本文是AI数据交付系列博客的第2篇。
随着AI应用加速发展，数据管道必须以更快的速度扩展，才能避免瓶颈并保持性能。麦肯锡等公司的近期研究显示，到2030年，市场对支持AI的数据中心容量的需求预计将以每年约33%的速度增长。这意味着，如果交付管道不能相应扩展，即使采用出色的模型架构，也会面临数据不足的问题。
然而，随着AI工作负载不断扩展，组织很快发现了一个出人意料的事实：性能下降很少源于模型训练或微调过程本身，而是源于上游数据管道。该管道必须持续为模型工厂提供大量高质量数据。
“新创新使F5 BIG-IP能够提供智能流量管理、数据路径优化和安全控制，满足训练、嵌入生成和微调工作流中AI数据大容量、高速流动的需求。”
现代AI系统依赖数据在对象存储、检索层、特征管道和嵌入生成工作流之间快速且可预测地流动，在适用情况下还包括推理端点。当这种“流动”减缓时，性能会急剧下降，GPU处于闲置状态，企业开始实现价值所需的时间也会超出预期。
石油管道是一个恰当的类比，我们曾在本系列的首篇博客文章中提到过。即使拥有先进的炼油厂，也就是用于训练、微调或生成嵌入的大语言模型（LLM）、向量搜索引擎或多模态模型铸造集群，但如果为炼油厂输送原料的管道狭窄、泄漏或拥堵，生产就会陷入停滞。问题不在于炼制过程，而在于运输系统。如今的AI管道遵循同样的原理：数据流动决定系统性能。
AI瓶颈的真正成因
AI管道很少在单点彻底中断，更多时候是在一连串微交互中逐渐变慢。单个工作流可能需要从对象存储中提取训练数据集、企业知识库或嵌入向量，转换数据以供摄取，查询向量存储，调用多个微服务，之后才进入微调或模型构建阶段。
每个步骤都可能产生阻力。单独来看，这些延迟似乎微不足道，但叠加后会延长端到端处理时间，使GPU无法及时获得所需数据，在大规模训练或数据增强作业中尤其如此。
这就像输油管道出现压力下降、阀门错位和意外流量激增。流量会变得不稳定，下游设施也无法获得稳定、可预测的供应。当存储节点变慢、网络路径性能下降或工作负载出现不可预测的激增时，AI模型工厂系统也会遇到同样的问题。
现有研究清楚表明，AI性能问题通常源于数据管道，而非模型。根据一项Fivetran调查，42%的企业表示，由于数据未能及时准备就绪或无法及时访问，其超过一半的AI项目出现延迟、表现不佳或失败。
Broadcom的另一项研究发现，96%的组织表示，数据管道性能问题直接影响了其AI目标，导致训练和准备工作流延迟、自动化程度降低，并产生代价高昂的返工。
这些数据揭示了一个关键事实：如果数据无法快速、可靠地通过管道，即使是高度复杂的模型工厂运营也无法持续交付稳定的结果。
F5 BIG-IP如何实现AI数据交付现代化
随着F5 BIG-IP version 21的发布，BIG-IP的功能已远远超越传统应用交付控制器（ADC）的范畴。如今，它已成为面向AI驱动型数据管道的现代化ADC，尤其适用于围绕S3兼容对象存储构建的数据管道。
多项创新功能让F5 BIG-IP能够提供智能流量管理、数据路径优化和安全控制，支持AI数据在训练、嵌入生成和微调工作流中保持大容量、高速流动，而不仅限于推理工作流。
它旨在稳定并加速整个数据流。作为对象存储与AI应用堆栈之间的交付层，即使在高负载下，也能确保数据传入、检索和路由顺畅、安全且具有韧性。
BIG-IP持续监控存储节点的运行状况，并自动将流量从速度缓慢或发生故障的端点重新路由。其针对S3的优化（例如面向大型分段上传的增强型TCP/TLS配置文件）有助于减少请求开销，并加快大容量读取。还可根据对象大小、前缀或存储桶等元数据引导流量，使组织能够根据运营需求，为微调数据集、训练工件或RAG嵌入数据设置不同的优先级。
关键支柱：位置感知路由、缓存和安全
BIG-IP发挥作用的另一个重要因素，是其处理位置感知路由的方式。当某个存储区域出现延迟或某个集群进行维护时，流量会无缝重定向到运行正常的站点，无需更改应用本身。无论后端存储层发生什么情况，都能持续为AI管道提供数据。
流量管理和安全必须紧密集成到数据传输生态系统中。AI数据端点的运行成本高昂，也是攻击者觊觎的目标。如下图所示，BIG-IP为AI数据管道提供关键的交付和安全功能。高级DDoS防护、WAF功能和精细化API治理，让安全成为数据管道的一部分，而不是其中的瓶颈。
韧性和可靠性的重要性
即使经过优化，管道仍可能受到干扰。流量激增、节点故障、复制突发和网络变更都可能降低AI性能。韧性是指在这些情况下仍能保持数据流动的能力。BIG-IP通过主动故障转移、维护期间的流量排空以及可编程路由策略，在这方面表现出色，帮助管道保持稳定。
具体而言，这意味着数据存储可保持可用且可访问，训练周期得以持续推进，RAG嵌入和数据增强流程可按计划完成。企业也能避免因AI技术栈某一层过载或不可用而引发的级联故障。
BIG-IP如同整个AI数据管道的压力控制、流量平衡和安全阀系统，确保“炼油厂”（即AI模型工厂）始终获得所需的稳定优质“原油”供应。
F5可在任何位置交付并保护AI应用
AI性能优化不只是模型推理，还要确保训练、微调和嵌入工作流所需的海量数据能够快速、可预测且安全地传输。
要详细了解F5的AI数据交付解决方案，请访问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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