Neuer Ansatz für ADCs im KI-Zeitalter F5 definiert Application Delivery neu

Mit steigender Verbreitung von KI-Anwendungen wachsen die Anforderungen an Netzwerkinfrastruktur und Security. F5 stellt mit "ADC 3.0" einen neuen Ansatz vor, der hybride Multi-Cloud-Umgebungen, automatisierte Security und leistungsfähige Lastverteilung kombinieren soll. Ziel ist eine plattformbasierte Architektur, die Skalierbarkeit, Flexibilität und Sicherheit für KI-gestützte Workloads bietet.

Mit dem massiven Anstieg von KI-Anwendungen stoßen klassische Application Delivery Controller (ADCs) an ihre Grenzen. Herkömmliche Load-Balancing- und Security-Lösungen reichen nicht aus, um die wachsenden Anforderungen verteilter und datenintensiver KI-Workloads zu erfüllen. Laut dem "State of Application Strategy Report" von F5 setzen bereits 75 % Prozent der Unternehmen KI-gestützte Anwendungen ein, oft ohne adäquate Sicherheitsmechanismen. Das Unternehmen hat daher mit "ADC 3.0" einen neuen Ansatz entwickelt, der auf moderne Anforderungen zugeschnitten sei.

"KI und moderne Anwendungen erfordern ein grundlegendes Überdenken der Anwendungssicherheit und -bereitstellung", erklärt Kunal Anand, Chief Innovation Officer bei F5. "Herkömmliche Ansätze reichen nicht aus, um die komplexen, verteilten Systeme von heute zu verwalten."

ADC 3.0: Kombination aus Performance, Sicherheit und Automatisierung

Die neue Architektur von F5 kombiniere fortschrittlichen Lastausgleich mit Sicherheitsfunktionen für Webanwendungen und APIs. Ziel sei eine einheitliche Plattform, die sich flexibel an hybride und Multi-Cloud-Umgebungen anpassen soll. Unternehmen sollen von einheitlichen Sicherheitsrichtlinien und zentralisiertem Management profitieren, was die Komplexität der Infrastruktur reduziere.

Laut F5 basiert ADC 3.0 auf sechs zentralen Prinzipien:

• 1. Umfassende Bereitstellung und Sicherheit für jede Anwendung: Einheitliche Architektur zur Überwachung und Absicherung von Workloads.

• 2. Flexible Formfaktoren: Betrieb über diverse IT-Umgebungen hinweg, inklusive Cloud, On-Premises und Edge.

• 3. Zentrales Richtlinienmanagement: Einheitliche Steuerung von Sicherheits- und Performance-Parametern.

• 4. Detaillierte Analysen und Einblicke: Verbesserung der Anwendungssicherheit und Performance.

• 5. Programmierung und Automatisierung: Dynamische Anpassung an sich ändernde Anforderungen.

• 6. Lebenszyklus-Management: Reduzierung manueller Wartungsaufwände durch Automatisierung.

Gerade in KI-Umgebungen sei eine leistungsfähige Lastverteilung essenziell, da große Datenmengen in Echtzeit verarbeitet werden müssen. Zudem entstehen mit generativer KI neue Bedrohungen wie Modelldiebstahl, Trainingsdaten-Manipulation und Prompt Injection, denen Unternehmen mit angepassten Security-Konzepten begegnen müssen.

Technologiepartnerschaften und neue Sicherheitsstandards

Um die Leistung und Sicherheit von KI-Anwendungen zu optimieren, arbeitet F5 mit Branchengrößen wie NVIDIA, Intel und NetApp zusammen. Ziel sei es, die Infrastruktur für Large Language Models (LLMs) abzusichern und gleichzeitig die Skalierbarkeit zu verbessern. Eine zentrale Rolle spiele dabei das F5 AI Gateway, das Unternehmen bei der sicheren Bereitstellung von KI-Anwendungen unterstützen soll.

Mit Blick auf die Herausforderungen der KI-Integration hat F5 eine Referenzarchitektur entwickelt, die KI-Workflows in sieben Kernbausteine gliedert. Diese umfassen unter anderem die Verwaltung von Inferenzprozessen, die Integration externer Services und die Optimierung von Trainings- und Fine-Tuning-Prozessen für KI-Modelle. Besonders relevant sei dabei das Thema Retrieval-Augmented Generation (RAG), das den Zugriff auf unternehmensspezifische Datensätze verbessere.

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