Month: January 2025

Organisasi kini mendistribusikan aplikasi dan API mereka ke lebih banyak lingkungan daripada sebelumnya. Lebih dari sepertiga responden dalam laporan State of Application Strategy (SOAS) dari F5 melaporkan bahwa mereka menyelenggarakan aplikasi mereka di setidaknya enam lingkungan, termasuk pusat data on-premises, beberapa cloud, dan edge. Namun, pendekatan ini telah menciptakan lanskap yang sangat kompleks yang membuat organisasi dan tim TI kesulitan untuk beroperasi dengan kecepatan yang dibutuhkan oleh bisnis mereka. Di F5, kami menyebut kompleksitas yang semakin berkembang ini sebagai “Bola Api.”   Tantangan Lingkungan Hybrid dan Multicloud Saat ini, tim TI ditugaskan untuk mengelola ratusan aplikasi yang terhubung melalui sejumlah API yang terus berkembang, yang didistribusikan ke berbagai lingkungan. Meskipun lingkungan hybrid dan multicloud dapat memberikan fleksibilitas, ketahanan, dan akses ke teknologi canggih, mereka juga dapat menciptakan situasi yang tidak berkelanjutan baik dalam hal efisiensi maupun keamanan: Lingkungan yang terisolasi: Dengan lanskap TI hybrid dan multicloud yang ad hoc, organisasi diwajibkan untuk menyebarkan layanan inti yang redundan di berbagai lingkungan. Ekosistem yang tersebar di berbagai lingkungan ini telah menyebabkan proses yang tidak efisien bagi tim TI, yang semakin rumit dengan banyaknya tugas manual yang diperlukan untuk beroperasi di lingkungan yang berbeda dan beragam, serta silo operasional yang muncul dalam operasi yang demikian terpisah. Akibat dari ketidakefisienan ini adalah meningkatnya biaya untuk menjalankan infrastruktur semacam itu. Permukaan serangan yang lebih luas: Kompleksitas yang lebih besar dari lingkungan hybrid dan multicloud meningkatkan risiko pelanggaran keamanan, kehilangan data, dan ketidakpatuhan terhadap regulasi. Organisasi diwajibkan untuk mengelola kebijakan keamanan dan kontrol akses yang berbeda, yang menyebabkan lebih banyak potensi kerentanannya. Saat perusahaan menjalankan semakin banyak aplikasi modern di ekosistem yang lebih luas, mengamankan lapisan aplikasi juga menjadi jauh lebih menantang. Ini karena jaringan konektivitas baru ini menciptakan permukaan serangan yang lebih luas bagi para pelaku kejahatan siber. Faktanya, 81% dari total serangan yang diredam oleh F5 Distributed Cloud Services pada kuartal pertama 2024 ditargetkan pada API. Seiring aplikasi menjadi pintu depan bagi kejahatan siber, API semakin dianggap sebagai kunci oleh aktor jahat. Keterbatasan visibilitas: Perbedaan dalam kontrol, log, dan alat membatasi visibilitas di seluruh lanskap, sehingga sulit untuk memecahkan masalah dan merespons insiden. Ini juga menyulitkan untuk memperoleh wawasan yang diperlukan untuk mengamankan dan mengoptimalkan aplikasi dan API di seluruh lanskap.   AI Memperburuk Kompleksitas Kebangkitan AI hanya memperburuk masalah ini. Antara 2023 dan 2024, jumlah perusahaan yang bekerja pada inisiatif bisnis yang dibantu AI meningkat 40%. Seiring AI terus diintegrasikan ke dalam operasi perusahaan, hal ini akan mempercepat lingkungan yang terdistribusi saat ini, sambil melepaskan banjir aplikasi baru yang digerakkan oleh AI dan semakin banyak API. Secara tradisional, organisasi telah menggunakan alat yang terpisah untuk memantau, mengamankan, dan mengelola API sepanjang siklus hidup pengembangan aplikasi. Dalam masa depan yang digerakkan oleh AI, pendekatan ini tidak dapat bertahan. Peningkatan penerapan API gateway oleh pelanggan F5—95% pada 2024 dibandingkan dengan 35% pada 2019—menunjukkan bahwa pergeseran menuju solusi keamanan API yang komprehensif telah dimulai.   Pendekatan Platform Tunggal Di F5, kami percaya untuk menemui pelanggan di tempat mereka berada, sehingga mereka dapat memanfaatkan keuntungan dari lingkungan hybrid dan multicloud hari ini tanpa terjebak pada tantangan masa depan. Dengan membantu organisasi untuk mengamankan, mengirimkan, dan mengoptimalkan setiap aplikasi dan API di seluruh lingkungan hybrid dan multicloud mereka, mereka dapat menenangkan Bola Api yang berkembang. Saat ini, pelanggan bergantung pada terlalu banyak solusi titik. Mereka mungkin memiliki solusi dan vendor yang berbeda untuk setiap lingkungan infrastruktur. Ini tidak hanya mengarah pada konsol manajemen yang beragam, tetapi juga menghalangi mereka untuk menerapkan kebijakan yang konsisten di semua lingkungan ini. Untuk menyederhanakan lingkungan yang semakin kompleks, perusahaan membutuhkan rangkaian kemampuan terbaik yang terintegrasi dan komprehensif yang disediakan melalui satu platform. Pendekatan platform tunggal memungkinkan kemampuan rekognisi keamanan otomatis dan pengujian penetrasi, sehingga perusahaan dan tim TI dapat menentukan dan mengatasi kerentanannya pada aplikasi dan API. Ini juga memungkinkan perusahaan untuk menerapkan manajemen yang terintegrasi dan kebijakan yang seragam, sambil memperoleh visibilitas yang konsisten di seluruh lingkungan mereka. Ini tidak hanya membantu perusahaan mengendalikan keamanan mereka dengan lebih baik, tetapi juga menyederhanakan operasi, sambil mengurangi biaya operasional.   Memadamkan Bola Api Hybrid dan multicloud adalah kunci untuk menghadirkan pengalaman digital luar biasa yang dibutuhkan bisnis dan pelanggan mereka. Namun, lingkungan yang kompleks ini membawa banyak kompleksitas operasional, biaya, dan risiko. Dengan platform terintegrasi untuk mengirimkan, mengamankan, dan mengoptimalkan semua aplikasi dan API mereka di seluruh lingkungan yang semakin terdistribusi saat ini, organisasi dapat menenangkan Bola Api—secara radikal menyederhanakan kompleksitas yang menghambat kemajuan bisnis mereka.

Saat organisasi mempercepat inovasi, mengembangkan produk-produk bertenaga AI yang mengubah kehidupan seperti mobil otonom atau model bahasa besar (LLM), infrastruktur yang efisien menjadi kunci untuk mengskalakan operasi dan tetap kompetitif. Secara historis, pusat data telah berfokus pada penggunaan unit pemrosesan pusat (CPU) untuk komputasi umum dan unit pemrosesan grafis (GPU) untuk tugas pemrosesan paralel intensif yang menjadi inti dari AI dan pembelajaran mesin. Seiring berkembangnya model AI dalam skala dan kompleksitas, pusat data telah menjadi unit komputasi baru, mendorong batas-batas jaringan cloud tradisional. Untuk memungkinkan transformasi menuju komputasi skala pusat data, unit pemrosesan data (DPU) muncul sebagai pilar ketiga dalam komputasi.   Munculnya Pabrik AI Dalam seri pabrik AI sebelumnya, F5 mendefinisikan pabrik AI sebagai investasi besar dalam penyimpanan, jaringan, dan komputasi yang melayani kebutuhan pelatihan dan inferensi dengan volume tinggi dan kinerja tinggi. Seperti pabrik manufaktur tradisional, pabrik AI memanfaatkan model AI yang sudah dilatih sebelumnya untuk mengubah data mentah menjadi kecerdasan.   Apa itu Data Processing Unit (DPU)? DPU adalah prosesor yang dapat diprogram yang dirancang untuk menangani pergerakan dan pemrosesan data besar melalui akselerasi perangkat keras pada kecepatan jaringan. Pada akhir 2024, kami mengumumkan BIG-IP Next untuk Kubernetes yang diterapkan pada NVIDIA BlueField-3 DPU. NVIDIA BlueField adalah platform komputasi terakselerasi untuk infrastruktur pusat data, dibangun khusus untuk mendukung pabrik AI NVIDIA. Sementara CPU bertanggung jawab untuk komputasi umum pada aplikasi komputasi dan GPU unggul dalam tugas komputasi terakselerasi seperti perhitungan vektor dan matriks skala besar yang terkait dengan AI serta rendering grafis, NVIDIA BlueField DPU sering diintegrasikan ke dalam kartu antarmuka jaringan (NIC) PCIe (peripheral component interconnect express), yang bertanggung jawab untuk konektivitas jaringan untuk host atau sasis dari sebuah cluster AI. Dengan kata lain, NIC kini pada dasarnya telah menjadi prosesor yang kuat, dioptimalkan untuk memproses data saat bergerak masuk dan keluar dari server. BlueField DPU juga dapat berfungsi sebagai perangkat jaringan antar-cluster ketika banyak host atau sasis ada dalam satu cluster AI.   DPU adalah prosesor yang dapat diprogram yang dirancang untuk menangani pergerakan dan pemrosesan data besar melalui akselerasi perangkat keras pada kecepatan jaringan. Kekuatan yang Tercapai Dengan menangani jaringan yang didefinisikan oleh perangkat lunak, manajemen penyimpanan, dan layanan keamanan, BlueField DPU mengurangi beban komputasi pada CPU, memungkinkan CPU untuk fokus pada tugas-tugas yang menjadi keahliannya. Kemampuan pemindahan beban ini sangat penting untuk pabrik AI, di mana sejumlah besar data harus diproses dan dipindahkan dengan cepat untuk memenuhi tuntutan model AI yang kompleks dan tugas inferensi waktu nyata. BlueField DPU berkontribusi secara signifikan terhadap efisiensi energi dan skalabilitas di dalam pabrik AI. Karena pabrik AI membutuhkan sumber daya komputasi yang besar, pengelolaan daya dan pendinginan yang efisien menjadi sangat penting. DPU, dengan mesin akselerasi khusus dan antarmuka jaringan berperforma tinggi, memastikan data diproses dan dipindahkan dengan latensi dan konsumsi daya yang minimal. Efisiensi ini tidak hanya mengurangi biaya operasional tetapi juga memungkinkan pabrik AI untuk berkembang secara efektif. Dengan BlueField DPU, pabrik AI dan infrastruktur skala besar dapat mencapai infrastruktur yang seimbang, berperforma tinggi, dan efisien yang mendukung inovasi dan penerapan teknologi AI secara berkelanjutan.   Di mana BlueField DPU diterapkan dalam pabrik AI? Ketika melihat Arsitektur Referensi AI F5, DPU umumnya diterapkan dalam area fungsional seperti manajemen korpus RAG, fine-tuning, pelatihan, dan layanan inferensi serta kluster penyimpanan yang mendukung fungsi-fungsi ini. Selain itu, DPU ditemukan dalam berbagai aplikasi di mana throughput data berperforma tinggi dan efisiensi daya diperlukan, termasuk contoh seperti DPU yang mendukung penerapan jaringan akses radio 5G (RAN).   Pemindahan dan percepatan pengiriman aplikasi dan keamanan ke DPU Kebutuhan baru untuk manajemen lalu lintas yang efisien dan keamanan yang kuat untuk pabrik AI mewakili perubahan penting yang berfokus pada aliran data dan infrastruktur yang diperkuat untuk mencegah ancaman keamanan. F5 BIG-IP Next untuk Kubernetes yang diterapkan pada NVIDIA BlueField-3 DPU memungkinkan konektivitas dengan latensi rendah dan throughput tinggi dengan memindahkan dan mempercepat pergerakan data dari CPU ke DPU. Selain itu, ia mengintegrasikan fitur keamanan komprehensif, seperti firewall, mitigasi DDoS, WAF, perlindungan API, dan pencegahan intrusi, langsung pada DPU NVIDIA BlueField-3 yang dapat diprogram. Ini memungkinkan Anda untuk membuat arsitektur yang mengisolasi model dan aplikasi AI dari ancaman, memastikan integritas dan kedaulatan data. BIG-IP Next untuk Kubernetes mendukung multi-tenant, memungkinkan hosting banyak pengguna dan beban kerja AI pada satu infrastruktur, memungkinkan isolasi jaringan. Mengelola infrastruktur AI skala besar menjadi mudah dengan BIG-IP Next untuk Kubernetes, karena menyediakan titik pusat untuk mengelola jaringan, manajemen lalu lintas, keamanan, dan lingkungan multi-tenant. Ini menyederhanakan operasi dan mengurangi pengeluaran operasional dengan menawarkan data lalu lintas terperinci untuk visibilitas jaringan dan optimalisasi kinerja. Integrasi antara BIG-IP Next untuk Kubernetes dan NVIDIA BlueField-3 DPU membantu memastikan pabrik AI beroperasi pada potensi penuh mereka sambil mengurangi penyebaran alat dan kompleksitas operasional.   Didukung oleh F5 Bagi perusahaan yang berinvestasi dalam AI, memastikan infrastruktur mereka dioptimalkan dan aman adalah hal yang tidak bisa dinegosiasikan. F5 BIG-IP Next untuk Kubernetes yang diterapkan pada NVIDIA BlueField-3 DPU adalah investasi strategis untuk memberikan kinerja tinggi, skalabilitas, dan keamanan, memaksimalkan pengembalian investasi dalam infrastruktur AI skala besar. Untuk organisasi yang menerapkan GPU dan DPU untuk mendukung investasi pabrik AI, hubungi F5 untuk mempelajari bagaimana BIG-IP Next untuk Kubernetes dapat meningkatkan beban kerja AI Anda.