Kubernetes continúa evolucionando como la plataforma preferida para la IA generativa, proporcionando la base para la contenerización, garantizando que los modelos de IA, los canales de procesamiento de datos y otros servicios se puedan gestionar y escalar de manera eficiente. Permite la asignación dinámica de recursos computacionales, garantizando un rendimiento y utilización óptimos de los recursos. Kubernetes nativo de la nube facilita la implementación perfecta de cargas de trabajo de IA en entornos híbridos y de múltiples nubes. El vibrante ecosistema que rodea a Kubernetes está demostrando ser una fuerza formidable para acelerar la innovación y la adopción de la IA. La colaboración entre líderes de la industria, proyectos de código abierto y proveedores de la nube está fomentando avances en la tecnología de IA. 

Las API son el eje central de las arquitecturas de IA, ya que permiten que diferentes componentes y servicios se comuniquen entre sí. Las API proporcionan el tejido conectivo para que varias partes de la aplicação de IA intercambien datos e instrucciones. Por ejemplo, un modelo de IA puede aprovechar las API para solicitar datos de un servicio de almacenamiento basado en la nube o enviar sus predicciones a un componente diferente para la toma de decisiones. Además, los complementos de OpenAI aprovechan las API para mejorar aún más las capacidades de ChatGPT al permitir que ChatGPT interactúe con las API definidas por los desarrolladores. 

Los centros de datos tradicionales a menudo tienen dificultades para gestionar los exigentes requisitos de las cargas de trabajo de IA avanzadas, lo que genera inquietudes sobre la capacidad y la idoneidad para el panorama digital moderno. El alto volumen de datos generado por el entrenamiento y ajuste de modelos de IA plantea la "gravedad de los datos" como una preocupación importante para las empresas que adoptan la IA. Esta gravedad surge a medida que el volumen de datos en un repositorio crece junto con su creciente utilidad. Con el tiempo, el desafío de copiar o mover estos datos se vuelve oneroso y costoso. En consecuencia, los datos atraen inherentemente servicios, aplicações y datos adicionales a su repositorio. La gravedad de los datos afecta a la IA generativa de dos maneras. En primer lugar, limita la disponibilidad y accesibilidad de los datos para el entrenamiento y la generación. Y simultáneamente amplifica la necesidad y el valor de los datos para refinar y elevar los modelos de IA generativa y sus resultados. 

Los entornos multicloud se han convertido en la base para la nueva clase de aplicações impulsadas por IA debido a su capacidad de hacer que los datos privados pero altamente distribuidos sean más fáciles de aprovechar. Los entornos multicloud mejoran aún más la flexibilidad y resiliencia de la arquitectura al permitir que las aplicações de IA aprovechen los mejores recursos de diferentes proveedores de la nube. La multi-nube también reduce el riesgo de dependencia de un proveedor de nube y protege contra posibles tiempos de inactividad al tiempo que brinda oportunidades de migración. Kubernetes, junto con las API, garantiza que estos entornos multicloud se puedan gestionar y orquestar de manera eficiente, lo que simplifica la implementación y el escalamiento de las cargas de trabajo de IA en diversas plataformas de nube. 

Si bien un enfoque de múltiples nubes ofrece flexibilidad y escalabilidad, también presenta desafíos en términos de consistencia de datos, seguridad y cumplimiento. Las organizaciones necesitan asegurarse de que las cargas de trabajo y los datos puedan transferirse de forma segura entre nubes, centros de datos locales o en un lago de datos. Para garantizar la soberanía de los datos, las organizaciones necesitan cumplir con ciertos requisitos regulatorios gubernamentales e industriales, sin afectar gravemente los tiempos de respuesta de la IA. El aprovechamiento de entornos multicloud también puede ayudar en este sentido, proporcionando a las organizaciones globales acceso a servicios en la nube en diferentes ubicaciones geográficas, lo que ayuda a abordar el cumplimiento normativo. Abordar este problema es un desafío si tenemos en cuenta que cada modelo de IA se construye con acceso a una amplia base de datos para proporcionar las inferencias correctas para las consultas de los usuarios en tiempo real, y que los datos de entrenamiento pueden estar en cualquier lugar. 

En un mundo ideal, las empresas deberían satisfacer los rigurosos requisitos de conectividad, seguridad y escalabilidad asociados con las cargas de trabajo de IA con una solución unificada que extienda servicios de seguridad y aplicação consistentes a través de nubes públicas, nubes privadas, Kubernetes nativo y edge. 

Dado que las cargas de trabajo de IA deben implementarse lo más cerca posible de los datos que requieren, a menudo se implementan en múltiples nubes, lo que hace que sea un desafío mantener la visibilidad y el control centralizados. Agregar cargas de trabajo de IA generativa a un entorno de aplicação ya distribuido amplía aún más la superficie de amenaza empresarial. 

Es prudente reconocer que, si bien la IA proporciona enormes beneficios a las aplicações que la utilizan, para aprovechar al máximo sus ventajas las empresas deben tomar las medidas necesarias para optimizar y proteger sus cargas de trabajo de IA. Esto requiere no solo mejorar la eficiencia de las cargas de trabajo de IA, sino también la gestión de entornos complejos de Kubernetes, la integración segura y perfecta de las API y la gestión eficaz de redes multicloud.  

La IA generativa y otros conjuntos de herramientas de IA se están convirtiendo en superficies de ataque principales para los ciberdelincuentes, que a menudo utilizan la IA para implementar ataques más novedosos y sofisticados para acceder a información de identificación personal (PII) y otros datos confidenciales, incluidos datos en entrenamiento que tienen el potencial de exponer secretos comerciales o propiedad intelectual (PI). Los equipos de operaciones de seguridad deben ser capaces de detectar y frustrar ataques adversarios, incluida la manipulación maliciosa de modelos de IA y ML. Desde la creación de deepfakes que son casi imposibles de distinguir de la realidad hasta el lanzamiento de sofisticadas campañas de correo electrónico de phishing que propagan ataques de ransomware, los ciberdelincuentes apuntan a la IA y la aprovechan para obtener ganancias maliciosas.  

Otra preocupación clave en materia de seguridad en entornos de IA es la IA en la sombra. Al igual que la TI en la sombra, la IA en la sombra se refiere al uso de herramientas de IA fuera del ámbito de la gobernanza corporativa. La IA en la sombra se convierte en un problema cuando los empleados “evaden” la TI, ignorando las políticas y los procesos implementados para proteger el negocio, generalmente porque creen que las políticas y los procesos ralentizan la innovación y les impiden aprovechar la IA para el desarrollo y las ganancias de productividad. Con el uso explosivo de IA generativa por parte de los empleados en toda la organización, más la falta de una gobernanza adecuada, junto con modelos de aprendizaje que a menudo consumen datos confidenciales, la IA en la sombra presenta una amenaza importante para la exposición de información personal identificable (PII), propiedad intelectual corporativa y otros datos confidenciales de la empresa. Las organizaciones deben implementar mecanismos para protegerse contra los peligros de la IA en la sombra.  

Aunque la IA pueda parecer magia, no lo es: En realidad es simplemente una aplicação moderna y potente, como muchas otras. Y los LLM son simplemente algoritmos que entienden el lenguaje natural y aprenden de grandes modelos de datos o lagos de datos para comprender, resumir, crear y predecir contenido nuevo, aprovechando el ML.  

En este panorama en rápida evolución, F5 ofrece soluciones que incluyen y utilizan IA para impulsar y defender su IA, potenciándola y protegiéndola con IA. F5 proporciona servicios de entrega, rendimiento y seguridad líderes en la industria que se extienden a todo su entorno de aplicação distribuidas.  

Ya sea que esté ejecutando cargas de trabajo de IA en un almacén o en una oficina corporativa, las soluciones unificadas de F5 extienden servicios de seguridad y aplicação consistentes en nubes públicas, nubes privadas, Kubernetes nativo y edge, lo que lo ayuda a reducir la complejidad de la IA y al mismo tiempo proporciona una escala y un rendimiento incomparables. Interconecte de forma segura los diferentes elementos de las aplicações de IA en diferentes ubicaciones, entornos y nubes para aprovechar al máximo los beneficios de este nuevo y moderno paradigma de aplicação .  

F5 permite la flexibilidad de entregar IA cerca de sus datos, desde el centro de datos hasta el borde, para maximizar la precisión, los conocimientos, el rendimiento, la rentabilidad y la seguridad.  

F5® Distributed Cloud Network Connect y F5®Distributed Cloud App Connect permiten implementar modelos de entrenamiento en nubes privadas o en el centro de datos, al mismo tiempo que brindan conectividad segura a fuentes de datos que residen en la nube o en el borde. 

Como parte de la cartera de servicios de nube distribuida de F5®, Distributed Cloud Network Connect proporciona conectividad de capa 3 en cualquier entorno o proveedor de nube, incluidos centros de datos locales y sitios de borde, en una herramienta basada en SaaS. Proporciona visibilidad de extremo a extremo, automatiza el aprovisionamiento de enlaces y servicios de red y permite la creación de políticas de seguridad consistentes y basadas en intenciones en todos los sitios y proveedores. 

F5® Distributed Cloud App Stack implementa, administra y protege fácilmente cargas de trabajo de IA con Kubernetes de nivel de producción uniforme, sin importar la ubicación, desde nubes privadas y públicas hasta ubicaciones de borde. Admite modelos de IA en el borde local con soporte de GPU integrado que garantiza una alta disponibilidad de rendimiento. Distributed Cloud App Stack simplifica la implementación de aplicaciones de inferencia de IA/LLM al entregar aplicaciones y seguridad en cualquier cantidad de sitios perimetrales con flujos de trabajo centralizados. 

Además, F5® NGINX® Connectivity Stack for Kubernetes proporciona comunicaciones rápidas, confiables y seguras para cargas de trabajo de IA/ML que se ejecutan en Kubernetes, en las instalaciones y en la nube. NGINX Connectivity Stack para Kubernetes, una herramienta única que incluye controlador de ingreso, balanceador de carga y capacidades de puerta de enlace API, mejora el tiempo de actividad, la protección y la visibilidad a escala, al tiempo que reduce la complejidad y los costos operativos. NGINX Connectivity Stack para Kubernetes ayuda a escalar, observar, gobernar y proteger las cargas de trabajo de IA desde el borde hasta la nube con una colección de herramientas e integraciones que mejoran las experiencias del cliente al tiempo que reducen la complejidad, mejoran el tiempo de actividad y mejoran la visibilidad en tiempo real. 

Permita que SecOps proteja las aplicações y las interfaces API que son el conducto a las cargas de trabajo de IA y se adapte a los ataques adversarios en los modelos y entornos de IA al optimizar las protecciones WAF, bots, API y DDoS desde un único punto de control. 

Tener visibilidad de todas las cargas de trabajo de IA en la pila híbrida y multicloud es fundamental para abordar el uso de IA en la sombra, entre otras preocupaciones, que ponen en riesgo los datos confidenciales. Agregar cargas de trabajo gen-AI a un entorno de aplicaciones ya distribuidas expande lógicamente la superficie de amenazas empresariales, lo que crea oportunidades para ataques de denegación de servicio (DoS) de modelos, envenenamiento de datos de entrenamiento y exploits de API.  

Aproveche F5® Distributed Cloud Web App and API Protection (WAAP) para mantener los modelos de datos seguros y gobernados con el fin de proteger la propiedad intelectual de un uso no deseado. Aproveche los beneficios de las políticas de seguridad de “haga clic para habilitar, ejecute en cualquier lugar” para obtener protección consistente y repetible, cobertura global y aplicación. Un enfoque basado en API para la protección de la carga de trabajo permite una mejor colaboración entre la red, las operaciones de seguridad y los desarrolladores.  

Con Distributed Cloud WAAP, las organizaciones pueden simplificar su camino hacia una seguridad eficaz de la carga de trabajo de IA sin sacrificar la innovación empresarial continua. Esto incluye brindar un enfoque integral para el análisis del tiempo de ejecución y la protección de las API con una combinación de funcionalidades de administración y cumplimiento. Supervise de manera fácil y eficaz todos los puntos finales de API y rutas de aplicação : descubra y rastree API desconocidas o en sombra, y protéjalas con inspección continua y aplicación de esquemas. Las soluciones de seguridad de API de F5 protegen las API que permiten interacciones específicas de IA, mitigan los riesgos asociados con el acceso no autorizado, las violaciones de datos, el abuso y las vulnerabilidades críticas. Esto garantiza que las aplicações y cualquier carga de trabajo de IA crítica funcionen de manera segura y sin problemas. 

Defiéndase contra bots maliciosos, incluidos aquellos que intentan manipular LLM, con una plataforma que se adapta a los intentos de reestructuración de un atacante en miles de las aplicações y cargas de trabajo de IA con mayor tráfico del mundo. Consiga una protección contra bots altamente efectiva basada en un análisis incomparable de dispositivos y señales de comportamiento para desenmascarar y mitigar ataques automatizados de bots maliciosos. Además, asegúrese de que sus datos estén seguros en tránsito con Distributed Cloud Network Connect de F5. Obtenga visibilidad universal, descubrimiento dinámico, información basada en IA y remediación automática con F5. 

Elimine la complejidad para liberar la agilidad y la innovación empresarial conectando automáticamente cargas de trabajo de IA distribuidas en diferentes entornos mediante la abstracción de la infraestructura subyacente. 

La red multinube segura de F5® Distributed Cloud (MCN) reduce la complejidad de administrar e implementar cargas de trabajo de IA.  Conecte automáticamente cargas de trabajo de IA distribuidas en su entorno (nube, multinube, borde) sin tener que preocuparse por la infraestructura subyacente. Optimice el valor de su iniciativa de IA extrayendo análisis de datos que combinen y correlacionen datos en todas sus cargas de trabajo. Establezca un punto central de control para administrar políticas para cualquier aplicação o carga de trabajo de IA en cualquier lugar. 

Los clientes que ejecutan aplicações de IA de clase empresarial y exigen una solución potente de clase empresarial querrán aprovechar los beneficios de Distributed Cloud Secure MCN de F5 para ampliar la seguridad y los servicios de las aplicação en implementaciones públicas e híbridas, Kubernetes nativo y sitios de borde.  

Conecte, proteja y administre aplicaciones y cargas de trabajo en la nube, en el borde o en la red global de F5. Distributed Cloud App Stack simplifica la forma en que se administran, implementan y entregan las aplicaciones de entrenamiento de IA. Envíe actualizaciones de software y sistema operativo a los sitios, todo con unos pocos clics. 

Las cargas de trabajo de IA, especialmente aquellas relacionadas con la IA generativa, demandan recursos computacionales sustanciales. Las soluciones de aceleración de aplicação de F5 están diseñadas para optimizar el rendimiento de las cargas de trabajo de IA, incluido el uso compartido eficiente de los recursos de la GPU.  Al optimizar la eficiencia, reducir la latencia y mejorar los tiempos de respuesta, F5 acelera la entrega de predicciones de IA, lo que garantiza una experiencia de usuario perfecta y respalda la toma de decisiones en tiempo real en aplicações impulsadas por IA. 

Para las organizaciones con presencia global, las soluciones de gestión de tráfico global de F5 desempeñan un papel fundamental a la hora de optimizar la ubicación de las cargas de trabajo de IA y garantizar la soberanía de los datos. Estas soluciones distribuyen eficientemente las cargas de trabajo de IA en centros de datos y regiones de nube dispersos geográficamente, lo que mejora el rendimiento y al mismo tiempo garantiza una alta disponibilidad y redundancia para la IA de misión crítica y las aplicações impulsadas por IA. 

F5 aprovecha el poder de la IA y el ML para brindar información útil sobre el rendimiento y la seguridad de las cargas de trabajo de IA. El monitoreo y el análisis continuos de los patrones de tráfico y el comportamiento de las aplicação permiten a las organizaciones tomar decisiones basadas en datos sobre la ubicación de la carga de trabajo y la asignación de recursos, lo que garantiza un rendimiento óptimo de las cargas de trabajo de IA. 

La inteligencia artificial continúa su marcha en cada faceta de los negocios y la vida modernos, con la IA generativa a la cabeza. Para respaldar esta evolución, las empresas deben asegurarse de que su infraestructura pueda aprovechar los beneficios de la IA para minimizar el retraso, la latencia y el riesgo. A medida que las organizaciones navegan por las complejidades de la IA, incluida la IA generativa y las cargas de trabajo de IA, F5 sigue siendo un socio confiable que permite a las empresas aprovechar al máximo las maravillas y los beneficios de la IA en todo el vasto ecosistema de IA generativa.

F5 potencia y protege su IA con IA, brindando un rendimiento líder en la industria y servicios de entrega y seguridad que se extienden a todo el entorno de aplicação distribuidas. Ya sea que esté ejecutando cargas de trabajo de IA en un almacén o en una oficina corporativa, ponga herramientas poderosas en manos de empleados y socios para obtener nuevos conocimientos e impulsar nuevas eficiencias. Con sólidas medidas de seguridad impulsadas por una extensa telemetría de big data, los clientes adquieren medidas proactivas para mitigar los riesgos cambiantes de la IA. Esto permite a las organizaciones mantener o alcanzar la vanguardia de la innovación y al mismo tiempo estar bien preparadas para los desafíos y oportunidades dentro de este panorama tecnológico en rápida evolución y transformación.