Искусственный интеллект для партнерского контента больше не является пилотным проектом; это приоритет на уровне правления. Организации по всему Азиатско-Тихоокеанскому региону ускоряют внедрение ИИ — от автоматизированного обнаружения мошенничества и прогнозирующей логистики до масштабных языковых моделей, которые изменяют способы доступа к внутренним знаниям. Однако становится очевидной горькая правда: масштабировать ИИ гораздо сложнее, чем запускать его. Кто из главных виновников? Объем данных.По мере того как модели искусственного интеллекта становятся все более совершенными, объем, скорость и распределение данных, от которых они зависят, становятся структурными узкими местами. Более серьезная проблема заключается не только в хранении этих данных или доступе к ним. Ит-отдел перемещает ИТ-ресурсы, управляет ими и расширяет их использование в гибридной инфраструктуре безопасным и совместимым образом.
Стратегический риск, связанный с утечкой данных
Утечка данных возникает, когда большие наборы данных привлекают вычислительные ресурсы и службы к своему местоположению. Это увеличивает время ожидания, стоимость и жесткость, которые усиливает искусственный интеллект. Рабочие нагрузки на обучение и логику зависят от большого объема неструктурированных файлов журналов данных, взаимодействия с пользователями, хранилищ изображений, облачных сред, периферийных устройств и потоков телеметрии, разбросанных по локальным системам.
В Азиатско-Тихоокеанском регионе суверенная облачная политика, фрагментированные режимы регулирования и требования к хранению данных еще больше усложняют централизацию этих данных. Результат? Модели либо привязаны к юрисдикциям, где данные могут находиться на законных основаниях, либо вынуждены работать в разрозненной инфраструктуре с неоптимальной производительностью и высоким риском соответствия требованиям.
Для предприятий, масштабирующих ИИ на региональном уровне, это становится не просто технической проблемой. Вопрос в том, как сбалансировать контроль, соответствие требованиям и затраты во все более сложной архитектуре.
Переосмысление инфраструктуры с использованием ACD в качестве вспомогательных средств искусственного интеллекта
Для решения этих задач компания F5 переосмыслила роль контроллера доставки приложений (ADC). Современный АЦП превратился из простого инструмента управления трафиком в интеллектуальную систему управления потоком данных с использованием искусственного интеллекта. Он защищает, ускоряет и оптимизирует передачу данных по облакам, краям и точкам локации.
Наша платформа доставки приложений и обеспечения безопасности выступает в качестве связующего звена между источниками данных искусственного интеллекта и вычислительными средами. Независимо от того, осуществляется ли передача данных непосредственно пользователю на границе или маршрутизация обучающего трафика с высокой пропускной способностью в гибридных средах, платформа обеспечивает:
- Маршрутизацию с низкой задержкой между распределенными средами на основе политик
- Динамическое формирование трафика для искусственного интеллекта. и рабочие нагрузки LLM
- Шифрование и сегментация конфиденциальных данных при передаче
- Наблюдаемость в потоках данных ИИ для обеспечения соответствия требованиям и управления
Это имеет решающее значение на рынках Азиатско-Тихоокеанского региона, где организации должны использовать ИИ в соответствии с разнородной политикой фреймворки, балансирующие локальность данных, чувствительность к задержкам и доступность инфраструктуры.
Помимо потока данных: управление теневым ИИ и неуправляемыми рабочими нагрузками
По мере роста использования ИИ растет и риск теневого ИИ, который заключается в несанкционированном или неуправляемом использовании внешних моделей, API-интерфейсы и инструменты, предоставляющие доступ к конфиденциальным данным. Организациям все чаще требуется информация о том, какие модели вызываются, какие данные отправляются и соответствуют ли конечные точки вывода стандартам соответствия.Благодаря централизованному управлению политиками ADC может применять правила разрешения/запрета трафика искусственного интеллекта, проверять исходящие вызовы API и применять согласованные требования к шифрованию и телеметрии. Это снижает риски, не препятствуя инновациям.В таких секторах, как финансовые услуги и государственное управление, где проверяемое управление ИИ не подлежит обсуждению, этот уровень контроля является необходимым условием для устойчивого внедрения.
Finops использует искусственный интеллект для снижения затрат на инновации
Еще одной растущей проблемой является стоимость. В то время как ИИ обещает экспоненциальный рост производительности, затраты на обучение, хранение и перемещение данных могут быстро возрасти. В настоящее время предприятия интегрируют дисциплины FinOps в свои стратегии в области ИИ, рассматривая перемещение данных и использование вычислительных ресурсов как первостепенные бюджетные вопросы.Платформа F5 помогает решить эту проблему за счет оптимизации трафика и распределения рабочей нагрузки, сокращения ненужного обмена данными, предотвращения избыточного объема ресурсов и обеспечения выполнения рабочих нагрузок ИИ в наиболее экономичном регионе или среде из доступных. Это становится особенно важным в условиях работы с несколькими облаками, где затраты на межрегиональную передачу данных или недостаточно используемые графические процессоры могут незаметно снизить рентабельность инвестиций.
Разработка архитектуры для масштабирования в реальном мире
Масштабирование ИИ требует большего чем вычислять мощность двигателя. Для этого требуется архитектура, поддерживающая:
- Распределенный логический вывод без ущерба для задержки
- Обеспечение соответствия требованиям в реальном времени в разных географических регионах
- Согласованную наблюдаемость в Потоки данных с использованием искусственного интеллекта
- Безопасная обработка данных на периферии для сокращения обратной передачи конфиденциальных данных
Эталонная архитектура искусственного интеллекта F5 обеспечивает практический подход к этому. Он позволяет абстрагироваться от сложностей в облачных и пограничных средах, соблюдая принципы нулевого доверия, масштабируемой телеметрии и гибкости инфраструктуры.
Инфраструктура — это политика: надежное внедрение ИИ
В конечном счете, предприятиям в Азиатско-Тихоокеанском регионе нужен не только мощный, но и управляемый, совместимый и экономически жизнеспособный ИИ. Инфраструктура, лежащая в ее основе, должна обеспечивать не только возможность подключения. Она должна одновременно выполнять функции механизма разработки политик, оптимизатора трафика и обеспечения безопасности.
Именно для этого создана платформа доставки приложений и обеспечения безопасности F5. Это помогает компаниям реализовать возможности искусственного интеллекта не в лабораторных условиях, а в реальном мире, где соблюдение требований имеет значение, бюджеты подвергаются тщательному контролю, а доверие клиентов завоевывается благодаря операционной дисциплине.
В эпоху искусственного интеллекта ваша способность перемещать, защищать и управлять данными в больших масштабах — это то, что определит преимущество вашего предприятия.
Предоставлено компанией F5.
