IA e Balanceamento de Carga: Repensando a Infraestrutura de Rede para a Era da Inteligência Artificial

A era da Inteligência Artificial está reimaginando o balanceamento de carga (load balancing) empresarial para a entrega, resiliência e segurança de aplicações.

A revolução da IA exige uma mudança das arquiteturas de balanceamento de carga definidas por hardware para aquelas definidas por software (Software-Defined - SD) e, agora, definidas por IA (AI-Defined). Essas novas arquiteturas devem fornecer resiliência aprimorada de aplicações, autoscaling inteligente e capacidades de auto-recuperação (self-healing), acopladas à inteligência de IA preditiva, GenAI e inteligência de IA/LLM (Large Language Model). Assim como o cloud computing levou ao surgimento do balanceamento de carga SD, a revolução da inteligência artificial está aprimorando ainda mais as arquiteturas SD para arquiteturas definidas por IA.

Essa transformação representa uma mudança significativa na forma como as empresas abordam sua infraestrutura para suportar workloads modernos de IA e para levar os benefícios da IA aos workloads existentes. As aplicações de IA apresentam desafios significativos no balanceamento de carga. Workloads de IA, incluindo workloads agentic, operam em um desempenho extremo: terabits/segundo, e não os gigabits/segundo que eram exigidos para aplicações tradicionais. Como resultado, as organizações precisam de load balancers com capacidades extraordinárias de throughput e suporte a scale-out para operações elásticas.

"Ao construir aplicações modernas de IA para empresas, é necessário haver um nível muito alto de performance, latência, resiliência, segurança e elasticidade", afirmou Chris Wolf, Global Head of AI and Advanced Services, VCF division, Broadcom. "Os load balancers na era da IA devem ser capazes de gerenciar serviços e atender aos requisitos empresariais em múltiplos ambientes de IA privados."

Além disso, as aplicações empresariais de IA são construídas quase que exclusivamente em Kubernetes com uma arquitetura de microservices. Isso significa que as organizações precisam de load balancers que possam realizar auto-scale, auto-heal e operar "as code", com capacidades integradas, incluindo global server load balancing (GSLB), web-application firewalls (WAF) e segurança de API. As aplicações de IA trocam vastas quantidades de dados sensíveis por meio de APIs, exigindo proteção robusta contra ataques e vazamento de dados através de segurança abrangente para web app e API. O uso de thresholding com detecção de anomalias e reconhecimento de padrões de tráfego deve ser empregado para otimizar a alocação de recursos.

Balanceamento de Carga Definido por IA

É apropriado que o balanceamento de carga na era da IA empregue a própria IA para realizar o trabalho, e isso ocorre em três dimensões principais.

Primeiro, a inteligência preditiva permite alta resiliência ao aproveitar o monitoramento de health score e thresholds dinâmicos que escalam conforme a necessidade em tempo real para acomodar picos de tráfego (bursts). Nesse ambiente, thresholds estáticos não são viáveis porque o tráfego é muito dinâmico, e o provisionamento excessivo (overprovisioning) para carga máxima seria proibitivamente caro. As configurações de alta disponibilidade (high availability) ativo-ativo garantem operação contínua, enquanto as capacidades de auto-scaling acopladas ao auto-healing reconhecem padrões de tráfego e corrigem automaticamente a maioria dos problemas sem que um administrador precise se envolver profundamente, ou sequer se envolver.

Segundo, a IA generativa (GenAI) pode melhorar drasticamente a eficiência operacional, atuando como co-pilots para auxiliar as equipes de diversas maneiras. Os administradores podem fazer perguntas usando linguagem natural, e as ferramentas de IA fornecem respostas, análises e insights contextuais com base em informações encontradas em health scores de aplicações, medições de latência, guias de design e documentação de knowledge base (KB). Essas ferramentas também podem fornecer análises correlacionadas, insights contextuais e inferência multifatorial dentro dos fluxos de trabalho dos administradores. As capacidades de Infrastructure-as-code reduzem o trabalho manual, pois as configurações podem ser alteradas programaticamente via software. A assistência no gerenciamento de capacidade e na solução de problemas de performance pode sinalizar problemas emergentes para os administradores resolverem muito antes que afetem os usuários, o que melhora drasticamente a produtividade.

Finalmente, as capacidades de autoatendimento (self-service) alimentadas por IA criam interfaces de balanceamento de carga para equipes de DevOps que exigem zero treinamento, pois a IA pode fornecer assistência intuitiva para os engenheiros seguirem. O resultado é uma implantação e configuração mais rápidas sem sacrificar a qualidade ou a segurança.

Uma solução que atende a todos esses requisitos da Era da IA, como o VMware Avi Load Balancer da Broadcom, oferece grandes dividendos. Estudos rigorosos demonstraram que a TI empresarial pode alcançar 43% de economia em OpEx, 90% mais rapidez no provisionamento de entrega de aplicações e um aumento de 27% na produtividade de DevOps com a solução.

Embora os princípios do balanceamento de carga definido por software permaneçam — garantindo performance de scale-out, disponibilidade dinâmica e segurança em nível de aplicação —, a era da IA amplifica dramaticamente esses requisitos ao mesmo tempo em que infunde princípios de IA. As organizações que adotarem o balanceamento de carga definido por IA não apenas suportarão seus workloads de IA e não-IA de forma mais eficaz, mas também se beneficiarão da inteligência incorporada em sua infraestrutura.

Para saber mais sobre como a Broadcom pode ajudar sua organização a trazer o balanceamento de carga para a era da IA, visite: https://www.vmware.com/products/cloud-infrastructure/avi-load-balancer