Backblaze 發布了 2025 年第四季度網路統計報告，深入分析了其平台上的流量流動情況，以及這些流量活動如何反映現代 AI 基礎設施的現狀。這是該公司繼持續發布的「驅動統計」和「性能統計」系列報告之後，第二次發布季度網路統計報告。該報告重點關注網路層面的行為，包括客戶工作負載的入口流量、出口流量、頻寬集中度和區域活動。
報告並未提出理論模型，而是基於 Backblaze 網路工程團隊所觀察到的生產流量資料。該團隊持續監控數據在平台上的流入、流出和跨平台流動。其目標是了解客戶行為和更廣泛的行業變化如何在網路層中體現。在第四季度，人工智慧成為推動流量模式轉變的最強驅動因素之一。
推動這一轉變的重要因素是 B2 Overdrive。它於 2025 年 4 月推出，可在 Backblaze 儲存和用於模型訓練、推理和實驗的 neocloud 運算環境之間建立直接、高效能的連接。有了這項功能，Backblaze 現在可以清楚地了解 AI 工作負載如何在儲存和運算之間傳輸大量資料集，尤其是在短時間內高強度傳輸的情況下。
這些工作流程通常遵循一個熟悉的循環：首先，大量影像、視訊和元資料被收集和整合，然後匯出用於訓練和實驗。隨著模型的演進，這些資源會被刷新、更新並再次存儲，從而產生週期性的高流量。 Backblaze 貫穿整個流程，在資料擷取階段充當持久性儲存層，並在資料擷取階段作為高吞吐量資料來源為下游運算平台提供資料。模型訓練完成後，會被儲存、提供服務並定期重新訓練，而 Backblaze 則持續提供底層儲存。
人工智慧工作負載正在推動更大、更集中的交通流
第四季度，Backblaze 平台、新型雲端供應商和傳統超大規模雲端服務商之間的流量顯著增加，主要集中在 6 月至 11 月期間。這項流量活動表明，資料攝取量顯著增加，隨後是密集的資料處理和模型相關資料匯出。從網路角度來看，這標誌著流量模式從分散的網路流量轉向少數端點承載更大流量的模式，這種模式與以人工智慧為中心的基礎設施高度契合。
在按網路類型對流量進行分組後，Backblaze 的報告揭示了幾個趨勢。內容傳遞網路 (CDN)、主機服務供應商 (Hosting Provider) 和網路服務供應商 (ISP) 的流量基本上保持在歷史範圍內，這與內容分發、網站寄存和備份的穩定工作負載相符。有兩個類別在本季度出現了顯著增長。
從 8 月到 10 月，遷移流量增加，這主要得益於資料中心內部透過專用光纖連接進行的大規模資料傳輸。這些鏈路用於高效地遷移大型資料集，而無需依賴公共互聯網。同時，從 7 月到 11 月，新雲端流量顯著成長（10 月達到高峰），顯示 Backblaze 儲存與以人工智慧為導向的運算平台之間的交互作用日益頻繁。 Backblaze 表示，這些變化顯示網路活動基準水準正在上升。
為了更好地理解數據，Backblaze 還概述了其區域和網路分類。美國西部是該公司規模最大、營運時間最長的區域，而美國東部與新雲端基礎設施的距離最近。位於加拿大的加拿大東部是 Backblaze 的最新地區。網路類別包括 CDN、傳統主機服務供應商、超大規模資料中心、負責最後一公里連接的區域 ISP、承載長程流量的 Tier 1 ISP、專注於 AI 運算的新雲端以及用於大規模用戶遷移的連結。
熱力圖顯示人工智慧流量的集中區域
Backblaze 使用熱圖來視覺化其各個區域中與人工智慧相關的活動聚集情況。
首先從總流量來看，美國西部到區域性網路服務供應商 (ISP) 的連線佔據主導地位。考慮到 Backblaze 在該地區的業務規模以及其連接 Equinix-IX 等網路交換中心的能力，這一結果並不令人意外。這些存取點使 Backblaze 更貼近消費者網絡，並降低日常工作負載的延遲。
更值得注意的是，新雲端流量集中在美國東部，流量數據顯示，芝加哥、達拉斯-休士頓、丹佛、紐約、北維吉尼亞（包括雷斯頓和阿什本走廊）以及亞特蘭大等城市週邊地區流量活動集中。這種在美國東部的集中分佈與當今大部分人工智慧運算能力的所在地相吻合。儲存和運算之間距離的縮短降低了延遲，從而更容易高速傳輸大量資料。這種地理位置上的接近性有助於解釋為什麼如此多的人工智慧相關流量集中在這些地區。
由於這是第一個擁有完整資料集的季度，Backblaze指出，現在就這些集中度是否會發生變化得出長期結論還為時過早。追蹤未來幾季的這些變化趨勢是目前的重點工作。
高強度轉移預示著人工智慧管道的持續發展
第二組熱圖考察的是“流量規模”，定義為每個IP位址傳輸的位元數。此指標結合了流量和參與端點的數量，從而可以深入了解各個資料流的負載情況。
分散在多個IP位址上的大流量更容易在整個基礎設施中進行分配和均衡。而僅涉及少數IP位址的大流量則更具挑戰性，但也更能說明問題，因為它反映了特定係統之間持續的大規模資料傳輸。
透過 B2 Overdrive，Backblaze 可輕鬆支援 100Gbps 至 1Tbps 的用戶端資料傳輸。這些高流量在服務 AI 密集型新雲端終端的區域最為顯著，顯示客戶正在積極地透過該平台傳輸大量資料集，作為其 AI 管線的一部分。
第三張熱圖考察了唯一性，BackBlaze 將其定義為流量中涉及的不同 IP 位址的數量。美國西部地區整體唯一性最高，這得益於其更多的資料中心和更廣泛的工作負載組合。相比之下，Neocloud 流量通常涉及較少但更持久的端點。這種模式與依賴儲存和運算之間穩定、長期連接的 AI 管線相吻合，顯示出更廣泛的趨勢是，專用系統之間持續的高吞吐量關係正在取代多對多通訊。
季度初數據顯示雲間遷移量上升
第四季度還引入了 Backblaze 的第一個季度環比比較，但這是自 2025 年 4 月開始追蹤以來收集數據的第一個完整季度。
從上季環比數據來看，流向其他雲端服務供應商的流量佔比從 36.2% 躍升至 49.6%。流向 Neocloud 的流量佔比略有下降，從 19.8% 降至 18.4%，而流向超大規模雲端服務供應商的流量佔比則顯著成長，從 3.5% 升至 18%。 Backblaze 指出，這些數據反映的是其自身的客戶組成，且僅基於一個季度的抽樣調查，因此現在就將這些變化視為更廣泛的行業趨勢還為時過早。儘管如此，他們確實觀察到雲端到雲端流量整體呈現成長趨勢，且與上一季相比，目標組成有所變化。
展望未來
整體而言，Backblaze 認為 2025 年第四季將初步展現 AI 原生網路的雛形。 AI 相關流量正以更大、更集中的形式出現，新雲端連接已成為資料傳輸的關鍵組成部分，而資料引力正促使儲存、運算和網路架構更加緊密地融合在一起。
下一季將首次進行完整的季度環比比較，從而能夠更深入地了解這些人工智慧驅動的流量如何演變。隨著更多數據的可用，Backblaze 還計劃研究 IPv4 與 IPv6 流量、跨雲端連接趨勢以及其他集中度分析等領域。
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