Este post é o quarto de uma série sobre fornecimento de dados para IA.
No fim da década de 1960, o clássico do rock “The Weight”, da banda The Band (“Take a load off Fanny…”), contou uma história simples sobre o peso das obrigações: como a responsabilidade vai sendo repassada até que alguém, em silêncio, acaba carregando mais do que deveria.
Durante décadas, a infraestrutura de TI funcionou de maneira muito semelhante. Os sistemas absorviam as cargas da melhor forma possível, e a pressão desigual muitas vezes era tolerada como “boa o suficiente”.
A IA muda completamente essa equação. As cargas de trabalho de treinamento, ajuste fino e recuperação geram níveis de simultaneidade e intensidade de acesso a dados que tornam perigosas as suposições implícitas sobre a capacidade de suportar cargas. Em ambientes modernos de IA, o balanceamento de carga não se resume mais a uma distribuição justa. Trata-se de evitar um colapso.
Como a IA muda a discussão sobre balanceamento de carga
As cargas de trabalho de IA introduzem uma distribuição extrema de leituras, picos de simultaneidade e padrões de acesso a objetos grandes que desafiam premissas há muito estabelecidas sobre o acesso ao armazenamento.
“Um padrão de design diferente está surgindo: posicionar um controlador de entrega de aplicações (ADC) à frente do armazenamento para o acesso a dados de IA. Soluções como o F5 BIG-IP oferecem um ponto de entrada único e controlado por políticas para o tráfego de ingestão e leitura, em vez de permitir que cada worker se conecte de forma independente.”
Milhares de agentes de IA e processos de carregamento de dados podem acessar simultaneamente os mesmos conjuntos de dados, gravar checkpoints ou recuperar embeddings. As arquiteturas tradicionais de acesso direto ao armazenamento nunca foram projetadas para esse nível de paralelismo.
Como resultado, o balanceamento de carga deixa de ser uma conveniência e passa a ser um mecanismo de estabilidade. Ele se torna essencial para manter a disponibilidade, proteger os recursos compartilhados e garantir que as cargas de trabalho de IA sejam executadas de forma previsível sob pressão.
A nova realidade dos padrões de acesso a dados de IA
O que diferencia o acesso a dados de IA não é apenas o volume, mas também a simultaneidade. Os processos de treinamento geralmente envolvem um grande número de workers lendo os mesmos dados ao mesmo tempo. O ajuste fino introduz gravações frequentes de checkpoints. A geração aumentada por recuperação (RAG) adiciona um tráfego de leitura em rajadas e sensível à latência durante a inferência.
Esses padrões criam o que ficou conhecido como “pontos críticos” — uma sobrecarga concentrada em nós de armazenamento, gateways ou caminhos de rede específicos. Quando um único componente fica sobrecarregado, o impacto raramente permanece isolado. A lentidão se propaga rapidamente, transformando um congestionamento localizado em execuções de treinamento paralisadas, desempenho de recuperação degradado ou falhas completas nas tarefas.
Isso muda a questão: em vez de ser sobre a escala computacional, passa a ser sobre como acessamos dados em grande escala.
Como arquiteturas que “não fazem nada” falham sob a carga da IA
Historicamente, muitas equipes adotavam abordagens simples para acessar o armazenamento. Os clientes se conectavam diretamente aos endpoints de armazenamento. O DNS round-robin ou as novas tentativas no lado do cliente forneciam uma distribuição básica. Os sistemas de armazenamento gerenciavam internamente o posicionamento e a replicação dos dados.
Essas abordagens funcionavam quando o tráfego era mais estável e a distribuição de solicitações era limitada. Sob cargas de trabalho de IA, elas falham por três motivos. Primeiro, pressupõem um custo de solicitação relativamente uniforme, o que não se aplica às cargas de trabalho de IA. Segundo, transferem o tratamento de falhas e o controle de congestionamento para clientes ou tarefas que não têm uma visão global do sistema. Terceiro, ampliam a instabilidade durante picos, pois novas tentativas e reconexões aumentam ainda mais a carga sobre componentes que já estão sobrecarregados.
Não fazer nada deixou de ser uma postura neutra. É um risco arquitetural.
As limitações das técnicas básicas de balanceamento de carga para IA
Métodos simples de balanceamento de carga evidenciam rapidamente essas fragilidades. O round-robin pressupõe que cada solicitação imponha uma carga semelhante ao backend. Abordagens baseadas em DNS não têm visibilidade em tempo real da integridade ou do congestionamento do backend. Os sistemas de armazenamento conseguem observar o tráfego, mas não podem moldá-lo nem regulá-lo antes que ocorram danos.
Em ambientes de IA, um único nó lento ou sobrecarregado pode limitar o desempenho de centenas de workers. Tempestades de novas tentativas agravam o congestionamento em vez de aliviá-lo. Os picos de latência tornam-se imprevisíveis, especialmente em cargas de trabalho de recuperação de dados, nas quais o tempo de resposta afeta diretamente o comportamento da aplicação. Esses não são casos extremos. São condições operacionais normais para sistemas de IA em grande escala.
Colocando o controle à frente do armazenamento
Um padrão de design diferente está surgindo: posicionar um controlador de entrega de aplicações (ADC) à frente do armazenamento para o acesso a dados de IA. Soluções como o F5 BIG-IP oferecem um ponto de entrada único e controlado por políticas para o tráfego de ingestão e leitura, em vez de permitir que cada worker se conecte de forma independente.
Isso muda fundamentalmente o comportamento do sistema. O tráfego pode ser controlado antes que sobrecarregue os nós de armazenamento. Tarefas que geram ruído excessivo ou apresentam comportamento inadequado podem ser isoladas. A distribuição inteligente evita a formação de pontos de sobrecarga, em vez de reagir somente depois que eles surgem. O failover torna-se simples e previsível durante eventos de degradação de nós, manutenção ou rebalanceamento.
Para cargas de trabalho de IA, essa camada de controle protege a estabilidade do cluster durante picos de treinamento e rajadas de consultas RAG. Ela garante que nenhum componente isolado assuma silenciosamente uma carga maior do que deveria.
Há décadas, tecnologias como o F5 BIG-IP gerenciam carga, integridade e falhas em aplicações de missão crítica. As cargas de trabalho de IA estendem esses mesmos princípios à camada de dados, na qual a concorrência extrema e os padrões de acesso em rajadas deixam uma margem de erro muito menor.
Direcionamento de tráfego com reconhecimento de integridade para cargas de trabalho de IA
Em sistemas de IA, a integridade é mais importante do que a distribuição equitativa. Os nós de armazenamento se degradam sob carga contínua. Falhas e rebalanceamentos são situações rotineiras, não excepcionais. No entanto, as cargas de trabalho de IA não toleram disponibilidade parcial nem desempenho inconsistente.
O direcionamento de tráfego com base na integridade dos nós e clusters de armazenamento permite que os sistemas se adaptem continuamente. Destinos com problemas ou sobrecarregados são evitados automaticamente. O tráfego é rebalanceado durante falhas e eventos de escalabilidade sem exigir a reinicialização das tarefas. A recuperação é mais rápida porque o congestionamento é prevenido, e não apenas detectado.
Esse recurso oferece suporte direto a treinamento, ajuste fino e recuperação de informações confiáveis em grande escala.
Visibilidade como uma vantagem oculta
Um dos benefícios menos valorizados de se colocar uma camada de controle à frente do armazenamento é a visibilidade. Muitas vezes, as equipes de armazenamento não têm uma visão clara de como as tarefas de IA realmente acessam os dados. Padrões de latência por tarefa, taxas de erro por carga de trabalho e amplificação de leitura durante picos são difíceis de observar apenas a partir das plataformas de armazenamento.
Ao centralizar o acesso por meio de um ADC, as equipes obtêm visibilidade prática sobre o comportamento dos dados de IA. Distribuições de latência, pontos críticos de acesso e sinais precoces de instabilidade tornam-se visíveis em tempo real. Essas informações permitem um melhor planejamento de capacidade, uma resolução de problemas mais rápida e decisões arquiteturais mais bem fundamentadas à medida que as cargas de trabalho de IA evoluem.
Protegendo o acesso aos dados de IA sem alterar o armazenamento
Os pipelines de dados de IA também exigem uma governança mais robusta. A aplicação centralizada de autenticação, criptografia e limites de taxa na borda do armazenamento protege dados confidenciais de treinamento e inferência sem modificar as plataformas de armazenamento nem os clientes.
Essa abordagem escala naturalmente com a simultaneidade das cargas de trabalho de IA. Ela protege os fluxos de dados sem comprometer o desempenho e evita a necessidade de incorporar a lógica de segurança a cada aplicação ou tarefa.
Balanceamento de carga como uma camada de estabilidade para IA
A ingestão e o acesso a dados de IA agora definem os limites da infraestrutura. A era de presumir que o armazenamento absorverá silenciosamente cargas desiguais acabou. O balanceamento de carga deixou de ser opcional e genérico.
A implementação de um controle inteligente e ciente da integridade à frente do armazenamento proporciona maior taxa de transferência, menor latência e mais resiliência para cargas de trabalho de IA. Mais importante ainda, ela transforma o balanceamento de carga em uma camada de estabilidade que mantém os sistemas de IA em funcionamento quando a simultaneidade, a escala e a intensidade dos dados atingem seu pico.
A F5 entrega e protege aplicações de IA em qualquer lugar
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
Otimizando a IA ao eliminar gargalos em cargas de trabalho modernas
Rastreando pipelines de dados de IA desde a ingestão até a entrega
Práticas recomendadas para otimizar a infraestrutura de IA em grande escala
Disponibilização de aplicações de IA em escala: o papel dos ADCs
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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.
Mais publicações de Mark Menger
Griff Shelley é gerente de marketing de produtos na F5, especializado em soluções de entrega de aplicações baseadas em hardware, software e SaaS. Motivado por conectar tecnologias inovadoras ao sucesso dos clientes, Griff lidera projetos de entrada no mercado nas áreas de entrega global e local de aplicações, serviços em nuvem e infraestrutura de tráfego de dados para IA. Antes de iniciar sua carreira em tecnologia, atuou como orientador acadêmico no ensino superior e formou-se pela Eastern Washington University e pela Auburn University.
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