边缘处理革命：重新思考 AI 数据基础架构

合作伙伴内容 新兴的生成式 AI 与实时机器学习 (ML) 项目正在挑战传统的集中式数据架构。

如今，企业正面临性能瓶颈、高昂的网络成本、延迟问题以及 ETL ( Extract, Transform, Load ) 流程中日益复杂的安全性问题。

本文阐述了组织如何利用 F5 的 BIG-IP 平台和在基础架构关键插入点采用 iRules 脚本实现强大的边缘可编程性。其优势包括显著降低延迟、更高的成本效益、提升安全态势、更清晰的可观测性，以及通过更敏捷、响应迅速的 AI 运作实现重要的战略差异化。

AI 的需求和性能预期正在冲击传统的 IT 基础架构和应用交付假设。生成式 AI (GenAI) 与混合 IT 环境的兴起，已大幅增加了应用交付和安全的复杂性。

在当今以 AI 驱动的企业中，数据工厂已演进为复杂的生态系统；海量数据需经过先进的 ETL 流程后，才能进入现代数据湖仓。这些架构已成为机器学习操作 (MLOps) 和生成式 AI 的基础，但同时也带来了不小的运维挑战。

AI 工作负载运算密集 —— 快速且持续地处理数据以支持实时决策。生成式 AI 应用要求具备复杂的应用交付控制，需要实现实时负载均衡、高吞吐量和低延迟。

传统的数据湖仓架构从多个来源收集数据，将其集中转换，后供 AI 使用。像 Snowflake、Databricks 和 Delta Lake 这样的公司构建了提供 ACID 事务、架构约束以及时光旅行功能等关键特性的稳健解决方案。

然而，这种集中式方法如今面临着诸多限制：

- 网络带宽饱和 - 对实时应用产生高延迟影响 - 冗余数据导致存储成本上升 - 数据传输操作管理复杂 - 安全性和合规性挑战加剧

AI 应用大幅增加了运维、安全团队以及站点可靠性工程 (SRE) 的工作量，需要更快的扩展能力以及增强的网络和 API 控制。

AI 数据基础架构中的应用交付转变 —— 边缘处理革命

AI 数据基础架构的扩展增加了网络流量（东西向与南北向）。主要由 AI 工作负载驱动的出站南北向路径，正成为补充传统入站路径的新战略控制点。

应用交付和安全解决方案如今必须在关键控制边缘上，战略性地关注效率、降低成本、提升效能。实时 API 安全性和改善的可观测性成为构建稳健 AI 数据基础架构的重要因素。

借助 F5 BIG-IP 以及 iRules 的边缘可编程性，为应对这些不断升级的复杂性提供了强大解决方案 —— 企业可以在网络边缘处理关键的 ETL 流程任务，显著降低延迟和成本，同时增强安全性。

可编程性与基础架构即代码

组织必须支持多云环境，确保实时可观测性，并提供与动态生成式 AI 工作负载（如密集模型训练和推理）相适应的稳健数据处理能力。

生成式 AI 与 DevOps 的交汇正在重塑诸如 AI 辅助故障排除和事故解决等自动化领域。运维管理如今需要深度可编程性、集成与编排，越来越多地采用基础架构即代码 (IaC) 的原则。

凭借 BIG-IP 应用交付控制器平台的可编程性及其 iRules 脚本功能，可以优化现代、持续演进的基础架构中关键的 ETL 工作流程。iRules 提供了简单而强大的网络编程脚本，可以智能地控制流量、检查请求、进行会话管理以及修改内容。

F5 的 BIG-IP 平台支持按应用进行分区，与 IaC 实践高度契合。可定制的 iRules 代码使架构师能够动态控制和扩展网络行为，有效支持新协议和新方法。

iRules 塑造 AI 工作负载的应用交付与安全

可编程网络基础架构正在革新 AI ETL 流程中的数据流。iRules 脚本部署了复杂的逻辑，将数据处理任务下放至离数据源更近的位置。这种去中心化的方法缓解了网络瓶颈，显著降低了延迟、带宽使用和存储负担，从而直接优化了整体运维效率。

iRules 能够分析和检测网络流量中的各种因素。基于应用的代码还可以通过基础架构即代码的集成进行版本管理，从而加速安全且合规的持续部署。

为了确保在多样化 AI 工作负载中实现最佳的应用交付效果，利用 BIG-IP iRules 部署可以实现实时安全策略执行、请求验证、报文头重写、URL 修改及先进的协议路由。

iRules 的灵活性优化 ETL 流程

运用 F5 的 iRules 脚本实现边缘可编程性，带来了显著的运维优势，包括：

智能边缘数据过滤：

在入口点对无关或低价值数据的实时过滤，可大幅减少不必要的数据传输和存储需求，从而降低整体成本。

实时数据转换：

在网络入口点进行初步数据规范化、格式转换、基本质量检查或初步特征工程，可显著减轻中心 ETL 处理的负担。

智能路由与分发：

基于数据内容、优先级及模型需求做出的智能路由决策，可优化资源使用，并构建出类似于本地数据湖仓的架构，有利于实时 AI 流程。

BIG-IP 平台提供的增强可见性，确保了无缝的部署、严格遵守组织政策的监控以及简化的运维管理。

为 AI 数据基础架构而生的可编程性

可编程性为实时网络流量管理提供了一种强大、面向开发的解决方案。BIG-IP 与 iRules 提供了线速解析、检测、日志记录、重定向、负载修改以及 API 管理能力，极大地提升了 AI 基础架构在定制、控制与自动化方面的能力。

凭借内建于 BIG-IP 的强大可观测性，部署监控工具得以展示运维洞见、审计追踪以及简化的故障排除，这些都是应对日益复杂 AI 与数据环境的企业所必需的。

可编程性也是 DevOps 实践的重要组成部分，使得持续基础架构交付、自动化部署流程以及与敏捷开发实践的无缝集成成为可能。

通过边缘可编程性实现战略差异化

通过战略性地引入边缘可编程性和 iRules 脚本来优化 ETL 流程，企业能够实现差异化竞争。借助显著降低的延迟、改善的实时响应能力、降低的总体拥有成本 (TCO) 以及更高的合规和安全态势，企业可以加速 AI 创新周期，更快响应市场变化，从而在行业中树立起有意义的竞争优势。