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優化 AI 工廠資料引入的流量管理

本文探討 AI 工廠在資料引入階段的流量管理挑戰，特別是如何高效處理多媒體豐富且規模巨大的資料流量。文章指出，像 F5 的 BIG-IP 解決方案可透過優化流量管理提升效能與資料處理效率，確保 AI 模型的訓練及推論需求能被滿足。此外，文章還強調本地處理資料的重要性，以降低雲端成本並加強資料安全性。

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F5 AI Gateway：解決 AI 安全與交付的獨特挑戰

F5 AI Gateway 解決了 AI 安全與交付的獨特挑戰，提供補充現有應用程式交付模型的解決方案。隨著 AI 的快速發展，組織需要強大的系統來保障、加速並監控 AI 驅動的應用程式。F5 AI Gateway 提供這些功能，確保公司能夠防範 AI 特有的威脅，包括提示注入和模型操控等問題。該平台還支援混合與多雲環境，這對現代 IT 環境至關重要，並且具有靈活的部署選擇，可以單獨部署或與現有的 F5 基礎設施結合使用​。

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F5 宣布將與 NVIDIA BlueField-3 DPUF5 合作，提升服務供應商及大型企業的 AI 應用交付能力

F5 宣布將與輝達（NVIDIA）合作，利用 BlueField-3 DPU 提升服務供應商及大型企業的 AI 應用交付能力。新推出的 F5 BIG-IP Next for Kubernetes 結合輝達 BlueField-3 DPU，能夠加速和優化大型 AI 基礎設施中的資料流量管理。此方案主要針對 Kubernetes 環境設計，適用於 AI 推論、檢索增強生成（RAG）等高需求場景，同時減少硬體佔用、降低能源消耗，並實現高效能網路與安全管理​

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掌握 AI 時代的應用關鍵策略：CIO 應該知道的三大要點

今年最熱門的話題無庸置疑就是 AI。隨著 AI 技術的快速發展，越來越多的企業開始探討並採用 AI 來提升競爭力。然而，AI 的導入並非僅僅是技術層面的決策，它需要戰略性的思考與規劃。根據 F5 最新的應用策略狀況調查顯示，儘管 69% 的企業正在研究 AI 技術及其應用案例，只有 43% 的企業在大規模應用 AI。然而，令人擔憂的是，已有 47% 採用 AI 的企業仍未制定明確的 AI 戰略。這種情況下，我們必須汲取過去在公有雲導入的經驗，避免在缺乏策略的情況下貿然前進。為了幫助企業在導入 AI 時制定有效策略，我們將重點介紹三個關鍵考量，協助在操作執行及安全層面做好準備。

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生成式 AI 與新興數據類型對應用程式架構的影響

早在 2022 年，我們就注意到應用程式架構發生了微妙的轉變，這種轉變體現在市場上，圍繞新協定和數據的討論。這並不令人驚訝，因為正如我們提到的，應用程式架構在歷史上每五年就會崛起並開始塑造應用程式交付和安全市場，並在大約五年後佔據主導地位。

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F5 解鎖 AI 新篇章

在 F5，我們相信應用程式的未來將是多雲、API 優先並由 AI 驅動。在 AppWorld 2024 上，我們發佈了 F5 AI Data Fabric，這是一個能讓“AI 願景”成為現實的新數據平臺。這項創新是人工智慧朝著更好地發揮作用、提供更快速的應用程式和 API 防護、為用戶帶來極簡體驗邁出的一大步。