Doğal dil işleme, görüntü oluşturma ve diğer karmaşık görevler için kullanılan GenAI modelleri genellikle veri merkezleri ve uç cihazlar da dahil olmak üzere dağıtılmış konumlar arasında iletilmesi gereken büyük veri kümelerine dayandığından, GenAI uygulamalarının geniş ölçekte sağlam bir şekilde dağıtılması için WAN optimizasyonu olmazsa olmazdır.
WAN optimizasyonu, veri aktarım hızlarını iyileştirerek, gecikmeyi azaltarak ve ağ kaynaklarının kullanımını optimize ederek yapay zeka hızlandırmasını önemli ölçüde artırabilir ve böylece daha hızlı yanıt süreleri sağlayabilir.
Şekil 1: GenAI ağ hızlandırmasını destekleyen WAN optimizasyonu
Gecikmeyi azaltın: GenAI uygulamaları gerçek zamanlı veya gerçek zamana yakın veri işleme gerektirir. TCP optimizasyonu ve önbelleğe alma tekniklerini kullanarak veri iletim süresini azaltın ve gecikmeyi düşürün. Protokolleri optimize ederek yükü azaltarak uygulama hızlandırma elde edin.
Örnek: Dağıtılmış bir yapay zeka sistemi, birden fazla kaynaktan veri toplayarak, verilerin daha hızlı toplanmasını ve işlenmesini sağlar.
Veri aktarımını hızlandırın: Daha hızlı veri aktarımları, depolama, işleme birimleri ve analiz araçları arasında büyük miktarda veri taşıması gereken derin öğrenme modelleri gibi büyük veri kümelerine dayanan AI uygulamaları için kritik öneme sahiptir. Protokol optimizasyonu, veri aktarımını daha verimli hale getirir. Ayrıca, paralelleştirmeyle veri aktarımlarını paralel akışlara bölerek verimi en üst düzeye çıkarın.
Örnek: Çeşitli coğrafi konumlardan gelen verileri kullanarak AI modellerini eğitmek; WAN Optimizasyonu, veri merkezleri arasındaki veri transferini hızlandırarak genel eğitim süresini azaltabilir.
Bant genişliği verimliliğini artırın: AI iş yükleri, AI altyapısının bileşenleri arasında büyük veri kümelerinin sık sık değiştirilmesi nedeniyle bant genişliği açısından yoğundur. Veri sıkıştırma ile, iletimden önce verilerin boyutunu azaltarak bant genişliği tüketimini en aza indirin. Benzersiz veri parçaları göndererek gereksiz veri aktarımlarını ortadan kaldırmak için veri çoğaltmayı etkinleştirin.
Örnek: Veri sıkıştırma ve veri çoğaltmama, bir yapay zeka modelinin eğitim aşamasında (eğitim verilerinin depolama alanından hesaplama düğümlerine aktarılması) aktarılması gereken veri boyutunu önemli ölçüde optimize edebilir ve böylece eğitim sürecini hızlandırabilir.
Güvenilirliği ve kullanılabilirliği artırın: Yapay zeka uygulamaları genellikle tutarlı ve güvenilir veri erişimi gerektirir. Ağ kesintileri veya paket kayıpları yapay zeka performansını düşürebilir veya hatta model yanlışlıklarına yol açabilir. Paket kaybının etkisini azaltmak ve veri bütünlüğünü sağlamak için ileri hata düzeltmesini uygulayın. Yük devretme ve yük dengeleme ile trafiği birden fazla yola dağıtın ve ağ sorunları sırasında bağlantıyı sürdürmek için yük devretme yetenekleri sağlayın.
Örnek: Gerçek zamanlı veri akışlarına dayanan yapay zeka destekli finansal ticaret sistemleri için, artırılmış güvenilirlik, ticaret algoritmalarının bütünlüğünü koruyarak sürekli ve doğru veri girişi sağlar.
Kaynak kullanımını optimize edin: Ağ kaynaklarının verimli kullanımı, işlemsel kaynakların veri beklerken boşta kalmamasını sağlayarak operasyonel maliyetleri düşürebilir ve AI sistemlerinin genel performansını iyileştirebilir. Trafik şekillendirme ve Hizmet Kalitesi (QoS) ile kritik AI veri trafiğine öncelik vermek, temel işlemlerin gecikmemesini sağlar. Kaynak tahsisini optimize etmek için ağ performansı ve kullanım kalıpları hakkında içgörüler elde etmek üzere ağ izleme ve analitiği uygulayın.
Örnek: Bilgi işlem kaynaklarının talep üzerine sağlandığı bulut tabanlı bir yapay zeka hizmetinde, WAN’ın optimize edilmesi, bu kaynakların etkili bir şekilde kullanılmasını sağlayarak boşta kalma sürelerini ve operasyonel maliyetleri azaltır.
WAN optimizasyonu, GenAI uygulamalarının hızlandırılmasına yardımcı olabilecek başka avantajlar da sağlar:
- Yapay zekada verileri kaynağa daha yakın işlemek için giderek daha fazla kullanılan uç bilişim çözümlerinin performansını artırır.
- Bulut tabanlı yapay zeka hizmetlerine erişimi iyileştirerek, şirket içi ve bulut ortamları arasında verimli veri aktarımı ve işleme olanağı sağlar.
- Dağıtılmış yapay zeka geliştirme ve dağıtımını destekleyerek, merkezi yapay zeka modelleri ve verilerine verimli uzaktan işleme ve erişim sağlar.
- Yapay zeka iş yüklerinin değişen taleplerini karşılamak için dinamik olarak tahsis edilen ağ kaynaklarını düzene sokar.
- Güvenli yapay zeka veri alışverişleri için kritik öneme sahip olan, aktarım sırasında verileri korumak için şifrelemeyi destekler.
- Ağ altyapısındaki yükü azaltarak kullanım ömrünü uzatır ve GenAI uygulamalarının çalıştırılmasıyla ilişkili bakım maliyetlerini düşürür.
Hizmet olarak Birleşik SASE kurtarmaya geliyor
WAN optimizasyon süreci birkaç kritik prosedürü içerir:
- Mevcut ağ altyapısının ve yapay zeka iş yüklerinin kapsamlı bir değerlendirmesi yapılarak darboğazların ve iyileştirme gerektiren alanların belirlenmesi.
- İletilen veri miktarını önemli ölçüde azaltmak için veri sıkıştırma ve veri çoğaltma tekniklerinin uygulanması.
- Yapay zeka işleme yeteneklerini geliştirmek için uç bilişimin WAN altyapısına entegrasyonu.
Birleştirilmiş SASE’yi bir hizmet olarak kullanarak, kuruluşlar AI iş yükleri için optimizasyonların güvenli bir şekilde uygulanmasını sağlayabilir ve güvenli web ağ geçitleri, güvenlik duvarları ve sıfır güven ağ erişimi gibi ağ güvenlik işlevlerini WAN yetenekleriyle birleştirebilir. Birleştirilmiş SASE ayrıca dinamik ölçeklemeyi etkinleştirerek AI iş yüklerinin ihtiyaç duyulduğunda yeterli işlem gücüne erişebilmesini sağlar.
Birleştirilmiş SASE’yi bir hizmet olarak kullanarak ağın sürekli izlenmesi ve uyarlanabilir yönetimi, optimum performansın korunmasına, ortaya çıkan sorunların hızla ele alınmasına ve değişen AI iş yükü taleplerine yanıt olarak kaynak tahsisinin ayarlanmasına yardımcı olur. Bu kapsamlı yaklaşım, işletmelerin sağlam güvenlik ve uyumluluğu korurken AI sistemlerinin performansını en üst düzeye çıkarmalarını sağlar.
Çözüm
WAN optimizasyonu ile kuruluşlar mevcut ağ kaynaklarını en üst düzeye çıkararak ve pahalı altyapı yükseltmelerine olan ihtiyacı azaltarak maliyet tasarrufu sağlayabilir. Bu, nihayetinde gelişmiş GenAI teknolojilerinin sürdürülebilir büyümesini ve dağıtımını destekler.
Katkıda bulunan yazar: Renuka Nadkarni, Ürün Yöneticisi, Aryaka