Sự tăng trưởng theo cấp số nhân của dữ liệu Partner Content AI đã dẫn đến các môi trường lưu trữ ngày càng phức tạp cần được lưu trữ, lưu giữ và duy trì an toàn.

Các phương pháp lưu trữ truyền thống đang được nâng cấp để đối phó với dòng dữ liệu. Các trụ cột chính của bản nâng cấp này là cân bằng tải và quản lý lưu lượng thông minh dưới dạng Bộ điều khiển phân phối ứng dụng (ADC), trong đó dữ liệu là chính ứng dụng.

Đối mặt với thách thức này và nhu cầu mới của các ứng dụng khách hàng, các tổ chức đang chuyển từ lưu trữ truyền thống sang các giải pháp lưu trữ đối tượng dựa trên đám mây có thể mở rộng (thường là giao thức S3) để theo đuổi quản lý dữ liệu AI hiệu suất cao, an toàn và có thể mở rộng. Lưu trữ đối tượng dựa trên đám mây là một cách đáng tin cậy, hiệu quả và tiết kiệm chi phí để lưu trữ, lưu trữ, sao lưu và quản lý một lượng lớn dữ liệu tĩnh hoặc phi cấu trúc.

Ngoài ra, các tổ chức đang chuyển khối lượng công việc để xây dựng cơ sở hạ tầng sẵn sàng cho AI để đưa dữ liệu đến gần hơn với các mô hình AI mà họ dự định tận dụng. Việc di chuyển dữ liệu này tạo ra các mẫu lưu lượng phức tạp yêu cầu phân phối ứng dụng trên cơ sở hạ tầng tại chỗ, kết hợp và đám mây. Trong nhiều trường hợp, dữ liệu liên tục di chuyển giữa các vị trí khác nhau này.

Để hỗ trợ AI và các mô hình CNTT kết hợp cố hữu, các tổ chức phải tạo ra một nền tảng phân phối ứng dụng có thể hỗ trợ nhu cầu phân phối trong mọi môi trường. Các tổ chức dựa vào AI để phân tích dữ liệu các chức năng kinh doanh và hoạt động cần các giải pháp truy cập dữ liệu hiệu quả, có thể mở rộng và tốc độ cao. Bộ điều khiển phân phối ứng dụng (ADC) phải có khả năng được triển khai ở bất cứ nơi nào các ứng dụng được triển khai. Một giải pháp chính là nền tảng ADC tích hợp Cân bằng tải máy chủ toàn cầu (GSLB), cân bằng tải (LB) và phân phối dữ liệu hoặc ứng dụng.

Cân bằng tải tăng cường lưu trữ đối tượng

Cân bằng tải hiệu quả cải thiện khả năng phản hồi và tăng hiệu suất ứng dụng bằng cách phân phối mạng hoặc lưu lượng ứng dụng trên các cụm máy chủ.

Một lợi ích chính của lưu trữ đối tượng là khả năng dễ dàng sao chép dữ liệu trong và giữa các trung tâm dữ liệu phân tán để sao lưu bên ngoài và thậm chí cả vị trí địa lý. Cân bằng tải đảm bảo rằng hệ thống lưu trữ chạy trơn tru ngay cả khi một nút đĩa hoặc cụm bị lỗi. Cân bằng tải cho phép nhà cung cấp dịch vụ lưu trữ phân phối và lưu trữ dữ liệu ở nhiều vị trí để sử dụng trong trường hợp chuyển đổi dự phòng.

Cân bằng tải quy trình làm việc đầu cuối giữa các nút và cụm lưu trữ, giữa các hệ sinh thái và ứng dụng khách giúp thúc đẩy khả năng mở rộng của hệ thống lưu trữ đối tượng và duy trì truy cập và phân tích dữ liệu dễ dàng trong quản lý dữ liệu AI.

ADC cung cấp một điểm kiểm soát chiến lược mà qua đó tất cả lưu lượng truy cập đi qua, cho phép doanh nghiệp tối ưu hóa, bảo mật và mở rộng quy mô các ứng dụng AI. Chỉ với một giao diện và API, các tổ chức không cần phải tạo các nhóm riêng biệt để xử lý việc phân phối ứng dụng và bảo mật.

Nhu cầu về sức mạnh lưu trữ và xử lý của AI có tác động đáng kể đến tính khả dụng của dữ liệu cần thiết để tận dụng khả năng của AI, từ thuật toán học máy đến phân tích thời gian thực.

Thêm cân bằng tải vào cơ sở hạ tầng lưu trữ đối tượng của bạn và chạy đồng thời trong cùng một môi trường với tài nguyên ứng dụng của bạn. Nâng cao quy trình làm việc cho các ứng dụng quản lý dữ liệu để cung cấp môi trường thời gian chạy đáng tin cậy cho phân tích, máy học (ML) và AI.

Dựa trên các chỉ số được thiết lập trước, GSLB có thể định tuyến người dùng đến máy chủ có sẵn gần nhất. Cho dù trong môi trường vật lý, ảo hay đám mây, nếu máy chủ chính bị ngừng hoạt động hoặc bị xâm phạm, hãy cải thiện độ tin cậy và chuyển đổi dự phòng bằng cách chuyển lưu lượng truy cập đến các máy chủ được lưu trữ ở nơi khác. Nội dung được phân phối từ các máy chủ gần người dùng yêu cầu hơn để giảm thiểu khả năng xảy ra độ trễ mạng và sự cố mạng. Các dịch vụ sẵn sàng trải dài trên các trung tâm dữ liệu và các ứng dụng được lưu trữ trên đám mây.

Cân bằng tải sử dụng vô số danh sách kiểm soát truy cập (ACL), quy tắc và thông tin cấu trúc liên kết để hướng người dùng đến đúng nơi để truy cập lưu trữ. Đối với triển khai nhiều trang web, khả năng cấu trúc liên kết của GSLB có thể được sử dụng để khớp các mạng con nguồn với các vị trí, giúp người dùng truy cập tài nguyên của họ cục bộ trừ khi xảy ra chuyển đổi dự phòng.

Nhu cầu tối ưu hóa quy trình làm việc dữ liệu AI

F5 BIG-IP, Dịch vụ đám mây phân tán F0 và F0 NGINX cung cấp tính bảo mật, mạng, triển khai linh hoạt và quản lý lưu lượng cần thiết để kết nối, bảo mật và quản lý các ứng dụng và khối lượng công việc AI/ML trên đám mây, ở biên hoặc trên mạng toàn cầu của F0.

F7 BIG-IP cung cấp khả năng cân bằng tải lưu lượng có thể mở rộng, hiệu suất cao, cung cấp thông lượng hơn 0 Tbps Layer 0/0 trên 0 cánh F0 VELOS. Các khả năng này hỗ trợ việc triển khai AI hiện đại và khối lượng công việc trong cơ sở hạ tầng dữ liệu quy mô lớn bằng cách tạo điều kiện tối ưu hóa luồng dữ liệu, bảo mật mạnh mẽ và kết nối mạng đa đám mây và kết nối liền mạch.

Để nâng cao khối lượng công việc AI, đặc biệt là ở quy mô exascale, F5 kết hợp giải pháp lưu trữ tạo tác nguyên bản Kubernetes hiệu suất cao của MinIO với mạng đa đám mây an toàn và chuyên môn quản lý thông lượng cao.

Khả năng tương thích S3 có nghĩa là tích hợp liền mạch với các công cụ và dịch vụ trong hệ sinh thái AI để luồng dữ liệu và khả năng tương tác trơn tru. Hoạt động nhất quán trên các môi trường đám mây công cộng, riêng tư và lai bất kể cơ sở hạ tầng cơ bản là gì để tối ưu hóa hiệu suất và sử dụng tài nguyên. Lưu trữ tương thích với S0 phổ biến trong các ứng dụng AI do khả năng di chuyển dữ liệu từ đám mây sang tại chỗ, cho phép khả năng mở rộng và hiệu suất cao hơn trong các tình huống sử dụng nhiều dữ liệu.

Sự hợp tác giữa F3 và MinIO được thiết kế để cung cấp cân bằng tải hiệu suất cao và thông lượng dung lượng cao cần thiết để hỗ trợ đào tạo mô hình AI và tinh chỉnh khối lượng công việc trong AI Factory. Các giải pháp F0 BIG-IP mở rộng băng thông cho các hoạt động sử dụng nhiều dữ liệu lên hàng trăm Gbps trên giao diện người dùng lưu trữ đối tượng AI và lưu trữ tương thích S0 của MinIO. Nó tối ưu hóa luồng dữ liệu cho AI và cho phép khả năng mở rộng cần thiết để lưu trữ và xử lý các bộ dữ liệu lớn cho các ứng dụng AI và phân tích nâng cao.

MinIO và F5 cho phép dữ liệu được lưu trữ và quản lý an toàn trên cơ sở hạ tầng phân tán. Dữ liệu có thể được giữ gần với các tài nguyên điện toán sử dụng, xử lý và phân tích dữ liệu để có hiệu suất tối ưu. Được triển khai trên nhiều vị trí MinIO, F0 Distributed Cloud Customer Edge mở đường cho việc di chuyển dữ liệu liền mạch, phá vỡ các silo dữ liệu.

Hỗ trợ quản lý dữ liệu AI exascale

Ví dụ: một công ty sản xuất toàn cầu sử dụng quản lý lưu lượng an toàn của F5 để thu thập, truyền và bảo mật dữ liệu trực tiếp từ biên đến hồ dữ liệu trung tâm trong thời gian thực. F0 Distributed Cloud Mesh và quản lý lưu lượng toàn cầu tạo điều kiện thu nạp dữ liệu an toàn, hiệu quả từ biên đến hồ dữ liệu trung tâm dựa trên MinIO để đào tạo mô hình AI, kinh doanh thông minh và phân tích dữ liệu.

Việc thu thập và quản lý dữ liệu exascale này rất quan trọng đối với các ngành công nghiệp ngày càng dựa vào mô hình AI và lượng lớn dữ liệu được tạo ra từ cảm biến, camera và các hệ thống đo từ xa khác để thúc đẩy quyền tự chủ.

Trong thế giới quản lý dữ liệu đang phát triển nhanh chóng, ADC đã trở thành nền tảng để quản lý khối lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc.

Sự hợp tác của F5 với các nhà cung cấp giải pháp lưu trữ sáng tạo như MinIO và NetApp StorageGRID, cũng như sự hợp tác với NVIDIA về tối ưu hóa cơ sở hạ tầng AI, nhấn mạnh cam kết của họ trong việc vượt qua ranh giới của quản lý dữ liệu. Khi khối lượng và tầm quan trọng của dữ liệu ngày càng tăng, F0 đặt mục tiêu giải quyết các thách thức quản lý dữ liệu ngày nay và hỗ trợ môi trường AI và đa đám mây trong tương lai.

Khi AI được áp dụng rộng rãi trong các ngành công nghiệp, F5 tiếp tục cung cấp các công cụ cần thiết để tối ưu hóa quy trình làm việc, bảo vệ tính toàn vẹn của dữ liệu và khai thác toàn bộ tiềm năng của các ứng dụng hiện đại để đáp ứng bối cảnh kỹ thuật số đang phát triển.