携手F5与NetApp，为AI构建抗量子安全骨干

F5生态系统 | 2025年12月09日

使用S3聚合海量源内容的AI模型训练不仅需要大量GPU，还需要具备高可用性、负载均衡、高性能数据吞吐和存储控制能力的基础架构，以充分提高GPU利用率并消除成本高昂的瓶颈。数据存储还需要高级安全能力，既能跟上AI的发展速度并应对其复杂性，又能通过后量子密码学（PQC）为敏感数据集提供面向未来的保护。

借助F5 Application Delivery and Security Platform (ADSP)和NetApp StorageGRID，企业可以获得快速、可扩展且支持PQC的解决方案，既能应对AI模型训练数据摄取的高要求工作负载，又能为量子时代做好准备。

F5提升NetApp StorageGRID的效率和韧性

AI工作负载对GPU带宽的需求可达每秒数百GB，训练数据集可能占用PB级存储空间。F5 BIG-IP是F5 ADSP的核心组件，提供多种流量管理和安全功能，并可提供智能分配这些内容传输工作负载所需的超大规模能力，避免GPU因等待带宽或存储资源可用而闲置。

F5 BIG-IP Local Traffic Manager (LTM)功能全面，可提供对第4层和第7层流量进行负载均衡所需的吞吐量和安全性。其功能包括FastL4和OneConnect：FastL4通过嵌入式Pack Velocity Acceleration（ePVA）芯片实现硬件加速，OneConnect则可减少过多的TCP连接。可使用配置文件配置这些功能，并使用F5 iRules自定义第7层功能，进一步进行调优。

“F5 BIG-IP提供智能分配AI工作负载所需的超大规模能力，确保GPU不会因等待带宽或存储资源可用而处于闲置状态。”

与此同时，拥有超大规模数据集的企业已经意识到，采用SMB和NFS等传统文件共享协议的旧式网络附加存储（NAS）解决方案无法满足AI工作负载的规模需求，因此正转向基于HTTPS的S3。NetApp StorageGRID提供可大规模用于AI数据、应用和服务的S3对象存储，支持近乎即时地访问存储桶，并可写入和复制数量达数十亿的对象。BIG-IP可部署为高可用性解决方案，通过监控NetApp集群、移除未通过HTTP检查的异常节点，并将写入请求定向到其他运行正常的成员节点来管理集群。

BIG-IP与NetApp StorageGRID结合使用，可为企业提供兼具高性能、韧性和安全性的先进架构，帮助企业应对AI工作负载带来的挑战。

在F5和NetApp存储集群中采用PQC，为Q-Day做好准备

如今使用的所有设备，例如笔记本电脑、智能手机，以及用于托管和保护公司数据的服务器，都采用基于二进制的处理器，以0和1对数据进行编码。这些设备称为经典计算机，依赖目前用于保护数据的经典加密方法。

“据预测，到2034年，量子计算最终将能够彻底破解当前的加密标准，业界将这一天称为“Q-Day”。”

量子计算并不以0和1的形式存储数据，而是使用量子比特（通常称为qubit），能够处理规模大得多的数据，并显著提升处理速度。随着量子计算的发展，预计它最终将危及现有加密标准，并在2034年前将其完全破解，业界将这一时刻称为“Q-Day”。

虽然距离2034年似乎还很遥远，但黑客如今已在窃取数据，等待未来具备解密能力后再将其解密。这类数据泄露通常称为“先收集，后解密”攻击。企业现在即可着手防范此类攻击，在技术栈中实施TLS 1.3以支持PQC。PQC算法本身需要大量计算资源，因此应仅用于最敏感的高风险数据；同时，还需要与组织内的关键利益相关方共同规划并测试这些算法。

在PQC的计算开销降低之前，传统加密仍适合大多数工作负载。企业需要逐步将PQC引入税务和法律文件、健康记录等最敏感且需长期保存的数据。实现这种精细程度的控制和测试，需要BIG-IP提供的平台智能和细粒度能力。当向S3存储集群发出请求时，BIG-IP可以利用F5 iRules确定数据分类和风险，应用适当的加密方式，并将流量路由到相应的NetApp StorageGRID节点。

借助F5和NetApp快速部署面向未来的AI模型训练

通过实施这些解决方案，组织可以充分发挥AI部署的价值，同时帮助防范当前潜藏的威胁，即攻击者现在窃取数据，待未来能够解密时再加以利用。F5与NetApp携手提供所需的平台能力，帮助简化AI部署流程，实现快速、高效并面向未来的AI。

如需了解更多信息，请访问F5与NetApp解决方案网页。另请务必阅读我们的新闻稿。