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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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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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整合 F5 BIG-IP 與 Microsoft Entra ID

隨著威脅環境的增加和使用多個行動裝置，組織正在重新思考資源存取和治理。 現代化計畫的一部分包括評估身分識別、裝置、應用程式、基礎結構、網路和資料之間的整備程度。 您可以瞭解 零信任架構，以啟用遠端工作 和零信任評定工具。

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F5安全多雲網路方案簡化分散式應用部署的運作

F5發布多雲網路（multi-cloud networking；MCN）功能，可跨越一個或多個公有雲、混合架構、原生Kubernetes環境與邊緣之間，輕鬆擴展應用與安全服務。F5分散式雲服務（Distributed Cloud Services）在網路與應用層提供的連接性與安全性方面與眾不同。作為跨獨立雲端服務供應商產品（包括本地雲服務）的覆蓋層，分散式雲服務讓F5客戶可以透過單管理控制台輕鬆整合網路操作、應用程式效能優化、故障排除以及可視性。

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企業上雲法規大鬆綁・Red Hat + F5 應用場景讓你無論在地或上雲皆可輕鬆應對

F5 整合了 Red Hat “新興技術”產品組合全球業務發展同行。
F5 和 Red Hat 的合作夥伴關係支持產品和服務的持續開發。這些努力使客戶能夠更輕鬆地採用新技術並構建緊密整合，從而簡化雲採用和部署流程。
F5 和 Red Hat 協同工作，提供擴展、保護和優化敏捷應用程式管理所需的功能，以及跨 OpenShift 多集群部署。

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F5 管理和自動化多雲端環境

F5 分散式雲服務可提供各種多雲端解決方案，支援許多應用案例和計畫，包括跨多個雲端和 CSP 建立虛擬化的 Kubernetes 集群、跨雲端提供一致的網路和安全服務平台，以及具備安全、可靠的跨雲端連線能力。