AIapplicationsに制御とセキュリティを実装
AIapplicationの開発は猛烈な勢いで加速しています。 最近のガートナー社のレポートによると、2023 年の 5% 未満から 2026 年までにエンタープライズapplicationsの 80% 以上が生成 AI 機能を組み込むようになると予想されています。 組織がデジタル エクスペリエンスにインテリジェンスを組み込むために競争するにつれて、AI で何ができるかという点から、AI を大規模かつ確実に、安全に、効率的に提供する方法へと焦点が移りつつあります。 この新しいインテリジェントapplicationsの波は、特にハイブリッド環境やマルチクラウド環境全体で、パフォーマンス、配置、制御に関する新たな課題をもたらします。
不動産業界と同様に、AI 搭載アプリを導入する際の黄金律は、場所、場所、場所です。 AI インフラストラクチャが存在する場所は、レイテンシー、コスト、ユーザー エクスペリエンスに大きな影響を与える可能性があります。 より高速な取得とモデルトレーニングのために、データ ストアの近くに配置する必要がありますか? 低遅延の推論と応答性の高いアプリをユーザーの近くに配置しますか? あるいは、規制遵守、プライバシー、可用性を最適化するために戦略的に配置されていますか? AI アプリは本質的にデータと計算を多用するため、データとユーザー インタラクションの引力はこれまで以上に重要になっています。
パフォーマンスと制御の間の最適なバランスを見つけるには、データとユーザーの両方との距離をバランスさせる必要があります。 また、チャットボット、内部分析ツール、外部 API 呼び出しなど、あらゆる AI プロンプトが適切なバックエンド、モデル、またはサービス層にルーティングされ、正確でタイムリーな応答が提供されるように、最適なインタラクションの重要性も忘れてはなりません。 このアーキテクチャを適切に導入することは、シームレスでスマート、かつ安全な AI エクスペリエンスを提供するために不可欠です。
ここで、ルーティングとセキュリティがミッションクリティカルになります。 AIapplicationsは静的なものではなく、変動する使用パターン、多様なユーザーの意図、そして常に進化するデータ フローを備えた動的なシステムです。 つまり、オンプレミスでホストされている微調整された大規模言語モデル (LLM)、クラウド内の基盤モデル、または別のリージョンのデータ サービスなど、適切なコンピューティング リソースにプロンプトと入力をルーティングするための柔軟でインテリジェントな方法が必要になります。 そのような制御がなければ、遅延、エクスペリエンスの低下、さらには脅威ベクトルへの露出のリスクが生じます。
同様に重要なのは、これらの AI トランザクション全体にわたる完全な可観測性です。 リクエストが処理されたことを知るだけでは十分ではありません。何が要求されたのか、どのようにルーティングされたのか、どのモデルまたはシステムが応答したのか、結果が期待どおりであったかどうかについても、深い洞察が必要です。 このレベルの可視性により、エンジニアリング チームはデバッグを高速化し、applicationフローを最適化し、インシデントになる前にセキュリティ ギャップを特定できるようになります。 また、AIapplicationsが単に機能するだけでなく、信頼性、安全性、ビジネス目標に沿ったパフォーマンスを発揮することも保証します。
AIapplicationsが現代の企業にとって不可欠なものになるにつれ、その安全で効率的な導入を確保することが最も重要になります。 F5 Distributed Cloud App StackとF5 AI Gateway は、これらの課題に対処するための包括的なソリューションを提供し、多様な環境にわたって AI ワークロードを展開、管理、保護するために必要なツールを組織に提供します。
AIapplicationsをどこにでも導入・管理
F5 の分散クラウド アプリ スタックは、プライベート クラウド、パブリック クラウド、通信クラウド、エッジ クラウドなどの異機種インフラストラクチャにわたって、組織が一連のapplicationsを展開、保護、運用できるようにする SaaS ベースのサービスです。 マネージド Kubernetes サービスを介して統一されたapplicationランタイムとスケジューリング レイヤーを提供し、一貫したワークフローを確保し、分散クラスターの管理の複雑さを軽減します。 この柔軟性により、企業は、効率的な処理のためにデータ ソースの近くに、または応答性を高めるためにエンド ユーザーの近くに AIapplicationsを最適に配置できます。
AIインタラクションのセキュリティ確保と最適化
分散クラウド アプリケーション スタックを補完する F5 AI ゲートウェイは、AI 搭載applicationsへのプロンプトと応答を管理し、保護するように設計されています。 プロンプトの挿入や機密情報の漏洩などの懸念に対処しながら、受信プロンプトを検査します。 AI ゲートウェイは、AI インタラクションのカスタマイズ可能な監視、保護、管理を提供することで、AIapplicationsの使いやすさを向上させ、コンプライアンスを簡素化します。
AI Gateway の主な機能と利点は次のとおりです。
- AIアプリ開発者向けルート管理： F5 AI Gateway には、LLM および小規模言語モデル (SLM) へのトラフィック ルーティングの管理機能が組み込まれています。 開発者向けのキー、API 仕様、エンドポイントを管理し、追加のリスクなしに AIapplicationsの迅速な構築と反復を可能にします。
- コンテンツベースのルーティング: AIゲートウェイは、AIプロンプトをコンテキストに基づいて社内および社外のLLMまたはSLMにルーティングすることを可能にします。これにより、プロンプトは最も適切なモデルに送られ、応答が最適化され、開発者の反復プロセスが削減されます。
- 柔軟な展開: Distributed Cloud App Stack と AI Gateway はどちらも、パブリック クラウド、プライベート クラウド、オンプレミス データ センター、エッジ ロケーションなど、さまざまな環境にわたる展開をサポートしています。 Kubernetes ベースのアーキテクチャにより、AIapplicationsの配置が最適化され、パフォーマンスとユーザー エクスペリエンスが向上します。
- 包括的な観測可能性： OpenTelemetryをサポートするAI Gatewayは、LLMとの間のすべてのトランザクションを完全に可視化します。この可観測性により、パフォーマンスの監視、異常の検出、詳細な監査ログによるコンプライアンスの促進に役立ちます。
- 強化されたセキュリティ: AI ゲートウェイは、プロンプトインジェクションや機密情報の漏洩などのセキュリティ上の脅威を識別してブロックします。 また、相互 TLS (mTLS) を使用してコンポーネント間の安全な通信を確保し、認証、承認、資格情報管理、ロールベースのアクセス制御 (RBAC) を提供してセキュリティとコンプライアンスを維持します。
AIを活用するために必要な柔軟性とセキュリティ
F5 の分散クラウド アプリケーション スタックと F5 AI ゲートウェイをインフラストラクチャに統合することで、組織は AIapplicationsを効果的に導入、管理、保護できます。 これらのソリューションは、AI の潜在能力を最大限に活用するために必要な柔軟性、可観測性、セキュリティを提供し、さまざまな環境のユーザーに最適化され安全なエクスペリエンスを提供します。
詳細については、 F5 Distributed Cloud App StackおよびF5 AI Gateway のWeb ページをご覧ください。 また、セキュリティのユースケースを紹介するF5 AI ゲートウェイのビデオもご覧ください。