo), gerenciamento de tráfego, proteção de APIs e defesa contra DDoS — também protegem os dados confidenciais que estão sendo transferidos para a organização.
Com essas proteções implementadas, os dados chegam de forma confiável aos sistemas de armazenamento compatíveis com S3 que alimentam a próxima etapa.
Fase 2: Transformação — refinando os dados para deixá-los prontos para o modelo
Se a ingestão carrega a matéria-prima, a transformação é a refinaria que a converte em ativos de dados de alta qualidade, prontos para uso em modelos. O trabalho realizado aqui é muito mais complexo do que muitas equipes imaginam, e um número surpreendente de projetos de IA fracassa nesta etapa. Ambientes de produção de modelos dependem de dados consistentes e bem governados; quando os dados contêm ruídos, são inconsistentes, estão mal formatados ou mal rotulados, o treinamento se torna instável e a qualidade do modelo diminui.
A transformação envolve limpar, converter e preparar os dados para que possam ser usados no treinamento ou ajuste fino de modelos ou na geração aumentada por recuperação (RAG).
Documentos e PDFs são convertidos em texto estruturado ou embeddings vetoriais. Imagens e logs são processados em formatos padronizados. Valores ausentes são corrigidos. Informações confidenciais são ocultadas ou criptografadas. A linhagem dos dados é registrada para que os órgãos reguladores possam rastrear como ativos específicos foram produzidos ou modificados. Em pipelines de RAG, é também nessa etapa que ocorrem a definição da estratégia de segmentação, a geração de embeddings e as atualizações do índice.
Tradicionalmente, a transformação ocorria em um ambiente centralizado, mas esse padrão está mudando. Com o crescimento exponencial dos volumes de dados, faz cada vez mais sentido realizar parte da transformação na borda ou próximo às fontes de dados.
O F5 BIG-IP permite o enriquecimento e o refinamento distribuídos com formatos flexíveis que podem ser implantados mais perto dos pontos de origem dos dados. Quando combinado com um armazenamento de objetos flexível e compatível com S3, implantado na borda, ele permite que as organizações filtrem e refinem os dados antes de enviá-los de volta ao pipeline central. Isso reduz os custos de tráfego e minimiza o risco de transferência de conteúdo desnecessário ou em desacordo com as normas.
Ao final da transformação, a organização dispõe de ativos limpos, confiáveis e seguros, prontos para os sistemas de computação subsequentes.
Fase 3: Entrega — transferência de dados otimizados para o recurso computacional certo, no momento certo
A entrega é o ponto em que os dados refinados chegam aos clusters de GPU, às tarefas de ajuste fino, aos bancos de dados vetoriais ou aos pipelines de RAG que dependem deles.
A qualidade da entrega é percebida imediatamente pelos usuários e operadores. Se os dados chegam devagar demais, as GPUs ficam ociosas. Se o roteamento for ineficiente, os trabalhos ficam na fila por mais tempo do que o esperado. Se os controles de acesso forem fracos, conjuntos de dados confidenciais ficam expostos.
Uma etapa de entrega bem projetada garante que os dados sejam transferidos de forma rápida e consistente do armazenamento para os recursos computacionais. Caminhos de acesso de alta taxa de transferência permitem que tarefas de treinamento distribuído leiam dados do armazenamento de objetos em paralelo. O uso inteligente de cache melhora o desempenho.
Fluxos de trabalho automatizados agendam execuções de treinamento, dimensionam recursos e encaminham consultas de busca semântica. Ferramentas de monitoramento acompanham a latência, a taxa de transferência e anomalias de desempenho.
A segurança continua sendo fundamental aqui. O acesso deve ser controlado no ponto de uso, e não apenas na ingestão, garantindo que cada conjunto de dados esteja disponível somente para os modelos, processos ou usuários corretos.
O F5 BIG-IP oferece esse suporte aplicando políticas, validando tokens e monitorando padrões de solicitação. Ele também otimiza a distribuição do tráfego para que os dados fluam para os recursos computacionais da forma mais eficiente possível.
Quando combinados com um armazenamento escalável compatível com S3, esses recursos criam um ambiente que mantém os processos de treinamento e ajuste fino continuamente abastecidos com dados, reduzindo o tempo de ociosidade das GPUs e garantindo um desempenho previsível.
Como as três etapas se integram
Embora a ingestão, a transformação e a entrega sejam processos distintos, eles funcionam como um ciclo contínuo.
A ingestão garante que dados atualizados e governados de toda a empresa entrem no sistema. A transformação refina esses dados, convertendo-os em ativos de alta qualidade adequados para treinamento, indexação RAG ou ajuste fino. A entrega transfere esses ativos para os recursos computacionais certos com rapidez e integridade.
A deficiência em qualquer uma dessas áreas desacelera toda a operação. Além disso, falhas nos pipelines são generalizadas. De modo geral, mais de 80% dos projetos corporativos de IA fracassam, segundo diversas fontes, muitas das quais também apontam que pelo menos 70% a 80% desses fracassos são atribuídos à baixa qualidade ou à insuficiência dos dados.
Mas, quando o pipeline flui sem interrupções de ponta a ponta, com o suporte de serviços de rede seguros e resilientes, como o BIG-IP, e de armazenamento escalável compatível com S3, as organizações podem treinar modelos com mais rapidez, fazer ajustes finos com mais confiança e operar ambientes de fábrica de modelos em escala industrial.
A F5 entrega e protege aplicações de IA em qualquer lugar
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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 os autores
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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