Kubernetes は、生成 AI に最適なプラットフォームとして進化を続け、コンテナ化の基盤を提供し、AI モデル、データ処理パイプライン、その他のサービスを効率的に管理および拡張できるようにします。 コンピューティング リソースを動的に割り当てることが可能になり、最適なパフォーマンスとリソース使用率が保証されます。 クラウドネイティブの Kubernetes は、ハイブリッドおよびマルチクラウド環境全体にわたる AI ワークロードのシームレスな展開を促進します。 Kubernetes を取り巻く活気あるエコシステムは、AI のイノベーションと導入を加速させる強力な力であることが証明されています。 業界リーダー、オープンソース プロジェクト、クラウド プロバイダー間のコラボレーションにより、AI テクノロジーのブレークスルーが促進されています。 

API は AI アーキテクチャの要であり、さまざまなコンポーネントやサービスが相互に通信できるようにします。 API は、AI アプリケーションのさまざまな部分がデータや命令を交換するための結合組織を提供します。 たとえば、AI モデルは API を活用してクラウドベースのストレージ サービスからデータを要求したり、意思決定のために予測結果を別のコンポーネントに送信したりすることがあります。 さらに、OpenAI プラグインは API を活用して、ChatGPT が開発者によって定義された API と対話できるようにすることで、ChatGPT の機能をさらに強化します。 

従来のデータ センターでは、高度な AI ワークロードの厳しい要件に対応するのに苦労することが多く、現代のデジタル環境に対する容量と適合性に関する懸念が生じています。 AI モデルのトレーニングと微調整によって生成される大量のデータにより、「データ グラビティ」が AI を導入する企業にとって大きな懸念事項となっています。データ グラビティは、リポジトリ内のデータ量が増大し、その有用性が高まるにつれて現れます。 最終的には、このデータをコピーまたは移動するという課題が面倒になり、コストもかかります。 その結果、データは本質的にサービス、アプリケーション、および追加データをリポジトリに取り込みます。 データ重力は、生成 AI に 2 つの方法で影響を与えます。 まず、トレーニングと生成のためのデータの可用性とアクセス可能性が制限されます。 また同時に、生成 AI モデルとその結果の改良と向上のためのデータの必要性と価値も高まります。 

マルチクラウド環境は、プライベートでありながら高度に分散されたデータを容易に活用できるため、新しいクラスの AI 搭載アプリケーションの基盤となっています。 マルチクラウド環境では、AI アプリケーションがさまざまなクラウド プロバイダーの最高のリソースを活用できるため、アーキテクチャの柔軟性と回復力がさらに向上します。 マルチクラウドは、クラウドベンダーのロックインのリスクも低減し、潜在的なダウンタイムを防ぎながら移行の機会も提供します。 Kubernetes を API と組み合わせることで、これらのマルチクラウド環境を効率的に管理およびオーケストレーションできるようになり、多様なクラウド プラットフォームにわたる AI ワークロードの展開とスケーリングが簡素化されます。 

マルチクラウド アプローチは柔軟性と拡張性を提供しますが、データの一貫性、セキュリティ、コンプライアンスの面で課題も生じます。 組織は、ワークロードとデータがクラウド、オンプレミス データ センター、またはデータ レイク間で安全に転送できることを保証する必要があります。 データの主権を確保するには、組織は AI の応答時間に大きな影響を与えることなく、特定の業界および政府の規制要件を満たす必要があります。 マルチクラウド環境を活用することで、グローバル組織にさまざまな地理的場所にあるクラウド サービスへのアクセスを提供し、規制コンプライアンスへの対応にも役立ちます。 各 AI モデルは、ユーザーのクエリに対してリアルタイムで適切な推論を提供するために膨大なデータベースにアクセスできるように構築されており、トレーニング データはどこにでも存在する可能性があることを考慮すると、この問題に対処するのは困難です。 

理想的な世界では、企業は、パブリック クラウド、プライベート クラウド、ネイティブ Kubernetes、エッジにわたって一貫したアプリケーションおよびセキュリティ サービスを拡張する統合ソリューションによって、AI ワークロードに関連する厳格な接続性、セキュリティ、およびスケーラビリティの要件を満たす必要があります。 

AI ワークロードは必要なデータのできるだけ近くにデプロイする必要があるため、ワークロードは複数のクラウドにまたがってデプロイされることが多く、一元的な可視性と制御を維持することが困難になっています。 すでに分散されているアプリケーション環境に生成 AI ワークロードを追加すると、企業の脅威対象領域がさらに拡大します。 

AI はそれを使用するアプリケーションに多大なメリットをもたらしますが、AI の利点を最大限に活用するには、企業が AI ワークロードを最適化し、保護するために必要な手順を実行する必要があることを認識することが賢明です。 これには、AI ワークロードの効率を高めるだけでなく、複雑な Kubernetes 環境の管理、API のシームレスで安全な統合、マルチクラウド ネットワークの効果的な管理も必要です。  

生成 AI やその他の AI ツールキットは、サイバー犯罪者にとって主要な攻撃対象になりつつあります。サイバー犯罪者は AI を使用して、より斬新で高度な攻撃を展開し、個人識別情報 (PII) やその他の機密データ (企業秘密や知的財産 (IP) を漏洩する可能性のあるトレーニング中のデータを含む) にアクセスします。 セキュリティ運用チームは、AI および ML モデルの悪意のある操作を含む敵対的攻撃を検出し、阻止できる必要があります。 現実と区別がほぼ不可能なディープフェイクの作成から、ランサムウェア攻撃を拡散する洗練されたフィッシングメールキャンペーンの開始まで、サイバー犯罪者は AI を標的にして悪意のある利益を得ようとしています。  

AI 環境におけるもう 1 つの重要なセキュリティ上の懸念は、シャドー AI です。シャドー IT と同様に、シャドー AI は企業ガバナンスの外部で使用される AI ツールの使用を指します。 シャドー AI が問題になるのは、従業員が IT 部門を「迂回」し、ビジネスを保護するために導入されたポリシーやプロセスを無視する場合です。これは通常、ポリシーやプロセスによってイノベーションが鈍化し、開発や生産性向上のために AI を活用できなくなると従業員が考えるためです。 組織全体の従業員による生成 AI の爆発的な使用、適切なガバナンスの欠如、そして機密データを頻繁に使用する学習モデルにより、シャドー AI は、PII、企業 IP、およびその他の機密企業データの漏洩に対する重大な脅威となります。 組織はシャドー AI の危険から保護するためのメカニズムを実装する必要があります。  

AI は魔法のように見えるかもしれませんが、そうではありません。 これは、他の多くのアプリケーションと同様に、単なる強力な最新アプリケーションです。 LLM は、自然言語を理解し、大規模なデータ モデルまたはデータ レイクから学習して、ML を活用して新しいコンテンツを理解、要約、作成、予測するアルゴリズムです。  

この急速に進化する環境において、F5 は AI を組み込んで AI を活用し、AI で AI を強化および保護することで、AI を駆動および防御するソリューションを提供します。F5 は、分散アプリケーション環境全体に及ぶ業界をリードする配信、パフォーマンス、およびセキュリティ サービスを提供します。  

倉庫のフロアでも企業のオフィスでも、AI ワークロードを実行する場合、F5 の統合ソリューションは、パブリック クラウド、プライベート クラウド、ネイティブ Kubernetes、エッジにわたって一貫したアプリケーションおよびセキュリティ サービスを拡張し、AI の複雑さを軽減しながら比類のないスケールとパフォーマンスを提供します。 さまざまな場所、環境、クラウドにわたる AI アプリケーションのさまざまな要素を安全に相互接続し、この新しい最新のアプリケーション パラダイムの利点を最大限に活用します。  

F5 は、データセンターからエッジまで、データの近くに AI を柔軟に提供し、精度、洞察、パフォーマンス、コスト効率、セキュリティを最大限に高めます。  

F5® Distributed Cloud Network Connect と F5®Distributed Cloud App Connect を使用すると、トレーニング モデルをプライベート クラウドまたはデータ センターに導入できると同時に、クラウドまたはエッジにあるデータ ソースへの安全な接続をプロビジョニングすることもできます。 

F5® 分散クラウド サービス ポートフォリオの一部である Distributed Cloud Network Connect は、SaaS ベースのツールで、オンプレミス データ センターやエッジ サイトを含むあらゆる環境やクラウド プロバイダーにわたるレイヤー 3 接続を提供します。 エンドツーエンドの可視性を提供し、リンクとネットワーク サービスのプロビジョニングを自動化し、すべてのサイトとプロバイダーにわたって一貫した意図に基づくセキュリティ ポリシーの作成を可能にします。 

F5® Distributed Cloud App Stack は、プライベート クラウドやパブリック クラウドからエッジ ロケーションまで、場所を問わず、均一な本番環境グレードの Kubernetes を使用して AI ワークロードを簡単に導入、管理、保護します。 高性能な可用性を保証する組み込み GPU サポートにより、ローカル エッジで AI モデルをサポートします。 分散クラウド アプリ スタックは、集中化されたワークフローを使用して任意の数のエッジ サイトにアプリとセキュリティを提供することで、AI/LLM 推論アプリの展開を簡素化します。 

さらに、F5® NGINX® Connectivity Stack for Kubernetes は、オンプレミスとクラウドの両方で Kubernetes で実行される AI/ML ワークロードに、高速で信頼性が高く、安全な通信を提供します。 イングレス コントローラー、ロード バランサー、API ゲートウェイ機能を含む単一のツールである NGINX Connectivity Stack for Kubernetes は、複雑さと運用コストを削減しながら、大規模な稼働時間、保護、可視性を強化します。 NGINX Connectivity Stack for Kubernetes は、複雑さを軽減し、稼働時間を改善し、リアルタイムの可視性を強化しながら顧客エクスペリエンスを向上させる一連のツールと統合により、エッジからクラウドまでの AI ワークロードの拡張、監視、管理、保護に役立ちます。 

SecOps を強化して、WAF、ボット、API、DDoS 保護を単一の制御ポイントから合理化することで、AI ワークロードへの経路となるアプリケーションと API インターフェースを保護し、AI モデルと環境に対する敵対的攻撃に適応します。 

ハイブリッドおよびマルチクラウド スタック全体のすべての AI ワークロードを可視化することは、独自のデータを危険にさらすシャドー AI の使用などの懸念に対処するために不可欠です。 すでに分散されているアプリ環境に gen-AI ワークロードを追加すると、企業の脅威対象領域が論理的に拡大し、モデルのサービス拒否 (DoS) 攻撃、トレーニング データの汚染、API の悪用などの機会が生じます。  

F5® 分散クラウド Web アプリケーションおよび API 保護 (WAAP) を活用して、データ モデルを安全かつ適切に管理し、知的財産が意図しない使用から保護されるようにします。 「クリックして有効化、どこでも実行」できるセキュリティ ポリシーのメリットを活用して、一貫性のある繰り返し可能な保護、グローバルなカバレッジ、および強制を実現できます。 ワークロード保護に対する API 主導のアプローチにより、ネットワーク、セキュリティ運用、開発者間のコラボレーションが向上します。  

Distributed Cloud WAAP を使用すると、組織は継続的なビジネス イノベーションを犠牲にすることなく、効果的な AI ワークロード セキュリティへの道を簡素化できます。 これには、管理機能と適用機能を組み合わせた API のランタイム分析と保護に対する包括的なアプローチの提供が含まれます。 すべての API エンドポイントとアプリケーション パスを簡単かつ効果的に監視し、不明な API やシャドウ API を検出して追跡し、継続的な検査とスキーマの適用によって保護します。 F5 の API セキュリティ ソリューションは、AI 固有のインタラクションを可能にする API を保護し、不正アクセス、データ侵害、不正使用、重大な脆弱性に関連するリスクを軽減します。 これにより、アプリケーションと重要な AI ワークロードがシームレスかつ安全に動作するようになります。 

世界で最もトラフィック量の多い何千ものアプリケーションと AI ワークロードにわたる攻撃者の再構築の試みに適応するプラットフォームを使用して、LLM を操作しようとするものを含む悪意のあるボットから防御します。 デバイスと動作信号の比類のない分析に基づいて非常に効果的なボット保護を実現し、自動化された悪意のあるボット攻撃を明らかにして軽減します。 さらに、F5 の Distributed Cloud Network Connect により、転送中のデータの安全性を確保できます。 F5 を使用すると、普遍的な可視性、動的な検出、AI ベースの洞察、自動修復を実現できます。 

基盤となるインフラストラクチャを抽象化して、環境間で分散された AI ワークロードを自動的に接続することで、複雑さを排除し、ビジネスの俊敏性とイノベーションを実現します。 

F5® 分散クラウド セキュア マルチクラウド ネットワーク (MCN) は、AI ワークロードの管理と展開の複雑さを軽減します。  基盤となるインフラストラクチャを気にすることなく、クラウド、マルチクラウド、エッジなど、環境全体に分散された AI ワークロードを自動的に接続します。 ワークロード全体のデータを組み合わせて相関付けるデータ分析を活用して、AI イニシアチブの価値を最適化します。 あらゆるアプリケーションや AI ワークロードのポリシーをどこからでも管理するための中央制御ポイントを確立します。 

エンタープライズ クラスの AI アプリケーションを実行し、強力なエンタープライズ クラスのソリューションを求めているお客様は、F5 の Distributed Cloud Secure MCN の利点を活用して、パブリックおよびハイブリッド展開、ネイティブ Kubernetes、エッジ サイト全体にアプリケーションのセキュリティとサービスを拡張したいと考えています。  

クラウド、エッジ、または F5 グローバル ネットワーク内のアプリケーションとワークロードを接続、保護、管理します。 分散クラウド アプリ スタックにより、AI トレーニング アプリの管理、展開、配信が簡素化されます。 数回クリックするだけで、ソフトウェアと OS のアップデートをサイトにプッシュできます。 

AI ワークロード、特に生成 AI に関連するワークロードには、かなりの計算リソースが必要です。 F5 のアプリケーション アクセラレーション ソリューションは、GPU リソースの効率的な共有など、AI ワークロードのパフォーマンスを最適化するようにカスタマイズされています。  F5 は、効率を最適化し、レイテンシを削減し、応答時間を改善することで、AI 予測の配信を加速し、シームレスなユーザー エクスペリエンスを確保し、AI 駆動型アプリケーションでのリアルタイムの意思決定をサポートします。 

グローバルに展開する組織にとって、F5 のグローバル トラフィック管理ソリューションは、AI ワークロードの配置を最適化し、データ主権を確保する上で極めて重要な役割を果たします。 これらのソリューションは、地理的に分散したデータセンターやクラウド リージョン全体に AI ワークロードを効率的に分散し、ミッション クリティカルな AI および AI 駆動型アプリケーションの高可用性と冗長性を確保しながらパフォーマンスを向上させます。 

F5 は AI と ML の力を活用して、AI ワークロードのパフォーマンスとセキュリティに関する実用的な洞察を提供します。 トラフィック パターンとアプリケーションの動作を継続的に監視および分析することで、組織はワークロードの配置とリソースの割り当てについてデータに基づいた意思決定を行うことができ、AI ワークロードの最適なパフォーマンスを確保できます。 

人工知能は現代のビジネスと生活のあらゆる側面に進出し続けており、生成型 AI が先頭に立っています。 この進化をサポートするには、企業はインフラストラクチャが AI の利点を活用して、遅延、待ち時間、リスクを最小限に抑えられるようにする必要があります。 組織が AI の複雑さ (生成 AI や AI ワークロードなど) に対処する中で、F5 は信頼できるパートナーであり続け、企業が広大な生成 AI エコシステム全体で AI の素晴らしさとメリットを最大限に活用できるように支援します。

F5 は、AI を活用して AI を強化および保護し、業界をリードするパフォーマンス、分散アプリケーション環境全体にわたる配信およびセキュリティ サービスを提供します。 倉庫のフロアで AI ワークロードを実行している場合でも、企業のオフィス内で実行している場合でも、強力なツールを従業員やパートナーに提供して、新たな洞察を獲得し、新たな効率性を推進できます。 広範なビッグデータテレメトリを活用した強力なセキュリティ対策により、お客様は進化する AI リスクを軽減するためのプロアクティブな対策を獲得できます。 これにより、組織は、急速に進化し変革するテクノロジー環境における課題と機会に十分備えながら、イノベーションの最前線を維持または到達できるようになります。