边缘处理革命：重新思考 AI 数据基础设施

快速阅读: 《The Register》消息，F5大IP平台结合iRules脚本，通过边缘可编程性优化生成式AI数据流，降低延迟与成本，增强安全性和可观测性，助力企业实现战略差异化。

新兴的生成式人工智能（生成式AI）和实时机器学习（机器学习）项目正在挑战传统的集中式数据架构。当下企业正面临ETL管道性能瓶颈、高昂的网络成本、延迟问题以及安全复杂性的增加。

本文解释了组织如何通过在基础设施的关键插入点使用F5的大IP平台和强大的边缘可编程性（通过iRules脚本），从而大幅降低延迟、提高成本效率、提升安全态势、增强可观测性，并通过更具敏捷性和响应能力的人工智能操作实现重要的战略差异化。人工智能的需求和性能期望扰乱了关键IT基础设施和应用程序交付的基本假设。生成式AI和混合IT环境的兴起显著增加了应用程序交付和安全复杂性。

在当今以人工智能驱动的企业中，数据工厂已演变为复杂的生态系统。大量数据在进入现代数据湖之前，通过先进的ETL管道进行传输。这些架构已成为机器学习运营（MLOps）和生成式AI的基础，但也带来了重大的运营挑战。人工智能工作负载计算密集，需要快速且持续地处理数据以支持实时决策。生成式AI应用需要复杂的应用程序交付控制，要求实时负载均衡、吞吐量提高和延迟减少。

传统的数据湖架构从多个来源收集数据，集中转换并存储以供人工智能消费。像Snowflake、Databricks和Delta Lake这样的公司构建了提供ACID事务、模式强制执行和时间旅行功能等基本特性的强大解决方案。然而，集中式方法现在面临重大限制：

– 网络带宽饱和
– 影响实时应用程序的高延迟
– 因冗余数据导致的存储成本增加
– 管理数据移动操作的复杂性
– 安全性和合规性挑战加剧

人工智能应用显著增加了运营、安全团队和站点可靠性工程（SRE）的工作负载，要求更快的扩展和增强的网络及API控制。

**应用程序交付在人工智能数据基础设施中的转变——边缘处理革命**

人工智能数据基础设施的增长增加了网络流量（东西向和南北向）。主要由人工智能工作负载驱动的北向南路径成为新的战略控制点，补充了传统的北向路径。应用程序交付和安全解决方案现在必须在关键控制边际点上战略性地解决效率、降低成本和提高有效性的问题。实时API安全性和增强的可观测性成为强大人工智能数据基础设施的关键要素。

使用F5大IP和iRules的边缘可编程性为这些不断升级的复杂性提供了强大的解决方案——使企业能够在网络边缘处理关键的ETL管道任务，大幅降低延迟与成本，同时增强安全性。

**应用程序交付和安全解决方案现在必须在关键控制边际点上战略性地解决效率、降低成本和提高有效性的问题。实时API安全性和增强的可观测性成为强大人工智能数据基础设施的关键要素。**

**可编程性和基础设施即代码**

组织必须支持多云环境，确保实时可观测性，并提供与动态生成式AI工作负载（如密集模型训练和推理）相一致的强大数据处理能力。生成式AI与DevOps的结合重塑了自动化领域，例如人工智能辅助故障排除和事件解决。运营管理现在需要深度可编程性、集成和编排，越来越多地采用基础设施即代码（IaC）原则。

利用F5大IP应用程序交付控制器平台的可编程性，结合iRules脚本功能，在现代不断发展的基础设施中优化关键的ETL工作流程。iRules提供简单而强大的网络编程脚本，智能控制流量流向、请求检查、会话管理和内容修改。

F5的大IP平台支持按应用程序分区，与IaC实践很好地契合。可定制的iRules脚本使架构师能够控制和动态扩展网络行为，并有效支持新协议和方法。

**iRule塑造人工智能工作负载的应用交付和安全**

可编程网络基础设施革新了人工智能ETL管道内的数据流。iRules脚本部署复杂的逻辑，将数据处理任务移近数据源。这种分散式方法缓解了网络瓶颈，大幅降低了延迟、带宽使用和存储开销，直接优化整体运作。

iRules允许分析和检测网络流量的各种方面。特定于应用程序的代码可以通过基础设施即代码集成进行版本管理，加速安全和合规的持续部署。

为了确保在多种人工智能工作负载下实现最佳应用交付效果，实时安全策略实施、请求验证、报头重写、URL修改和高级协议路由均可通过F5大IP iRules部署实现。

iRules允许分析和检测网络流量的各种方面。特定于应用程序的代码可以通过基础设施即代码集成进行版本管理，加速安全和合规的持续部署。

**iRule的灵活性优化ETL流程**

应用F5的iRules脚本进行边缘可编程性提供了显著的操作优势，包括：

– **智能边缘数据过滤**：在入口点实时过滤无关或低价值数据，大幅减少不必要的数据传输和存储需求——降低总体成本。
– **实时数据转换**：在网络入口处进行初始数据规范化、格式转换、基本质量检查或初步特征工程，显著减轻中央ETL过程的负担。
– **智能路由和分发**：基于数据内容、优先级和模型需求的智能路由决策优化资源使用，并创建类似本地数据湖的架构，以造福实时人工智能工作流。

由F5大IP平台提供的增强可见性功能确保无缝部署，严格遵守组织政策，并支持流畅的操作管理。

**专为人工智能数据基础设施设计的可编程性**

可编程性为实时网络流量管理提供了一个强大的、面向开发的解决方案。F5大IP和iRules提供了线速解析、检查、日志记录、重定向、有效载荷修改和API管理能力，极大地提升了人工智能基础设施的定制、控制和自动化水平。

通过内置到F5大IP中的强大可观测性，部署监控工具突出显示了企业管理和人工智能与数据环境复杂性所需的运营洞察力、审计跟踪和简化故障排除。

可编程性也是DevOps实践的重要组成部分，支持持续的基础设施交付流程、自动化的部署工作流，并与敏捷开发实践无缝衔接。

**通过边缘可编程性实现的战略差异化**

战略性地整合边缘可编程性和iRules脚本以优化ETL流程，使组织脱颖而出。通过大幅降低延迟、改善实时响应能力、减少总拥有成本（TCO）、提升合规性和安全性，组织可以加速其人工智能创新周期，并更快地响应市场变化，在行业中形成显著竞争优势。

由F5供稿

(以上内容均由Ai生成)