F5扩展AI参考架构，助力应对AI应用开发挑战

生成式AI正在重塑商业格局，加速各行业创新，并带来新的竞争优势。然而，这种快速演进也给安全性、可扩展性、成本效益和集成带来了复杂挑战。企业必须构建不仅技术先进，而且在设计上兼顾安全性、可扩展性和韧性的AI应用。为应对这些挑战，F5开发了F5 AI Reference Architecture，帮助企业设计、部署和管理企业级AI应用。

应对AI应用挑战

在开发现代AI应用时，人们很容易只关注提示词注入、模型投毒或对抗性输入等AI特有威胁带来的独特风险。虽然这些确实是企业必须应对的关键挑战，但实际上，大多数安全和性能风险并非AI所独有，而是源于IT团队早已熟悉的应用交付和安全挑战。

F5在应用安全、API保护和性能优化领域拥有深厚实力，这些基础设施是保障企业系统可靠运行的基础。对于AI应用而言，这些能力同样至关重要，可确保核心架构灵活扩展、在压力下保持韧性，并为大量涌入的AI驱动型数据提供顺畅、安全的访问。

解决这些问题只是第一步。如今，企业还必须应对大规模部署AI应用所带来的独特挑战，包括：

• 保护AI模型免遭投毒
• 验证生成式数据输入，防止数据被操纵
• 保护涉及LLM和AI智能体的复杂工作流
• 性能不稳定
• 数据安全问题
• 高昂的基础设施成本

F5 AI Reference Architecture为希望解决这些问题的组织提供了清晰且可付诸实践的框架。我们提供标准化术语，帮助NetOps、SecOps和DevOps团队协同应对大规模部署AI应用的复杂性。本综合指南将工作流划分为聚焦安全、流量管理和平台优化的核心模块，阐明了在混合多云环境中管理AI工作负载所面临的挑战。

今天，我们发布最新版F5 AI参考架构交互式体验，这是Accelerate AI活动的一部分。该活动为期一周，重点介绍F5如何帮助企业加快AI部署。新一代参考架构展示了F5解决方案及合作伙伴在完整AI架构中的定位，涵盖从数据摄取到模型推理的各个环节，无论是部署聊天机器人等应用，还是与其他AI智能体等下游服务交互。鉴于F5已广泛服务于全球大型企业，客户尤其希望了解F5在其中发挥的作用，以及F5 Application Delivery and Security Platform如何支持并保护大规模AI工作负载。

AI组件架构

F5 AI Reference Architecture可应对交付前沿AI应用所面临的关键性能、安全和运营挑战。了解该架构。

总体而言，F5正通过以下多种方式帮助客户全面落地这一架构：

1. 优化端到端流量管理
   简化整个AI管道中的数据流，从Web和API入口到数据摄取及GPU集群入口，确保高可靠性和低延迟性能。
2. 保护各阶段的AI工作负载
   采用零信任架构、API保护和数据泄露防护等高级安全措施，保护AI应用、API和模型，缓解新兴威胁。
3. 充分提升基础设施效率
   实现智能负载均衡和高效资源分配，确保GPU在AI训练、推理和微调中充分发挥性能，同时降低运营成本。
4. 简化多云AI连接
   在混合云和多云环境中无缝连接分布式数据源与AI推理工作流，在不牺牲性能的前提下确保可扩展性和合规性。
5. 实现可观测性和控制
   实时洞察AI工作流、流量行为和应用交互，帮助组织主动监控并优化运营。
6. 推动生态系统创新
   F5认识到，应对新兴风险需要开展协作，因此与领先的安全厂商和超大规模云服务提供商建立了技术合作伙伴关系。这种方式有助于企业在快速演进的AI环境中保持前瞻性，同时弥补整体架构中的不足。

携手F5推动创新

F5 AI Reference Architecture可帮助企业应对基础应用风险和新兴的AI特有威胁，从而安全地扩展AI计划。该架构兼具适应性、可扩展性和安全性，涵盖从AI超级计算基础设施到自主智能体的各个方面。凭借数十年的应用交付和安全专业经验，F5提供充分释放AI商业潜力所需的技术基础和可信赖的合作伙伴关系。

建议浏览F5 AI Reference Architecture，点击此处。此外，欢迎通过Accelerate AI了解F5的最新创新、研究和洞察。

F5对AI的关注不止于此，探索F5交付和保护AI应用的各种方式。