Разработчики корпоративных систем искусственного интеллекта годами решали проблемы вычислительных мощностей: закупали дорогостоящие графические процессоры (GPU), договаривались об облачных ресурсах и оптимизировали процессы обучения моделей. При этом по умолчанию предполагалось, что пропускная способность между хранилищем данных и вычислительными узлами будет соответствовать этим мощностям. Однако на практике это предположение все чаще оказывается ошибочным. Реальный сетевой трафик сопровождается скачками задержек, колебаниями сетевого пакета (джиттером) и деградацией узлов. Всё это приводит к простоям систем, которые отлично показывали себя на тестах, но оказались неэффективными при реальном развертывании.
Проблема, которую скрывают синтетические тесты
Как отмечают отраслевые эксперты, закупка оборудования решает вопрос емкости, но не решает задачу гарантированной доставки данных. Организации приобретают достаточное количество GPU и систем хранения, полагая, что каналы связи между ними справятся с нагрузкой. Однако трафик систем искусственного интеллекта отличается высокой импульсивностью, параллельностью и случайным характером чтения. Традиционные сетевые архитектуры хранения данных изначально не проектировались под такие условия.
Стандартные методики тестирования производительности лишь усугубляют ситуацию. По словам архитекторов технологических решений, бенчмарки обычно создаются для демонстрации идеальных, а не реалистичных результатов. Например, при работе с объектными хранилищами S3 задержка является ключевым фактором снижения производительности. Следовательно, для получения достоверных данных в тесты необходимо закладывать стабильный уровень задержки.
Большинство тестовых сред этого не делают. В итоге компании принимают решения по инфраструктуре на основе показателей, которые невозможно воспроизвести в реальных условиях. Чтобы проверить эту гипотезу, специалисты компаний F5 и MinIO провели совместное тестирование пропускной способности S3-хранилищ при ухудшении состояния сети.
Результаты показали, что даже незначительные задержки резко снижают пропускную способность S3. При увеличении расстояния передачи данных (например, на магистральных каналах связи протяженностью в сотни километров) деградация становится критической. Интересно, что задержка сигнала (пинг) влияет на потерю пропускной способности гораздо сильнее, чем джиттер (колебания задержки), хотя изначально инженеры предполагали обратное. Таким образом, архитекторам ИИ-решений необходимо проектировать инфраструктуру с расчетом на реальные, далекие от идеала условия сети.
Дорогая цена нестабильных каналов связи
В ИИ-инфраструктуре основное внимание закономерно уделяется графическим процессорам, так как это самый дорогой и дефицитный ресурс. Однако в реальной эксплуатации GPU приносят пользу лишь в той мере, в какой это позволяет инфраструктура доставки данных. Этот путь проходит через системы хранения, сеть, базы данных, средства безопасности и оркестрации, которые часто создаются разными производителями.
Когда канал передачи данных деградирует, возникает цепная реакция. Неполная загрузка графических процессоров — лишь самый очевидный симптом. Эксперты выделят целый комплекс негативных последствий:
- Снижение скорости работы ИИ-моделей в режиме реального времени (инференса).
- Падение качества выдаваемых результатов.
- Рост расходов на передачу данных из-за их избыточного копирования.
- Усложнение администрирования всей ИИ-инфраструктуры.
При масштабировании бизнеса эффективность доставки данных превращается из сугубо технической задачи в важный стратегический рычаг. Оптимизированный сетевой тракт позволяет поддерживать высокую продуктивность GPU, отзывчивость ИИ-приложений и окупаемость дорогостоящих ИИ-проектов.
Нагрузки искусственного интеллекта структурно более уязвимы к сетевым сбоям, чем традиционные корпоративные приложения вроде СУБД или ERP-систем. Если классический веб-сервис может компенсировать задержки за счет кэширования и буферизации, то массивно-параллельные кластеры GPU лишены такой защиты. Даже кратковременный скачок задержки в сети может снизить эффективность обучения моделей на огромном кластере видеокарт.
Превращение границы хранения в точку управления
Десятилетиями в корпоративной архитектуре хранение данных и аналитика существовали раздельно: сначала данные сохранялись, а затем обрабатывались. Сегодня такая модель не отвечает требованиям времени. Конкурентное преимущество теперь зависит не только от объема информации, но и от ее актуальности, безопасности и скорости доставки.
В технологической индустрии наметился тренд на встраивание интеллектуальных функций управления непосредственно в инфраструктуру хранения данных. Примером такого подхода стала интеграция решений F5 и MinIO. Специализированный контроллер доставки приложений (ADC) отслеживает состояние распределенных узлов хранения MinIO и направляет запросы только на исправные и наименее загруженные серверы.
Это имеет решающее значение при выходе отдельных узлов из строя. Без интеллектуальной маршрутизации клиентские запросы продолжали бы поступать на поврежденные серверы, вызывая ошибки и повторные попытки подключения, что резко снижает общую скорость работы системы.
Контроль данных в распределенных средах
Проблема усложняется, когда инфраструктура ИИ распределена между несколькими локациями, облаками и граничными вычислительными узлами. Как только данные начинают пересекать границы регионов и провайдеров, фокус смещается с производительности на вопросы безопасности и контроля. Требования к цифровому суверенитету и защите персональных данных жестко регулируют, где именно могут храниться и обрабатываться файлы пользователей.
Это заставляет многие компании возвращать критические ИИ-нагрузки из публичных облаков на собственные физические серверы (on-premise). Решить проблему помогает развертывание единой точки управления, которая отделяет приложения от конкретного физического хранилища и обеспечивает соблюдение единых политик безопасности во всех средах одновременно.
Независимые тесты подтверждают, что использование проксирующих контроллеров доставки приложений на стыке систем хранения и вычислений позволяет сделать сетевые каналы прозрачными и отказоустойчивыми, сохраняя при этом максимальную пропускную способность. Именно такой системный подход защищает дорогостоящие графические процессоры от «информационного голодания» в условиях нестабильной работы сетей.
