在提升企业敏捷性的进程中，各行业的数字化领导者都面临一项关键挑战：连接分布式AI部署和数据源。这不仅涉及算法或模型，还涉及为其提供支持的庞大分布式基础设施。从数据中心到边缘，以及跨多云环境，AI工作流的管理日益复杂，逐渐成为制约因素，尤其是在组织寻求安全部署AI的过程中。
当AI热潮遇上运营现实
如今，AI计划往往受制于碎片化的传统基础设施。从数据摄取和模型训练，到推理和反馈循环，AI生命周期的每个阶段都由不同的平台、团队和工具集负责。
这种彼此割裂的方式会形成碎片化系统，需要跨数据层、模型层和基础设施层进行手动集成，不仅降低效率，还会增加延迟。数据环境相互孤立也会阻碍数据流动，导致AI模型缺少实时决策所需的丰富上下文信息。
“要充分发挥AI的价值，企业必须转向一种新的运营模式，在分布式环境中实现互联互通、统一控制和智能自动化。”
与此同时，不一致的安全与合规控制会造成治理缺口，进而带来风险。彼此割裂的运维工具使团队难以按照业务所需的速度部署、扩展和管理AI应用。复杂的网络架构还会导致数据路径缺乏灵活性，延迟推理过程，限制AI驱动体验的响应速度。
对于负责支持技术、数据、AI和信息团队的企业高管以及AI/ML从业人员而言，这些AI应用管理问题不仅带来技术难题，还会引发服务可靠性、数据泄露乃至违反监管规定等风险。为充分发挥AI的价值，企业必须转向全新的统一AI运营模式，以混合多云基础设施、分布式数据连接、统一控制和智能自动化为基础。
统一管理AI数据和应用的必要性
这正是F5 Application Delivery and Security Platform (ADSP)的用武之地。F5 ADSP专为满足分布式AI应用管理和AI安全部署的独特需求而设计，帮助组织以安全、高效且可扩展的方式统筹整个AI生命周期。
具体而言，F5 ADSP提供：
- 无缝集成：统一混合环境和边缘环境中的AI工作负载，消除数据孤岛并简化推理流程。
- 端到端安全：通过覆盖整个技术栈各层的策略驱动型安全控制，保护专有数据和知识产权。
- 全球低延迟连接：通过高吞吐量确保实时性能，加快跨地域的数据流动和推理。
- 简化运维：通过统一的交付和安全工具减轻运维负担，帮助团队更快地发布、迭代和扩展AI应用。
- 强大的合作伙伴生态系统：通过与优质的AI、云和可观测性合作伙伴开展战略集成，在确保可靠性的同时，扩展AI模型集成、可观测性和合规控制能力。
化零为整：AI运营的未来
分布式AI并不一定意味着复杂性增加和混乱加剧。采用适当的策略，组织可以从碎片化、低效的基础设施转向安全、高性能且统一的AI运营模式。
数字化领导者和AI从业者希望在其网络和混合多云基础设施中获得可靠的应用交付和安全保障。F5的AI多云网络解决方案组合提供灵活适应的AI驱动型安全能力，支持实时防护和风险缓解。
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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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