RSS VentureBeat
Подписаться
Концептуальный прототип прощает хрупкий путь данных. Операционный ИИ — нет.
Перенос рабочих нагрузок ИИ из пилотной стадии в производственную выявляет доставку данных как критический фактор масштабирования. Архитектуры "точка-точка", работающие в демонстрационных версиях, часто терпят неудачу при постоянном производственном трафике, что приводит к остановке конвейеров ИИ и неэффективному использованию ресурсов. Эти инфраструктурные слабости влекут за собой прямые бизнес-последствия, такие как нарушения SLA и репутационный ущерб. В производственной среде простая остановка передачи данных является сбоем, в отличие от пилотной стадии. Прямые подключения к хранилищу хрупки, снижают производительность и могут привести к сбою кластера при отказе узла или всплеске трафика. Рабочие процессы ИИ все чаще полагаются на хранилище S3, но текущая сетевая связность не рассчитана на постоянное перемещение данных с высокой пропускной способностью, необходимое для оптимальной производительности GPU. Сбои инфраструктуры влияют на результаты работы ИИ, затрагивая качество обслуживания клиентов, качество, отказоустойчивость и стоимость. Остановленные конвейеры инференса вызывают проблемы с SLA, в то время как задержки в системах RAG приводят к неточным ответам и рискам. Неэффективно используемые GPU сигнализируют о неэффективности инфраструктуры, увеличивая затраты и ограничивая масштабируемость. F5 выступает за доставку данных как первоклассный инфраструктурный уровень, уделяя особое внимание наблюдаемости, программируемости и осведомленности о сбоях. Их архитектура, продемонстрированная с Dell ObjectScale, использует F5 BIG-IP для защиты хранилища путем управления трафиком и предотвращения сбоев, вызванных неправильными конфигурациями. Гибридные и мультиоблачные среды ИИ представляют собой более сложные задачи по доставке данных из-за их гетерогенности, требуя программируемого управления трафиком и унифицированной наблюдаемости. Организации, добивающиеся успеха в производственной инженерии, проектируют с учетом сбоев, предполагая, что задержки и сбои будут происходить. Они создают наблюдаемые и отказоустойчивые пути передачи данных, в отличие от тех, кто застрял на пилотных стадиях и оптимизирует для лабораторных условий. В конечном итоге, строгость, применяемая к уровню доставки данных, а не только к качеству модели или количеству GPU, определяет готовность к производству.
