F5全球執(zhí)行副總裁兼首席技術(shù)官、首席華裔科學(xué)家林耕

對(duì)此，F(xiàn)5 CTO林耕總解答了我的疑問，一起來理解一下這三大技術(shù)趨勢吧~

混合IT不是過渡，而是最終會(huì)達(dá)到的平衡狀態(tài)

現(xiàn)在越來越多的企業(yè)認(rèn)識(shí)到IT模式最終的平衡狀態(tài)是混合IT，而非純?cè)颇Ｊ健Ｔ诎l(fā)展過程中，大部分企業(yè)都處于混合模式，未來達(dá)到動(dòng)態(tài)平衡，與純粹的云模式有所區(qū)別。

就是說，傳統(tǒng)與現(xiàn)代化應(yīng)用的混合將持續(xù)存在，技術(shù)也需要繼續(xù)平衡。計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)、存儲(chǔ)和應(yīng)用等功能會(huì)廣泛分布在核心、云和邊緣環(huán)境中，企業(yè)不僅用“混合”的云，還會(huì)繼續(xù)管理多個(gè)不同的技術(shù)堆棧，支持不同代的基礎(chǔ)設(shè)施和應(yīng)用。就像現(xiàn)在交互應(yīng)用、電子郵件滿天飛，傳真機(jī)依然有市場一樣。

以上云為例，F(xiàn)5的報(bào)告中指出從2021到2023年的三年里，大家以為本地部署會(huì)減少，但實(shí)際情況恰恰相反，本地部署在增加。公有云和SaaS的比例很平穩(wěn)，甚至有約2-3%的下降，三年下降4%左右。

企業(yè)為了實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型推動(dòng)應(yīng)用上云了又沒全上，因?yàn)槠髽I(yè)的有些應(yīng)用嘗試過后確實(shí)不太合適。比如集中在金融服務(wù)、電信和技術(shù)行業(yè)的云遣返現(xiàn)象，54%的云遣返應(yīng)用的首要遣返動(dòng)機(jī)都提到在多云世界里控制應(yīng)用擴(kuò)展的需求。就像大鐘左右擺動(dòng)一樣，左右驅(qū)動(dòng)力分別是云原生企業(yè)和傳統(tǒng)企業(yè)轉(zhuǎn)型的第一步（即把前端面對(duì)面的客戶服務(wù)變成應(yīng)用化），本地部署依然是企業(yè)的主要選擇，和云計(jì)算始終保持著一種微妙的平衡。

零信任和API安全關(guān)注度最高，F(xiàn)5面對(duì)混合態(tài)未來的應(yīng)對(duì)之法

據(jù)《2023年應(yīng)用策略現(xiàn)狀報(bào)告》稱，90%的受訪者稱面臨多云挑戰(zhàn)，其中復(fù)雜性和安全性挑戰(zhàn)高居榜首。為應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)，81%的受訪者表示已經(jīng)或即將采用零信任安全。

這也是混合態(tài)IT模式帶來的挑戰(zhàn)，林耕總對(duì)此表示，不管具體在哪，不管WAF是本地部署還是部署在云上，F(xiàn)5都致力于提供整體的應(yīng)用安全，開發(fā)統(tǒng)一的應(yīng)用安全策略，因此F5既有本地部署的BIG-IP，還有公有云版本，分布式云的策略實(shí)施。F5認(rèn)為這會(huì)最大程度降低用戶應(yīng)用的復(fù)雜度。

圍繞新一代應(yīng)用交付設(shè)施的三大架構(gòu)——基礎(chǔ)架構(gòu)、安全架構(gòu)和應(yīng)用架構(gòu)，F(xiàn)5打造了新一代應(yīng)用交付所需的全方位能力。尤其面向多中心多云的基礎(chǔ)架構(gòu)，F(xiàn)5推出分布式云服務(wù)（F5 Distributed Cloud Services），服務(wù)于應(yīng)用，本質(zhì)是一個(gè)運(yùn)行在邊緣環(huán)境下的SaaS服務(wù)功能，進(jìn)行WAF和API防護(hù)，但本身又是一個(gè)SaaS架構(gòu)，可以部署到包括邊緣環(huán)境在內(nèi)的的任意地點(diǎn)，相當(dāng)于在沒有進(jìn)入云中心之前就可以對(duì)網(wǎng)絡(luò)攻擊進(jìn)行一輪“原地消殺”。

安全架構(gòu)方面，F(xiàn)5通過SSLO和應(yīng)用層安全解決方案，為企業(yè)的應(yīng)用基礎(chǔ)設(shè)施、應(yīng)用訪問和應(yīng)用層提供全面靈活的防護(hù)。F5還通過NGINX幫助用戶對(duì)應(yīng)用和基礎(chǔ)架構(gòu)進(jìn)行改造，加速企業(yè)的現(xiàn)代化進(jìn)程。

AIGC給應(yīng)用安全與交付市場帶來影響

這里提一下，此前林耕總提到F5在應(yīng)用運(yùn)維方面構(gòu)建了一個(gè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)湖管理平臺(tái)，采集遙測數(shù)據(jù)，然后在上面基于機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)進(jìn)行分析和洞察，以便應(yīng)對(duì)應(yīng)用安全與交付挑戰(zhàn)。

隨著數(shù)字化服務(wù)的出現(xiàn)，采集數(shù)據(jù)和消化數(shù)據(jù)的位置越來越本地化。比如隨著制造或IoT應(yīng)用越來越多，很多數(shù)據(jù)在邊緣產(chǎn)生，需要很快進(jìn)行處理，把它送到云上的數(shù)據(jù)湖顯然不現(xiàn)實(shí)，還是要在本地，會(huì)有小數(shù)據(jù)湖在邊緣，然后數(shù)據(jù)策略需要統(tǒng)一管理。而生成式AI引發(fā)的更多AI應(yīng)用出現(xiàn)加速了小數(shù)據(jù)湖的部署進(jìn)程。這正與F5的數(shù)據(jù)湖管理策略相吻合。

另外，據(jù)稱三到五年內(nèi)生成式AI所產(chǎn)生的工作負(fù)載或內(nèi)容會(huì)超過所有工作負(fù)載或內(nèi)容的總和。在這個(gè)形勢下如何幫助這些生成式AI產(chǎn)生的工作負(fù)載擴(kuò)容以及提升性能也會(huì)是F5未來考慮的內(nèi)容。

還有這些工作負(fù)載帶來的一些新的安全場景，比如如何保護(hù)ChatGPT用戶不意外泄露數(shù)據(jù)，幫助調(diào)用ChatGPT API的企業(yè)進(jìn)行數(shù)據(jù)安全防護(hù)等。

崔歡歡