Yapay zekâ (AI) projelerini test ortamından gerçek kullanıma taşıyan şirketler, en büyük engeli veri akışındaki kırılganlıklarda buluyor. Depolama sistemlerinden doğrudan bilgi işlem birimlerine kurulan noktadan-noktaya mimariler, kontrollü koşullarda çalışabilirken, üretim ortamlarında karşılaşılan sürekli ve yoğun talep karşısında hızla çöküyor. Bu durum, çıkarım (inference) borularının tıkanmasına, RAG sistemlerinin gecikmesine, GPU’ların yetersiz kullanılmasına ve hizmet düzeyi anlaşmalarının (SLA) ihlal edilmesine yol açıyor — tüm bunlar da doğrudan iş kayıplarına neden oluyor.
F5’in ürün pazarlama müdürü Hunter Smit, konuyla ilgili şu uyarıda bulunuyor: “AI sistemlerinin gerçek dünya koşullarına hazırlıklı olan altyapılarla hayata geçirilmesi gerekiyor. Kontrollü laboratuvar ortamlarında işleyen sistemler, üretimde karşılaşılan arızalara karşı savunmasız kalıyor.”
Üretim trafiği mimari zayıflıkları ortaya çıkarıyor
Pilot aşamada bir veri aktarımındaki gecikme yalnızca küçük bir rahatsızlıkken, üretimde aynı gecikme anında bir kesintiye dönüşüyor ve bu durumdan sorumlu olan kişi için ciddi sonuçlar doğuruyor. Bu sorunun temelinde yatan mimari genellikle aynı oluyor: istemci ile depolama sistemi arasındaki doğrudan bağlantı, bir düğümün çökmesi veya trafiğin aniden artması gibi durumlarda savunmasız kalıyor. Bir düğümün arızalanması, tüm trafiğin o kümeye yönlendirilmesine ve kümenin tamamen durmasına yol açabiliyor.
F5’in teknoloji ittifakları baş çözüm mimarı Paul Pindell, bu durumu şöyle açıklıyor: “S3 istemcisiyle S3 depolama sistemi arasındaki doğrudan bağlantılar dayanıklı değildir. Tek bir depolama düğümü arızalandığında, tüm kümedeki trafik yavaşlıyor ve bazı durumlarda küme tamamen devre dışı kalabiliyor.”
AI iş akışlarında — özellikle RAG tabanlı çıkarım ve ajan tabanlı AI sistemlerinde — S3 depolama sistemi, AI kümesinin birinci sınıf bir bileşeni olarak görülüyor. Ancak bu depolama ile küme arasındaki ağ bağlantısı, GPU’ların optimum şekilde çalışmasını sağlamak için gereken yüksek hacimli ve kesintisiz veri akışına hiçbir zaman uygun tasarlanmamıştı.
Tıkanan boruların ve boşa harcanan GPU’ların gerçek maliyeti
F5’in ürün yönetimi kıdemli direktörü Tanu Mutreja, AI altyapısının işletme üzerindeki etkisini şöyle özetliyor: “Şirketler genellikle AI altyapısını GPU kullanımı üzerinden değerlendiriyor, ancak AI’nın geleneksel belirleyici iş yüklerinden farklı yanı, altyapının her etkileşimde sonuçları doğrudan etkilemesidir.”
AI ortamlarında altyapı artık sadece arka uçla sınırlı kalmıyor; her bir etkileşimde müşteri deneyimini, kaliteyi, dayanıklılığı ve maliyeti şekillendiriyor. Örneğin, çıkarım borularının tıkanması yalnızca bir SLA ihlali değil, aynı zamanda bir müşteri deneyimi sorunu haline geliyor. RAG sistemlerindeki gecikmeler, modellerin güncel ve ilgili bağlamlara erişememesine neden oluyor ve bu da yanıtların yanlış, eski veya halüsinasyon benzeri olmasına yol açıyor — tüm bunlar operasyonel, uyum ve itibar risklerini beraberinde getiriyor.
Aynı zamanda, bu sorunlara yol açan altyapı sorunları, pahalı GPU kaynaklarının boşta kalmasına veya yetersiz kullanılmasına da neden olarak maliyetleri artırıyor. Mutreja’nın sözleriyle: “GPU’ların yetersiz kullanımı, altyapı verimsizliklerinin bir göstergesi. Bu durum maliyetleri şişirirken, ölçeklenebilirliği ve yanıt verme hızını da sınırlıyor. Liderlik sorusu şudur: AI altyapısı, güvenilir, güvenli, yüksek kaliteli ve yönetilen AI deneyimlerini sürdürülebilir birim ekonomisiyle nasıl sunabilir?”
Üretime hazır bir data teslim katmanı nasıl inşa edilir?
F5, data teslimini birinci sınıf bir altyapı katmanı olarak ele alıyor ve ağ yolunun otomatik olarak çalışacağı varsayımına karşı çıkıyor. Uygulama tesliminin kullanıcılarla uygulamalar arasındaki istek akışını optimize ettiği gibi, data teslimi de depolama, ağlar ve bilgi işlem — özellikle AI bilgi işlem — arasındaki veri akışını optimize ediyor.
Data teslimini birinci sınıf bir katman haline getirmek için üç temel özelliğin dahil edilmesi gerekiyor:
- Gözlemlenebilirlik: Gecikme, verimlilik ve akış sağlığına ilişkin gerçek zamanlı görünürlük sağlar.
- Programlanabilirlik: Veri akışını dinamik yönlendirme, trafik optimizasyonu, hız yönetimi ve otomatik yedek geçiş gibi politika odaklı kontrollerle yönetir.
- Arıza farkındalığı: Bozulmuş ağlar, depolama baskılamaları ve hizmet kesintileri gibi durumlarda dayanıklılığı artırır.
F5’in Dell ObjectScale için geliştirmiş olduğu mimaride, F5 BIG-IP, ObjectScale ile AI bilgi işlem arasında depolama kenarında programlanabilir bir kontrol noktası olarak yer alıyor.
Pindell, bir örnek veriyor: “AI bilgi işlem katmanındaki yanlış bir yapılandırmanın, S3 depolama altyapısını etkili bir şekilde DDoS’ladığını gördük. Kasıtlı değil, daha çok ‘Aman Allahım, ne yaptım?’ anıydı, ancak yine de depolama tüm organizasyon için devre dışı kaldı.”
BIG-IP’yi depolama ve bilgi işlem katmanları arasına yerleştirmek, depolamayı QoS, hız sınırları ve bağlantı sınırlarıyla koruyor. Bu sayede, depolama katmanı yoğun talepler altında bile dayanıklı ve çalışır durumda kalabiliyor. SecureIQLab tarafından doğrulanmış testler, bu korumanın verimlilikten ödün vermeden sağlandığını ortaya koyuyor.
Pindell’in ifadesiyle: “Verimliliğin korunması ve hatta artırılması olmazsa olmaz. Bu sayede, dayanıklılık ve geliştirilmiş güvenlik gibi üst düzey işlevler performans kaybı yaşanmadan entegre edilebiliyor.”
Hibrit ve çoklu bulut AI’nın getirdiği ek karmaşıklık
Hibrit ve çoklu bulut ortamlarda AI dağıtımları, veri teslimi için çok daha büyük zorluklar barındırıyor. Bu ortamlarda veri, tutarsız politikalar, güvenlik kontrolleri, kimlik sistemleri, yönetişim gereksinimleri, parçalı görünürlük ve farklı başarısızlık sınırlarıyla karşı karşıya kalıyor.
Programlanabilir trafik yönetimi ve gözlemlenebilirlik, bu karmaşıklığı birlikte ele alıyor. Gözlemlenebilirlik, dağınık ortamlardaki uygulama, ağ ve altyapı sağlığına ilişkin bütünleşik bir görünüm sunarken; programlanabilir trafik yönetimi, bu bilgileri kullanarak trafiği akıllıca yönlendiriyor ve
Yapay zeka özeti
AI projelerini üretime taşıyan şirketler, veri akışındaki kırılganlıklarla karşılaşıyor. Tıkanan borular, boşa harcanan GPU’lar ve SLA ihlalleri nasıl önlenir? Dayanıklı AI altyapısı için ipuçları.
