F5 Breidt BIG-IP Next voor Kubernetes uit met NVIDIA BlueField-4 DPU

F5 (NASDAQ: FFIV) heeft vandaag de uitbreiding van BIG-IP Next voor Kubernetes aangekondigd, die is geoptimaliseerd voor de nieuwe NVIDIA BlueField-4 DPU. Deze uitbreiding is gericht op het ondersteunen van gigascale AI-fabrieken. De combinatie van deze technologieën belooft een indrukwekkende tot 800 Gb/s multi-tenant netwerksnelheid met slimme besturing, verbeterde zero-trust beveiliging, en versnelde LLM-ladingen (inference), wat volgens F5 resulteert in een +30 % verhoogd vermogen voor tokengeneratie terwijl het “cloud-grade” verwachtingen blijft waarborgen.

Wat Biedt de Integratie van F5 en BlueField-4?

De integratie tussen F5 en BlueField-4 levert een reeks voordelen op:

• Prestaties, multi-tenancy en beveiliging: F5 verwacht een +30 % verbetering in token capaciteit door de data path en controls naar de DPU te verplaatsen, wat zorgt voor isolatie tussen tenants bij snelheden tot 800 Gb/s.

• Geoptimaliseerde LLM-inference: De integratie met NVIDIA Dynamo en KV Cache Manager verlaagde de latentie, maximaliseerde het gebruik van de GPU, en maakte dienteneiligde services mogelijk.

• Slimme multi-model routing: Via NVIDIA NIM kan het controlplane van F5 verkeer tussen verschillende modellen sturen, waardoor betere TTFT (Time to First Token), kosten of kwaliteit kan worden bereikt.

• Granulaire governance van tokens: Levering van metrics en zichtbaarheid voor compliance, accounting en risico is cruciaal in multi-team omgevingen.

• MCP op schaal en veilig: Versterkte bescherming voor Model Context Protocol, zodat agents en tools die afhankelijk zijn van MCP snelheid behouden zonder veiligheidsrisico’s.

• Zero-trust voor VM en bare-metal: Dit is gebaseerd op het NVIDIA DOCA Platform Framework (DPF), dat tenant-segmentatie en veilig gedistribueerde AI-netwerken waarborgt.

• Programmeerbaarheid: Met F5 iRules kunnen aangepaste beleidsregels, rate-limits en beveiligingsmaatregelen worden gemaakt voor AI-workflows.

Praktische Vertaling

De DPU versnelt en isoleert de snelle datastromen (versleuteling, telemetry, segmentatie, WAF/L4-7, enz.), terwijl F5 observability en controle toevoegt, zodat de AI-scheduler meer tokens met minder vertraging kan serveren.

Belang voor Moderne AI-lasten

1) Meer Tokens per seconde en Betere TTFT

• KV-cache wordt volgens plan beheerd, wat leidt tot minder cache misses, minder hops naar geheugen en maakt de GPU efficiënter voor daadwerkelijke berekeningen.

2) Efficiëntie in Heterogene Clusters

• Met NIM kan het controlplane balans houden tussen verschillende modellen/versies zonder dat de klant dit merkt.

3) Beveiliging en Multi-tenancy zonder Prestatieverlies

• DOCA/DPF maakt micro-segmentatie mogelijk van tenants en AI-services, wat cruciaal is in gereguleerde omgevingen.

4) Governance van Gebruik

• Token accounting per model/tenant qué basis vormt voor chargeback/showback en detectie van misbruik.

Waar past dit in de “AI Fabriek” Stack?

• Fysieke/IO laag: BlueField-4 DPU (netversnelling, versleuteling, telemetry, DOCA).
• Netwerk/security L4-L7 laag: F5 BIG-IP Next voor Kubernetes (service proxy, WAF/API, load balancing, iRules).
• Model serving en orchestration layer: NVIDIA NIM + Dynamo + KV Cache Manager.

De nadruk ligt op het desaggreren van de services zodat de GPU zich exclusief kan richten op AI-taken, terwijl netwerk- en beveiligingsbehoeftes naar de DPU worden gepushed.

Ontwerpoverwegingen voor Adoptie

• Topologie: Valideer effectiviteit per node.
• SLO’s: Definieer TTFT en realistische metrics voor autoscaling.
• Observability: Zorg voor tracing en alerting op belangrijke metrics.
• Veiligheid: Maak gebruik van micro-segmentatie en versterkte beleid.

Typische Use Case

• Multi-model inference met strenge SLO’s voor TTFT.
• Multi-tenant verkeer met budgetlimieten en prioriteiten.

Conclusie

F5 en NVIDIA brengen netwerktechnologie en beveiliging naar de DPU en desaggregateren het serving. BIG-IP Next voor Kubernetes bovenop BlueField-4 stelt organisaties in staat om meer tokens, sneller en met minder jitter te serveren en behoudt isolatie van tenants. Dit alles is een cruciaal ingrediënt voor de volgende golf van AI-fabrieken en agentmatige systemen.