Akamai Cloud Inference

Анализ архитектуры Akamai Cloud Inference

Архитектура Akamai Inference Cloud представляет собой стратегическое развёртывание специализированных вычислительных ресурсов — в частности, графических процессоров NVIDIA Blackwell (RTX 6000) и ASIC VPU — на базе глобальной магистральной сети первого уровня 📑. Эта инфраструктура разработана для устранения узких мест производительности, характерных для централизованных гипермасштабных моделей, путём обработки данных на периметре сети, что снижает требования к обратной передаче данных и минимизирует физическое расстояние до конечного пользователя.

Базовая инфраструктура и уровень данных

Возможности платформы по работе с большими объёмами данных обеспечиваются стратегическим партнёрством с VAST Data, предоставляющим унифицированный уровень хранения, оптимизированный для высококонкурентных рабочих нагрузок ИИ 📑. Эта интеграция позволяет осуществлять доступ к данным в реальном времени во время инференса, поддерживая сложные механизмы retrieval-augmented generation (RAG) и динамическое внедрение контекста на границе сети.

• Вычислительная фабрика: Использует комбинацию ресурсов CPU, GPU и ASIC для соответствия специфическим требованиям рабочих нагрузок 📑.
• Производительность на границе: Сообщается о снижении задержки до 2,5 раз по сравнению с традиционными централизованными облаками за счёт устранения многоэтапной маршрутизации к основным центрам обработки данных 📑.
• Абстракция хранения: Управляемый уровень персистентности, интегрированный с VAST, обеспечивает необходимую пропускную способность для крупномасштабных весов моделей и журналов инференса с высокой нагрузкой 📑.

⠠⠉⠗⠑⠁⠞⠑⠙⠀⠃⠽⠀⠠⠁⠊⠞⠕⠉⠕⠗⠑⠲⠉⠕⠍

Конфиденциальность и безопасность архитектуры

Безопасность обеспечивается распределённым посредническим слоем, изолирующим среды выполнения от глобального сетевого ядра 🧠. Это позволяет локально обрабатывать конфиденциальные данные, такие как биометрические или частные видеопотоки, без передачи исходной информации по каналам дальней связи.

• Изоляция данных: Реализация эфемерных контейнеров или изолированных сред процессов обеспечивает соблюдение требований к резидентности данных на уровне периферийных узлов 🧠.
• Контроль доступа: Применяются многоуровневые протоколы доступа для управления внутренними представлениями моделей и посредническими процессами 🌑.

Рекомендации по оценке

Техническим командам следует уделить приоритетное внимание следующим шагам валидации:

• Географическая плотность: Сопоставить доступность регионов с поддержкой "Blackwell" с горячими точками пользователей, так как эти высокопроизводительные узлы развёрнуты в меньшем количестве локаций по сравнению со стандартными точками присутствия CDN 📑.
• Задержка холодного старта: Провести бенчмаркинг времени инициализации эфемерных контейнеров инференса (Wasm vs. Linux Containers) для проверки отзывчивости менее чем за секунду 🧠.
• Анализ затрат: Провести аудит заявления о "86% экономии", запустив параллельный пилот для рабочих нагрузок с высокой пропускной способностью, так как экономия сильно зависит от сокращения исходящего трафика по сравнению с затратами на вычисления 📑.