本篇博文是AI数据交付系列文章的第一篇。
数据是人工智能的新燃料。随着AI和分析工作负载的数据量与处理速度激增，企业需要能够在云、数据中心和边缘环境之间高效传输数据的存储与交付系统。
如今，S3兼容对象存储已成为业界应对这一庞大存储任务的首选基础。S3兼容存储曾经只是一项小众云功能，如今已成为行业标准，可提供大规模可扩展性和互操作性，并帮助企业摆脱供应商锁定。
任何支持与Amazon Simple Storage Service（S3）相同API的平台都可称为“S3兼容”，使AI和分析工作负载能够在云和数据中心使用一致的工具与协议。这种兼容性减少了阻碍，让团队无需重写代码或重新设计应用架构，即可扩展、迁移和管理数据。
“将S3兼容存储与F5 BIG-IP结合使用，组织可以确保数据管道始终快速、安全地运行，并持续保持出色性能。”
通过将计算与存储解耦，组织可以灵活地独立扩展二者，随着数据增长扩大容量，或在不同环境之间迁移工作负载，而无需停机或重新设计。MinIO AIStor、Dell ObjectScale和NetApp StorageGRID等主流S3存储平台采用了这一模式，可为企业AI和分析管道提供EB级容量、出色的持久性和完整的API兼容性。
然而，随着AI解决方案需求持续加速增长，仅靠存储还不够。海量数据必须在用户、模型和存储节点之间可靠、安全地传输，同时避免出现瓶颈或延迟骤增。
这正是F5 Application Delivery and Security Platform (ADSP)发挥作用之处。ADSP充当控制平面，确保数据管道高效、弹性、安全且持续运行。
将S3兼容存储与F5 BIG-IP结合使用，组织可以确保数据管道始终快速、安全地以出色性能持续运行，无论是用于AI模型训练和微调、实施检索增强生成（RAG），还是其他用例。
让数据畅流不息
从许多方面来看，管理AI数据就像运输和精炼原油：必须谨慎提取、安全传输、高效处理并可靠交付，才能为创新提供动力。
分散在各种传感器、应用和环境中的原始数据蕴藏着巨大潜力，但前提是能够安全传输和提炼这些数据，并在适当的时间将其可靠地交付到适当的位置。
这正是兼容S3的对象存储与F5 BIG-IP关键解决方案发挥协同作用之处，包括BIG-IP Local Traffic Manager (LTM)、BIG-IP DNS、BIG-IP Advanced Firewall Manager (AFM)、BIG-IP Advanced WAF和BIG-IP DDoS Hybrid Defender。
正如石油管道承担开采、运输、储存和分配功能一样，F5 BIG-IP和S3兼容存储提供商在AI数据生命周期中也发挥着类似作用：
- 提取，即原始数据采集：提取、转换和加载（ETL）工具如同泵站，从边缘设备、IoT传感器或企业应用中提取海量非结构化“原油数据”。
- 安全传输：F5 BIG-IP通过智能路由、SSL/TLS卸载和自适应流量控制，确保每个传输中的数据字节都能高效、安全地移动，就像石油流经加压管道一样，从而防止泄漏或污染。
- 可靠存储：在兼容S3的对象存储中，数据以高持久性和完整性得到保存，就像原油储存在可防止杂质混入的储罐中一样。即使数据量激增或节点发生故障，F5全局负载均衡也能维持可用性。
- 提炼和处理：随后，AI训练和分析工作负载将这些原始数据处理为可用的智能信息，相当于在数字领域将原油提炼成燃料。F5通过优化向计算资源交付数据的过程、降低延迟并提高AI模型工厂流水线的吞吐量，帮助加快这一阶段。
- 分发和使用：最后，经过处理的数据如同成品燃料，会被交付到云、数据中心或边缘站点等任何需要它的地方。F5 BIG-IP LTM、DNS和流量管理策略可将用户、应用和AI模型引导至响应速度更快、运行状况更佳的数据源，以支持实时决策。
这一生态系统共同构成了专为AI时代打造的数据管道，让信息从采集到使用始终顺畅流动。F5提供智能控制平面，将庞大且难以管理的数据流转化为清晰、经过优化的价值流，为业务创造价值。
AI部署推动S3兼容存储市场蓬勃发展
石油管道这一类比不仅能直观说明AI数据交付的工作原理，也十分贴切，因为无论是现在还是未来几年，预计都将有海量数据流经AI管道。
多份报告显示，在企业广泛采用以及各行业数据存储需求不断增长的推动下，兼容S3的对象存储细分市场正以两位数的复合年增长率（15%至20%以上）增长。
例如，根据Dataintelo近期的研究，2024年全球S3兼容对象存储软件市场规模达到67亿美元，预计2025年至2033年将以15.2%的复合年增长率增长，到2033年达到234亿美元。
但与此同时，必须注意的是，AI的应用仍处于学习和适应阶段。根据MIT Media Lab的Project NANDA在2025年开展的研究，迄今只有约5%的企业生成式AI试点项目能够立即创造业务价值。研究显示，大多数项目失败的原因是“工作流脆弱、缺乏情境学习能力，以及与日常运营脱节”。
“F5助力组织摆脱脆弱的试点阶段，迈向能够规模化创造价值的AI应用。”
F5助力组织摆脱脆弱的试点阶段，转向能够规模化创造价值的AI。大多数企业已将BIG-IP作为日常运营的核心，用于处理流量、执行策略，并确保应用在混合多云基础设施中保持可访问。AI计划通常正是在接入实际生产工作流时遇到瓶颈。BIG-IP通过抽象存储端点、规范流量行为，并直接在数据平面执行一致且可感知上下文的策略，帮助消除脆弱的数据路径，为AI系统提供稳定、可预测的管道，无论数据位于何处，也无论存储集群如何变化。
F5可与MinIO、Dell和NetApp S3平台顺畅集成
F5 BIG-IP是F5 ADSP的关键组件，目前支持所有兼容S3的对象存储平台。此外，F5还与三家特定的存储供应商建立了深度合作关系，分别是MinIO、Dell和NetApp。
这些技术联盟合作关系使F5能够广泛覆盖企业市场，并提供强大的互操作性、部署指南和支持。MinIO带来云原生速度和开发敏捷性，Dell ObjectScale提供企业级性能和控制能力，NetApp StorageGRID则为混合环境和受监管环境提供坚实支撑。
它们共同构成现代AI和分析数据基础设施的核心，而F5通过智能流量管理层将其统一起来，确保数据安全、高效且不间断地流动。
F5可在任何位置交付并保护AI应用
要详细了解F5的AI数据交付解决方案，请访问F5的AI Data Delivery and Infrastructure Solutions网页。
F5对AI的关注不止于数据交付。了解F5如何在各种环境中保护和交付AI应用。
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关于作者
Hunter Smit是F5解决方案与战略产品营销高级经理。他负责F5产品组合的解决方案营销工作，涵盖AI基础设施和应用安全，并推动F5进军新兴的AI数据交付市场。Hunter是Whitworth University商学院顾问委员会成员，并曾担任产品营销兼职讲师。他拥有Whitworth University工商管理硕士学位和管理学工商管理学士学位。
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