随着生成式AI日益普及,几乎每位高级IT领导者都需要确定如何将AI纳入公司的战略规划。
近期的一份F5报告显示,75%的组织已将AI作为核心业务重点,而4年前这一比例仅为17%。此外,AI投资也在增加,2024年IT预算中将有18%用于AI计划。
随着企业探索如何利用AI提高效率并改进决策,如何在多样化环境中保障工作负载安全并顺利交付,成为企业面临的挑战。
如今,10家组织中有9家将数据存储在混合多云环境中。随着企业利用这些数据进行AI模型训练和推理,AI可能会进一步增加环境的复杂性。此外,AI工作负载也使数据环境、流量和安全威胁更难管理。
- 数据环境各不相同。AI依赖海量数据,许多组织难以有效连接工作负载与数据,从而优化模型训练和推理。
- 流量模式有所不同。现代AI工作负载会显著增加网络流量,导致资源承压,无法检索、处理或交付有意义的结果。
- 威胁在不断演变。随着网络攻击日益复杂和普遍,保护AI模型及其依赖的API比以往任何时候都更加重要。
F5正与Microsoft合作,帮助企业应对混合云和多云环境中常见的AI挑战。双方携手帮助客户简化AI部署、改进训练和推理,并保护AI模型和API。
简化AI部署
F5应用交付和加速解决方案可帮助企业优化工作负载性能,加快云端转型进程。F5与Microsoft的紧密合作进一步增强了这些能力,可与Microsoft Sentinel、Microsoft Entra ID、Azure Virtual WAN和Azure Kubernetes Service(AKS)等关键Azure服务无缝集成。
现在,借助我们的最新创新成果,F5 NGINX as a Service (NGINXaaS) for Azure我们正在简化AI工作负载管理。该解决方案可帮助组织打破数据孤岛、连接不同的数据源,并轻松预配、管理和集成ISV解决方案。

NGINXaaS与Azure管理工具和服务配合使用,以创建、更新和删除部署。
改进训练和推理
无论采用专有模型还是第三方解决方案,成功实施AI都离不开高效的模型训练和推理。F5与Microsoft携手合作,帮助组织扩展用于检索增强生成(RAG)的数据存储,同时提升应用和网络性能。
借助F5统一的应用交付与安全平台和Microsoft Azure,企业可以高效管理流量,实时收集、整合各种数据并将其分发给模型。此功能可确保推理可靠且安全,并支持组织无缝连接和优化位于数据中心、云端或边缘的模型,让AI能够随时随地学习和执行任务。

F5保护AI应用,同时管理流向企业数据存储和AI工厂的下游流量。
保护AI和API
F5与Microsoft可防范针对Azure内部、外部以及整个攻击面中的AI和机器学习(ML)模型的恶意攻击。通过将F5高级防护与Azure原生控制措施相结合,IT和安全团队可增强安全态势,同时实施一致、统一的防御措施,抵御零日威胁、OWASP十大安全风险和自动化网络威胁。这也涵盖关键的API层。API层仍是连接整个AI生态系统的纽带,将模型、数据、应用和服务紧密相连。
借助这些强有力的防护措施,企业可以保护AI应用及其底层基础设施,防止过度共享,并更有效地管理流向AI工厂的下游流量。AI工厂是模型开发、部署和交互的场所。
想了解更多?欢迎参加11月18日至22日在芝加哥McCormick Place举行的2024 Microsoft Ignite大会,届时我们将展示F5与Microsoft如何携手推动AI未来发展。
欢迎莅临205号展位,与我们的专家交流,探讨实际用例,并亲自体验F5解决方案演示。此外,欢迎观看我的线上演讲,了解Azure上的F5解决方案如何提升AI应用的安全性和性能。
关于作者

Kunal Anand担任首席产品官,负责领导F5产品组织。他负责产品愿景、战略和执行,推动开发突破性解决方案,以应对关键挑战,并为客户打造卓越体验。在此前担任首席技术与AI官期间,Kunal制定了公司的技术与AI战略和愿景。 加入F5之前,Kunal曾在Imperva同时担任首席技术官和首席信息安全官。2018年,Imperva收购了他于2013年联合创立的应用安全初创公司Prevoty,他也由此加入Imperva。在加入Prevoty之前,他曾担任BBC Worldwide技术总监。Kunal拥有深厚的创新经验和技术专长,曾在Gravity、MySpace和NASA Jet Propulsion Lab担任领导职务,负责安全、数据、技术和工程团队。 Kunal在AI和机器学习领域拥有超过15年的经验,涵盖模型训练、运用AI驱动的算法增强产品,以及设计和实施AI架构。 Kunal拥有Babson College计算机科学理学学士学位。
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