Kubernetes entwickelt sich weiterhin zur Plattform der Wahl für generative KI und bietet die Grundlage für die Containerisierung, um sicherzustellen, dass KI-Modelle, Datenverarbeitungs-Pipelines und andere Dienste effizient verwaltet und skaliert werden können. Es ermöglicht die dynamische Zuweisung von Rechenressourcen und gewährleistet so optimale Leistung und Ressourcennutzung. Cloud-natives Kubernetes erleichtert die nahtlose Bereitstellung von KI-Workloads in Hybrid- und Multi-Cloud-Umgebungen. Das dynamische Ökosystem rund um Kubernetes erweist sich als gewaltige Kraft bei der Beschleunigung von KI-Innovation und -Einführung. Die Zusammenarbeit zwischen Branchenführern, Open-Source-Projekten und Cloud-Anbietern fördert Durchbrüche in der KI-Technologie. 

APIs sind der Dreh- und Angelpunkt in KI-Architekturen und ermöglichen die Kommunikation verschiedener Komponenten und Dienste untereinander. APIs stellen das Bindegewebe für verschiedene Teile der KI-Anwendung bereit, um Daten und Anweisungen auszutauschen. Beispielsweise kann ein KI-Modell APIs nutzen, um Daten von einem Cloud-basierten Speicherdienst anzufordern oder seine Vorhersagen zur Entscheidungsfindung an eine andere Komponente zu senden. Darüber hinaus nutzen OpenAI-Plugins APIs, um die Funktionen von ChatGPT weiter zu verbessern, indem sie ChatGPT die Interaktion mit von Entwicklern definierten APIs ermöglichen. 

Herkömmliche Rechenzentren haben oft Schwierigkeiten, die hohen Anforderungen fortschrittlicher KI-Workloads zu bewältigen. Dies gibt Anlass zu Bedenken hinsichtlich ihrer Kapazität und Eignung für die moderne digitale Landschaft. Das große Datenvolumen, das durch das Training und die Feinabstimmung von KI-Modellen erzeugt wird, führt zu einer „Datengravitation“, die für Unternehmen, die KI einführen, zu einem erheblichen Problem wird. Datengravitation entsteht, wenn das Datenvolumen in einem Repository parallel zu seinem zunehmenden Nutzen zunimmt. Irgendwann wird das Kopieren oder Verschieben dieser Daten zu einer lästigen und teuren Aufgabe. Folglich ziehen die Daten automatisch Dienste, Anwendungen und zusätzliche Daten in ihr Repository. Die Datengravitation wirkt sich auf zwei Arten auf die generative KI aus. Erstens schränkt es die Verfügbarkeit und Zugänglichkeit von Daten für Training und Generierung ein. Und gleichzeitig verstärkt es die Notwendigkeit und den Wert von Daten für die Verfeinerung und Verbesserung generativer KI-Modelle und ihrer Ergebnisse. 

Multi-Cloud-Umgebungen sind zur Grundlage für die neue Klasse KI-gestützter Anwendungen geworden, da sie die Nutzung privater, aber stark verteilter Daten erleichtern. Multi-Cloud-Umgebungen verbessern die Flexibilität und Belastbarkeit der Architektur weiter, indem sie es KI-Anwendungen ermöglichen, die besten Ressourcen verschiedener Cloud-Anbieter zu nutzen. Multi-Cloud verringert außerdem das Risiko einer Abhängigkeit von einem Cloud-Anbieter, schützt vor potenziellen Ausfallzeiten und bietet Migrationsmöglichkeiten. Kubernetes stellt in Verbindung mit APIs sicher, dass diese Multi-Cloud-Umgebungen effizient verwaltet und orchestriert werden können, was die Bereitstellung und Skalierung von KI-Workloads über verschiedene Cloud-Plattformen hinweg vereinfacht. 

Ein Multi-Cloud-Ansatz bietet zwar Flexibilität und Skalierbarkeit, bringt jedoch auch Herausforderungen in Bezug auf Datenkonsistenz, Sicherheit und Compliance mit sich. Organisationen müssen sicherstellen, dass Arbeitslasten und Daten sicher zwischen Clouds, lokalen Rechenzentren oder einem Datensee übertragen werden können. Um die Datensouveränität zu gewährleisten, müssen Unternehmen bestimmte branchenspezifische und gesetzliche Vorschriften erfüllen, ohne die Reaktionszeiten der KI erheblich zu beeinträchtigen. Auch die Nutzung von Multi-Cloud-Umgebungen kann hierbei hilfreich sein, indem sie globalen Organisationen Zugriff auf Cloud-Dienste an verschiedenen geografischen Standorten bietet und so bei der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften hilft. Die Lösung dieses Problems ist eine Herausforderung, wenn man bedenkt, dass jedes KI-Modell mit Zugriff auf eine riesige Datenbank erstellt wird, um in Echtzeit die richtigen Schlussfolgerungen für Benutzeranfragen zu liefern, und dass Trainingsdaten überall gespeichert sein können. 

Im Idealfall sollten Unternehmen die strengen Anforderungen an Konnektivität, Sicherheit und Skalierbarkeit im Zusammenhang mit KI-Workloads mit einer einheitlichen Lösung erfüllen, die konsistente Anwendungs- und Sicherheitsdienste über öffentliche Clouds, private Clouds, native Kubernetes und Edge hinweg erweitert. 

Da KI-Workloads möglichst nah an den Daten bereitgestellt werden sollten, die sie benötigen, werden Workloads häufig über mehrere Clouds verteilt bereitgestellt, was die Aufrechterhaltung einer zentralen Sichtbarkeit und Kontrolle zu einer Herausforderung macht. Das Hinzufügen generativer KI-Workloads zu einer bereits verteilten Anwendungsumgebung vergrößert die Bedrohungsfläche des Unternehmens noch weiter. 

Man sollte sich darüber im Klaren sein, dass KI zwar enorme Vorteile für die Anwendungen bietet, die sie nutzen, dass Unternehmen jedoch die notwendigen Schritte unternehmen müssen, um ihre KI-Workloads zu optimieren und zu sichern, um die Vorteile von KI vollständig ausschöpfen zu können. Dies erfordert nicht nur eine Verbesserung der Effizienz von KI-Workloads, sondern auch die Verwaltung komplexer Kubernetes-Umgebungen, eine nahtlose und sichere Integration von APIs und ein effektives Management von Multi-Cloud-Netzwerken.  

Generative KI und andere KI-Toolkits entwickeln sich zu einer bevorzugten Angriffsfläche für Cyberkriminelle, die KI häufig für neuartige und ausgefeiltere Angriffe nutzen, um auf personenbezogene Daten (PII) und andere vertrauliche Daten zuzugreifen – darunter auch Trainingsdaten, die möglicherweise Geschäftsgeheimnisse oder geistiges Eigentum (IP) preisgeben. Sicherheitseinsatzteams müssen in der Lage sein, feindliche Angriffe, einschließlich böswilliger Manipulationen von KI- und ML-Modellen, zu erkennen und zu vereiteln. Von der Entwicklung von Deepfakes, die kaum von der Realität zu unterscheiden sind, bis hin zum Start ausgeklügelter Phishing-E-Mail-Kampagnen zur Verbreitung von Ransomware-Angriffen: Cyberkriminelle zielen auf KI ab und nutzen sie für böswillige Zwecke.  

Ein weiteres wichtiges Sicherheitsproblem in KI-Umgebungen ist Schatten-KI. Wie Schatten-IT bezieht sich Schatten-KI auf die Verwendung von KI-Tools, die außerhalb der Unternehmensführung eingesetzt werden. Schatten-KI wird dann zum Problem, wenn Mitarbeiter die IT „umgehen“ und Richtlinien und Prozesse ignorieren, die zum Schutz des Unternehmens eingeführt wurden. Dies liegt meist daran, dass sie der Meinung sind, dass Richtlinien und Prozesse Innovationen bremsen und sie daran hindern, die Vorteile der KI für Entwicklung und Produktivitätssteigerungen zu nutzen. Angesichts der explosionsartigen Nutzung generativer KI durch Mitarbeiter im gesamten Unternehmen, des Mangels an entsprechender Governance und der Tatsache, dass Lernmodelle oft vertrauliche Daten verarbeiten, stellt Schatten-KI eine erhebliche Gefahr für die Offenlegung personenbezogener Daten, des geistigen Eigentums und anderer vertraulicher Unternehmensdaten dar. Organisationen müssen Mechanismen implementieren, um sich vor den Gefahren von Schatten-KI zu schützen.  

Auch wenn KI wie Zauberei erscheint, ist sie es nicht: Es ist wirklich nur eine leistungsstarke moderne Anwendung, wie viele andere auch. Und LLMs sind einfach Algorithmen, die natürliche Sprache verstehen und aus großen Datenmodellen oder Datenseen lernen, um mithilfe von ML neue Inhalte zu verstehen, zusammenzufassen, zu erstellen und vorherzusagen.  

In dieser sich rasch entwickelnden Landschaft liefert F5 Lösungen, die KI einschließen und nutzen, um Ihre KI voranzutreiben und zu verteidigen, indem KI mit KI angetrieben und geschützt wird. F5 bietet branchenführende Bereitstellungs-, Leistungs- und Sicherheitsdienste, die sich über Ihre gesamte verteilte Anwendungsumgebung erstrecken.  

Unabhängig davon, ob Sie KI-Workloads in einer Lagerhalle oder in einer Unternehmenszentrale ausführen, erweitern die einheitlichen Lösungen von F5 konsistente Anwendungs- und Sicherheitsdienste über öffentliche Clouds, private Clouds, native Kubernetes und Edge hinweg und helfen Ihnen so, die KI-Komplexität zu reduzieren und gleichzeitig unübertroffene Skalierbarkeit und Leistung bereitzustellen. Verbinden Sie die verschiedenen Elemente von KI-Anwendungen sicher über verschiedene Standorte, Umgebungen und Clouds hinweg, um die Vorteile dieses neuen, modernen Anwendungsparadigmas voll auszuschöpfen.  

F5 bietet die Flexibilität, KI in der Nähe Ihrer Daten bereitzustellen – vom Rechenzentrum bis zum Rand – um Genauigkeit, Erkenntnisse, Leistung, Kosteneffizienz und Sicherheit zu maximieren.  

Mit F5® Distributed Cloud Network Connect und F5®Distributed Cloud App Connect können Trainingsmodelle in privaten Clouds oder im Rechenzentrum bereitgestellt werden, während gleichzeitig eine sichere Verbindung zu Datenquellen bereitgestellt wird, die in der Cloud oder am Edge liegen. 

Distributed Cloud Network Connect ist Teil des F5® Distributed Cloud Services-Portfolios und bietet Layer-3-Konnektivität in jeder Umgebung oder jedem Cloud-Anbieter, einschließlich lokaler Rechenzentren und Edge-Sites, in einem SaaS-basierten Tool. Es bietet End-to-End-Sichtbarkeit, automatisiert die Bereitstellung von Links und Netzwerkdiensten und ermöglicht die Erstellung konsistenter, absichtsbasierter Sicherheitsrichtlinien für alle Standorte und Anbieter. 

Mit dem F5® Distributed Cloud App Stack können Sie KI-Workloads mit einheitlichem Kubernetes in Produktionsqualität problemlos bereitstellen, verwalten und sichern, und zwar unabhängig vom Standort – von privaten und öffentlichen Clouds bis hin zu Edge-Standorten. Es unterstützt KI-Modelle am lokalen Rand mit integrierter GPU-Unterstützung, die eine hohe Leistungsverfügbarkeit gewährleistet. Der verteilte Cloud-App-Stack vereinfacht die Bereitstellung von KI-/LLM-Inferenz-Apps, indem er Apps und Sicherheit mit zentralisierten Workflows über eine beliebige Anzahl von Edge-Sites hinweg bereitstellt. 

Darüber hinaus bietet der F5® NGINX® Connectivity Stack für Kubernetes schnelle, zuverlässige und sichere Kommunikation für KI/ML-Workloads, die in Kubernetes ausgeführt werden – vor Ort und in der Cloud. Als einzelnes Tool mit Ingress-Controller-, Load-Balancer- und API-Gateway-Funktionen verbessert der NGINX Connectivity Stack für Kubernetes die Verfügbarkeit, den Schutz und die Transparenz im großen Maßstab und reduziert gleichzeitig die Komplexität und die Betriebskosten. NGINX Connectivity Stack für Kubernetes unterstützt beim Skalieren, Beobachten, Steuern und Sichern von KI-Workloads vom Edge bis zur Cloud mit einer Sammlung von Tools und Integrationen, die das Kundenerlebnis verbessern und gleichzeitig die Komplexität reduzieren, die Betriebszeit verbessern und die Echtzeittransparenz verbessern. 

Befähigen Sie SecOps, Anwendungen und API-Schnittstellen zu sichern, die als Kanal für KI-Workloads dienen, und sich an feindliche Angriffe auf KI-Modelle und -Umgebungen anzupassen, indem Sie den WAF-, Bot-, API- und DDoS-Schutz von einem einzigen Kontrollpunkt aus optimieren. 

Die Transparenz aller KI-Workloads im gesamten Hybrid- und Multi-Cloud-Stack ist von entscheidender Bedeutung, um der Nutzung von Schatten-KI und anderen Problemen entgegenzuwirken, die proprietäre Daten gefährden. Das Hinzufügen von Gen-AI-Workloads zu einer bereits verteilten App-Umgebung erweitert die Bedrohungsfläche des Unternehmens logisch und schafft Möglichkeiten für Model-Denial-of-Service-Angriffe (DoS), Trainingsdatenvergiftung und API-Exploits.  

Nutzen Sie F5® Distributed Cloud Web App and API Protection (WAAP), um Datenmodelle sicher und kontrolliert zu halten und so geistiges Eigentum vor unbeabsichtigter Nutzung zu schützen. Profitieren Sie von den Vorteilen der Sicherheitsrichtlinien „per Mausklick aktivieren und überall ausführen“ für konsistenten und wiederholbaren Schutz, globale Abdeckung und Durchsetzung. Ein API-gesteuerter Ansatz zum Workload-Schutz ermöglicht eine verbesserte Zusammenarbeit zwischen Netzwerk, Sicherheitsbetrieb und Entwicklern.  

Mit Distributed Cloud WAAP können Unternehmen ihren Weg zu einer effektiven KI-Workload-Sicherheit vereinfachen, ohne auf kontinuierliche Geschäftsinnovationen verzichten zu müssen. Hierzu gehört die Bereitstellung eines umfassenden Ansatzes zur Laufzeitanalyse und zum Schutz von APIs mit einer Kombination aus Verwaltungs- und Durchsetzungsfunktionen. Überwachen Sie alle API-Endpunkte und Anwendungspfade einfach und effektiv – entdecken und verfolgen Sie unbekannte oder Schatten-APIs und sichern Sie sie mit kontinuierlicher Überprüfung und Schemadurchsetzung. Die API-Sicherheitslösungen von F5 schützen die APIs, die KI-spezifische Interaktionen ermöglichen, und mindern die Risiken, die mit unbefugtem Zugriff, Datenschutzverletzungen, Missbrauch und kritischen Schwachstellen verbunden sind. Dadurch wird sichergestellt, dass Anwendungen und alle kritischen KI-Workloads reibungslos und sicher funktionieren. 

Schützen Sie sich vor bösartigen Bots, einschließlich solchen, die versuchen, LLMs zu manipulieren, mit einer Plattform, die sich an die Umrüstungsversuche eines Angreifers bei Tausenden der weltweit am häufigsten genutzten Anwendungen und KI-Workloads anpasst. Erreichen Sie einen hochwirksamen Bot-Schutz basierend auf einer beispiellosen Analyse von Geräten und Verhaltenssignalen, um automatisierte bösartige Bot-Angriffe zu entlarven und abzuschwächen. Sorgen Sie außerdem mit Distributed Cloud Network Connect von F5 für die sichere Übertragung Ihrer Daten. Erhalten Sie mit F5 universelle Sichtbarkeit, dynamische Erkennung, KI-basierte Erkenntnisse und automatische Korrekturmaßnahmen. 

Beseitigen Sie die Komplexität, um die Geschäftsflexibilität und Innovation zu steigern, indem Sie durch Abstraktion der zugrunde liegenden Infrastruktur verteilte KI-Workloads automatisch über Umgebungen hinweg verbinden. 

F5® Distributed Cloud Secure Multi-Cloud Network (MCN) reduziert die Komplexität der Verwaltung und Bereitstellung von KI-Workloads.  Verbinden Sie verteilte KI-Workloads automatisch in Ihrer Umgebung (Cloud, Multi-Cloud, Edge) ohne sich um die zugrunde liegende Infrastruktur kümmern zu müssen. Optimieren Sie den Wert Ihrer KI-Initiative, indem Sie Datenanalysen durchführen, die Daten über Ihre Workloads hinweg kombinieren und korrelieren. Richten Sie einen zentralen Kontrollpunkt für die Verwaltung von Richtlinien für beliebige Anwendungen oder KI-Workloads überall ein. 

Kunden, die KI-Anwendungen auf Unternehmensebene ausführen und eine leistungsstarke Lösung auf Unternehmensebene benötigen, werden die Vorteile des Distributed Cloud Secure MCN von F5 nutzen wollen, um die Anwendungssicherheit und -dienste auf öffentliche und hybride Bereitstellungen, native Kubernetes und Edge-Sites auszuweiten.  

Verbinden, sichern und verwalten Sie Apps und Workloads in der Cloud, am Edge oder im globalen F5-Netzwerk. Der verteilte Cloud-App-Stack vereinfacht die Verwaltung, Bereitstellung und Auslieferung von KI-Trainings-Apps. Übertragen Sie Software- und Betriebssystem-Updates auf Websites – alles mit nur wenigen Klicks. 

KI-Workloads, insbesondere solche im Zusammenhang mit generativer KI, erfordern erhebliche Rechenressourcen. Die Anwendungsbeschleunigungslösungen von F5 sind darauf zugeschnitten, die Leistung von KI-Workloads zu optimieren, einschließlich der effizienten gemeinsamen Nutzung von GPU-Ressourcen.  Durch Optimierung der Effizienz, Reduzierung der Latenz und Verbesserung der Reaktionszeiten beschleunigt F5 die Bereitstellung von KI-Prognosen, gewährleistet ein nahtloses Benutzererlebnis und unterstützt die Entscheidungsfindung in Echtzeit in KI-gesteuerten Anwendungen. 

Für Organisationen mit globaler Präsenz spielen die globalen Verkehrsmanagementlösungen von F5 eine entscheidende Rolle bei der Optimierung der Platzierung von KI-Workloads und der Gewährleistung der Datensouveränität. Diese Lösungen verteilen KI-Workloads effizient auf geografisch verteilte Rechenzentren und Cloud-Regionen. So verbessern sie die Leistung und gewährleisten gleichzeitig hohe Verfügbarkeit und Redundanz für unternehmenskritische KI und KI-gesteuerte Anwendungen. 

F5 nutzt die Leistungsfähigkeit von KI und ML, um umsetzbare Erkenntnisse zur Leistung und Sicherheit von KI-Workloads bereitzustellen. Durch die kontinuierliche Überwachung und Analyse von Verkehrsmustern und Anwendungsverhalten können Unternehmen datengesteuerte Entscheidungen zur Workload-Platzierung und Ressourcenzuweisung treffen und so eine optimale Leistung von KI-Workloads sicherstellen. 

Künstliche Intelligenz dringt weiterhin in alle Facetten der modernen Geschäftswelt und des modernen Lebens vor – mit generativer KI an der Spitze. Um diese Entwicklung zu unterstützen, müssen Unternehmen sicherstellen, dass ihre Infrastruktur die Vorteile der KI nutzen kann, um Verzögerungen, Latenzen und Risiken zu minimieren. Während sich Organisationen durch die Komplexität der KI navigieren – einschließlich generativer KI und KI-Workloads – bleibt F5 ein vertrauenswürdiger Partner, der Unternehmen in die Lage versetzt, die Wunder und Vorteile der KI im gesamten riesigen Ökosystem der generativen KI voll auszuschöpfen.

F5 unterstützt und schützt Ihre KI mit KI und bietet branchenführende Leistung sowie Bereitstellungs- und Sicherheitsdienste, die sich über die gesamte verteilte Anwendungsumgebung erstrecken. Unabhängig davon, ob Sie KI-Workloads in einer Lagerhalle oder in einer Unternehmenszentrale ausführen: Geben Sie Mitarbeitern und Partnern leistungsstarke Tools an die Hand, um neue Erkenntnisse zu gewinnen und die Effizienz zu steigern. Mit robusten Sicherheitsmaßnahmen auf Basis umfassender Big-Data-Telemetrie erhalten Kunden proaktive Maßnahmen zur Minderung sich entwickelnder KI-Risiken. Dadurch sind Unternehmen in der Lage, ihre Innovationsspitze zu halten oder zu erreichen und gleichzeitig gut auf die Herausforderungen und Chancen dieser sich rasch entwickelnden und verändernden Technologielandschaft vorbereitet.