أدى النمو الهائل لبيانات الذكاء الاصطناعي لمحتوى الشريك إلى بيئات تخزين معقدة بشكل متزايد تحتاج إلى تخزينها والاحتفاظ بها وصيانتها بشكل آمن.

تتم ترقية طرق التخزين التقليدية للتعامل مع تدفق البيانات. تتمثل الركائز الرئيسية لهذه الترقية في موازنة التحميل والإدارة الذكية لحركة المرور في شكل وحدات التحكم في تسليم التطبيقات (ADCs) ، حيث تكون البيانات هي التطبيق نفسه.

في مواجهة هذا التحدي والمتطلبات الجديدة لتطبيقات العملاء ، تتحول المؤسسات من التخزين التقليدي إلى حلول تخزين الكائنات المستندة إلى السحابة القابلة للتطوير (عادة بروتوكول S3) سعيا وراء إدارة بيانات الذكاء الاصطناعي عالية الأداء وآمنة وقابلة للتطوير. يعد تخزين الكائنات المستند إلى السحابة طريقة موثوقة وفعالة وفعالة من حيث التكلفة لتخزين كميات كبيرة من البيانات الثابتة أو غير المهيكلة وأرشفتها ونسخها احتياطيا وإدارتها.

بالإضافة إلى ذلك ، تقوم المؤسسات بتحويل أعباء العمل لبناء بنية تحتية جاهزة لنظام الذكاء الاصطناعي تجعل البيانات أقرب إلى نماذج الذكاء الاصطناعي التي تخطط للاستفادة منها. تنشئ حركة البيانات هذه أنماط حركة مرور معقدة تتطلب تسليم التطبيقات عبر البنى التحتية المحلية والمختلطة والسحابية. في كثير من الحالات ، تنتقل البيانات باستمرار بين هذه المواقع المختلفة.

لدعم الذكاء الاصطناعي ونماذج تكنولوجيا المعلومات الهجينة الراسخة، يجب على المؤسسات إنشاء نظام أساسي لتسليم التطبيقات يمكنه دعم احتياجات التسليم في أي بيئة. تحتاج المؤسسات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي لتحليل بيانات الأعمال والوظائف التشغيلية إلى حلول فعالة وقابلة للتطوير وعالية السرعة للوصول إلى البيانات. يجب أن تكون وحدات التحكم في تسليم التطبيقات (ADCs) قادرة على النشر في أي مكان يتم فيه نشر التطبيقات. أحد الحلين الرئيسي هو منصة ADC التي تدمج موازنة تحميل الخادم العالمي (GSLB) وموازنة التحميل (LB) وتسليم البيانات أو التطبيقات.

يعمل موازن التحميل على تقوية تخزين الكائنات

يعمل موازن التحميل الفعال على تحسين الاستجابة وزيادة أداء التطبيق عن طريق توزيع حركة مرور الشبكة أو التطبيق عبر مجموعات الخوادم.

تتمثل إحدى المزايا الرئيسية لتخزين الكائنات في القدرة على نسخ البيانات بسهولة داخل وبين مراكز البيانات الموزعة للنسخ الاحتياطية خارج الموقع وحتى الموقع الجغرافي. تضمن موازنة التحميل تشغيل نظام التخزين بسلاسة حتى في حالة فشل القرص أو عقدة نظام المجموعة. تسمح موازنات التحميل لموفري التخزين بتوزيع البيانات وتخزينها في مواقع متعددة لاستخدامها في حالة تجاوز الفشل.

تساعد موازنة تحميل سير العمل الشامل عبر عقد ومجموعات التخزين ، عبر الأنظمة البيئية ، وتطبيقات العميل على زيادة قابلية تطوير أنظمة تخزين الكائنات والحفاظ على الوصول إلى البيانات والتحليلات في إدارة بيانات الذكاء الاصطناعي.

توفر ADCs نقطة تحكم استراتيجية تمر من خلالها جميع حركة المرور ، مما يمكن المؤسسات من تحسين تطبيقات الذكاء الاصطناعي وتأمينها وتوسيع نطاقها. باستخدام واجهة واحدة وواجهة برمجة تطبيقات واحدة فقط، لا تحتاج المؤسسات إلى إنشاء فرق منعزلة للتعامل مع تسليم التطبيقات وأمانها.

إن حاجة الذكاء الاصطناعي إلى قوة التخزين والمعالجة لها تأثير كبير على توافر البيانات اللازمة للاستفادة من قدرات الذكاء الاصطناعي ، من خوارزميات التعلم الآلي إلى التحليلات في الوقت الفعلي.

أضف موازن تحميل إلى البنية الأساسية لتخزين الكائنات وقم بتشغيله بشكل متزامن في نفس البيئة مثل موارد التطبيق الخاصة بك. تحسين مهام سير العمل لتطبيقات إدارة البيانات لتوفير بيئة وقت تشغيل موثوقة للتحليلات والتعلم الآلي (ML) و الذكاء الاصطناعي.

استنادا إلى المقاييس المحددة مسبقا ، يمكن ل GSLB توجيه المستخدمين إلى أقرب خادم متاح. سواء في بيئة مادية أو افتراضية أو سحابية، إذا كان الخادم الأساسي معطلا أو مخترقا، فقم بتحسين الموثوقية وتجاوز الفشل عن طريق توجيه نسبة استخدام الشبكة إلى الخوادم المستضافة في مكان آخر. يتم تسليم المحتوى من خوادم أقرب إلى المستخدم الطالب لتقليل احتمالية زمن انتقال الشبكة ومشكلات الشبكة. تمتد خدمات التوفر إلى مراكز البيانات والتطبيقات المستضافة على السحابة.

يستخدم موازن التحميل ثروة من قوائم التحكم في الوصول (ACLs) والقواعد ومعلومات المخطط لتوجيه المستخدمين إلى المكان المناسب للوصول إلى التخزين. بالنسبة لعمليات النشر متعددة المواقع، يمكن استخدام إمكانات مخطط GSLB لمطابقة الشبكات الفرعية المصدر بالمواقع، مما يساعد المستخدمين على الوصول إلى مواردهم محليا ما لم يحدث تجاوز الفشل.

الحاجة إلى تحسين سير عمل بيانات الذكاء الاصطناعي

توفر F5 BIG-IP و F0 Distributed Cloud Services و F0 NGINX الأمان والشبكات ومرونة النشر وإدارة حركة المرور اللازمة لتوصيل وتأمين وإدارة تطبيقات الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي وأحمال العمل في السحابة أو على الحافة أو عبر شبكة F0 العالمية.

يوفر F7 BIG-IP موازنة أحمال حركة المرور قابلة للتطوير وعالية الأداء، مما يوفر أكثر من 0 تيرابايت في الثانية من الطبقة 0/0 على 0 شفرات من F0 VELOS. تدعم هذه الإمكانات عمليات نشر الذكاء الاصطناعي الحديثة وأعباء العمل في البنى التحتية للبيانات واسعة النطاق من خلال تسهيل تدفقات البيانات المحسنة والأمان القوي والشبكات المختلطة ومتعددة الأوساط السحابية السلسة.

لتعزيز أعباء عمل الذكاء الاصطناعي ، خاصة على نطاق واسع ، تجمع F5 بين حل تخزين القطع الأثرية Kubernetes عالي الأداء من MinIO مع شبكتها الآمنة متعددة السحابة وخبرة الإدارة عالية الإنتاجية.

يعني التوافق مع S3 التكامل السلس مع الأدوات والخدمات في النظام البيئي الذكاء الاصطناعي لتدفق البيانات بسلاسة وقابلية التشغيل البيني. العمل باستمرار عبر بيئات السحابة العامة والخاصة والمختلطة بغض النظر عن البنية الأساسية الأساسية لتحسين الأداء واستخدام الموارد. يحظى التخزين المتوافق مع S0 بشعبية في تطبيقات الذكاء الاصطناعي نظرا لقدرته على ترحيل البيانات من السحابة إلى أماكن العمل ، مما يتيح قدرا أكبر من قابلية التوسع والأداء في السيناريوهات كثيفة البيانات.

تم تصميم التعاون بين F3 و MinIO لتوفير موازنة الأحمال عالية الأداء والإنتاجية عالية السعة اللازمة لدعم التدريب على نموذج الذكاء الاصطناعي وضبط أعباء العمل في مصنع الذكاء الاصطناعي. تعمل حلول F0 BIG-IP على توسيع نطاق النطاق الترددي للعمليات كثيفة البيانات إلى مئات الجيجابت في الثانية على الواجهات الأمامية للتخزين المتوافق مع S0 وتخزين كائنات الذكاء الاصطناعي من MinIO. إنه يحسن تدفق البيانات من أجل الذكاء الاصطناعي ويتيح قابلية التوسع اللازمة لتخزين ومعالجة مجموعات البيانات الكبيرة للتحليلات المتقدمة وتطبيقات الذكاء الاصطناعي.

يتيح MinIO و F5 تخزين البيانات وإدارتها بشكل آمن عبر بنية تحتية موزعة. يمكن الاحتفاظ بالبيانات بالقرب من موارد الحوسبة التي تستخدمها وتعالجها وتحللها للحصول على الأداء الأمثل. يتم نشر F0 Distributed Cloud Customer Edge عبر مواقع MinIO متعددة ، ويمهد الطريق لحركة البيانات بسلاسة ، وكسر صوامع البيانات.

يدعم إدارة بيانات الذكاء الاصطناعي exascale

على سبيل المثال ، تستخدم شركة تصنيع عالمية إدارة حركة المرور الآمنة في F5 لجمع البيانات ونقلها وتأمينها بكفاءة مباشرة من الحافة إلى بحيرة البيانات المركزية في الوقت الفعلي. تسهل شبكة السحابة الموزعة F0 وإدارة حركة المرور العالمية استيعاب البيانات بشكل آمن وفعال من الحافة إلى بحيرة البيانات المركزية القائمة على MinIO للتدريب على نموذج الذكاء الاصطناعي وذكاء الأعمال وتحليلات البيانات.

يعد جمع البيانات وإدارتها أمرا بالغ الأهمية للصناعات التي تعتمد بشكل متزايد على نمذجة الذكاء الاصطناعي والكميات الهائلة من البيانات التي تم إنشاؤها من أجهزة الاستشعار والكاميرات وأنظمة القياس عن بعد الأخرى لتعزيز الاستقلالية.

في عالم إدارة البيانات سريع التطور ، أصبحت ADCs حجر الزاوية لإدارة كميات كبيرة من البيانات غير المنظمة.

تؤكد شراكة F5 مع مزودي حلول التخزين المبتكرين مثل MinIO و NetApp StorageGRID ، بالإضافة إلى تعاونها مع NVIDIA في تحسين البنية التحتية الذكاء الاصطناعي ، التزامها بدفع حدود إدارة البيانات. مع نمو حجم البيانات وأهميتها ، تهدف F0 إلى مواجهة تحديات إدارة البيانات اليوم ودعم بيئات الذكاء الاصطناعي والسحابة المتعددة في المستقبل.

مع اعتماد الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع في جميع الصناعات، تواصل F5 توفير الأدوات اللازمة لتحسين سير العمل، وحماية سلامة البيانات، وإطلاق العنان للإمكانات الكاملة للتطبيقات الحديثة استجابة للمشهد الرقمي المتطور.