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最新F5報告揭示技術趨勢 人工智慧驅動數位轉型挑戰

API吃重超越應用程式 混合多雲成常態日益複雜

2024-08-15
F5發布應用策略現況報告,發現95%的企業已經部署API閘道,在使用應用交付和安全技術與日俱增的同時,安全即服務(SECaaS)的使用也急速增加。本文將分享關鍵技術與趨勢的發現與調查結果,可用以評估企業應對未來挑戰的能力。

由F5發布的應用策略現況報告已經邁入第十年,每年的關鍵調查結果都帶來技術顛覆的演變,也探討未來技術趨勢軌跡。在今年的調查報告中,IT決策者為了成功協助企業數位轉型、創造新的收益及致力於業務模式的大改革,已經開始採用日益成熟的人工智慧(AI)和機器學習(ML)部署,AI/ML需要更多新的方法和技術來實現應用程式和API的安全、交付、連接和管理,人工智慧的爆炸性成長與使用,讓變革的步伐更具挑戰性。許多IT領導者面對技術多樣性帶來的複雜和管理難題,都渴望高度的敏捷性與靈活性、更加簡單。

此外,在報告中亦發現,95%的企業已經部署API閘道,在使用應用交付和安全技術與日俱增的同時,安全即服務(SECaaS)的使用也急速增加。以下將分享關鍵技術與趨勢的發現與調查結果,可用以評估企業應對未來挑戰的能力,規劃掌握新興技術和趨勢對未來創新的運作。

主要發現一:API超越應用程式

數位經濟依賴應用運行,應用一直是IT現代化的關鍵,無論是透過雲端原生替代方案、雲端遷移,還是增加現代化元件如API來實現現代化的目標。提供數位服務的現代行動雲端原生應用程式通常由微服務組成,並依賴API來編排和交換資料。隨著應用程式從傳統的單體式架構轉變為微服務架構,這些微服務需要透過網路互相通訊,以實現應用程式的整體功能。

此外,用於現代化傳統應用程式的現代介面通常部署在雲端和邊緣環境中,這增加了複雜性挑戰。51%的企業應採用現代的應用程式,令人驚訝的是,微服務架構被評為當今最令人興奮的技術趨勢。微服務架構包括入口控制器和服務網格,在南北和東西方向上連接基於容器的微服務(圖1)。

圖1  API超越應用程式。

API呈指數級成長

現代應用程式及其微服務的爆炸性增長,也導致API數量呈指數級增長(圖2)。數位轉型隨著流程自動化、單一應用整合以及獨立的業務資料匯聚成一個事實來源,增加了API的使用,人工智慧也驅使API的驚人數量。

圖2  API呈指數級成長。

調查結果顯示,隨著數位轉型的每個連續階段,企業管理的API平均數量增加了5%。平均而言,年收入超過100億美元的公司表示,他們管理著1,000多個應用程式和近1,400個API。41%的企業管理的API數量至少與他們管理的應用程式一樣多,有41%受訪者管理的API數量至少與應用程式一樣多。

API安全性是一個特別值得關注的問題。單一API可以有數十個或數百個端點,它們充當應用及其有價值資料的關鍵閘道。必須保護所有端點的安全,以保護應用程式的完整性、客戶和業務。可喜的是,為了幫助管理由此產生的安全噩夢,超過43%受訪者已經實現了應用程式和API安全基礎設施的自動化。

對於大多數渴望尋求人工智慧幫助的企業來說,保護API尤其重要。受訪者將API安全視為AI/ML模型和服務的第一大保護技術。任何希望策略性利用人工智慧的組織都應該效仿。

關鍵發現二:混合、多雲營運是新常態

無論是現代還是傳統,當今的應用程式及其附帶的API絕大多數都部署到混合多雲環境中。近88%的組織採用混合部署模式運營,自2019年以來,這一比例幾乎穩定在80%左右,甚至在COVID-19疫情爆發之前(圖3)。2016年混合多雲世界的預測已成為現實。

圖3  2024年使用六種不同部署模型的受訪者增加了18個百分點。

企業採用的六種部署模型分別是SaaS、公有雲∕IaaS、本地(傳統)、本地(雲端)、託管、邊緣,近一半的受訪者(49%)使用本地、公有雲、託管、邊緣和SaaS五種部署類型。當然也有例外。少數受訪者沒有傳統的本地部署,或是完全沒有部署公有雲。 多雲的使用仍在繼續,在由多個雲端和部署模型環境中,每個應用都希望做得正確,這導致了跨領域的複雜性,從一致的應用程式安全到自動化、供應商整合等各個面向都設置了障礙。94%認為多雲帶來麻煩的挑戰,四分之三的受訪者表示面臨兩到五項挑戰,最大的困難是管理營運複雜性,以及缺乏對應用程式運行狀況的可視性、太多的供應商以及陷入孤島的遙測。一些企業正在透過安全即服務(SECaaS)等解決方案來應對應用安全性和可視性兩大挑戰。

多雲網路是第三大趨勢,而多雲複雜是可以克服的。多雲網路在雲端架構本質上,簡化並標準化公有雲、私有雲、資料中心或邊緣網路跨環境的運作方式。因此,全面且整合的應用安全和交付技術是理想多雲網路解決方案的重要組成。透過整合WAF服務、API安全、DDoS、機器人防禦和效能最佳化等應用服務,多雲網路解決方案透過簡化必要的工具、儀表板和供應商來大幅降低複雜性,企業才能輕鬆管理和保護其所有應用程式和API(圖4)。

圖4  快速回應和提高效率是客戶從生成式人工智慧中尋求的價值。

關鍵發現三:應用交付和安全技術的使用呈爆炸性增長

除了應用部署環境多樣化的轉變,快速的數位轉型也推動了應用交付和安全技術的使用大幅增長,從入口控制器和API閘道到WAF和內容交付網路(CDN),三十種最常見的使用技術被採用的部署率已經達到93%,較四年前的57%大幅成長,是一個顯著的飛躍(圖5)。

圖5  應用交付和安全技術的使用呈爆炸性增長。

安全技術不可或缺,雖然身分和存取技術仍然是最常部署的類別,但受訪者表示他們最不能放棄的就是與安全相關的服務。無論屬於哪個類別,大多數(66%)的應用交付和安全技術都部署在雲端。公共部門、醫療保健和大型企業更有可能在本地部署它們,SaaS交付和邊緣託管也相對常見(圖6)。

圖6  65%的受訪者表示不會部署沒有安全性的應用程式。

關鍵發現四:數位轉型快速推動AI輔助業務

考慮到API爆炸式增長、混合多雲部署的興起以及對整套應用交付和安全技術的需求所帶來的複雜性,企業越來越關注人工智慧輔助業務。隨著自動化和現代化更深入地滲透到業務中,98%的受訪者都清楚轉型的好處,其中效率和生產力(事半功倍)遙遙領先。

無論企業已經走到數位轉型三階段(任務自動化、數位化應用的連接擴展或是依據AI自動化做出決策)的那個步驟,人工智慧輔助所需的遙測技術以及整合和管理它的系統現在對大多數企業來說極其重要(圖7)。

圖7  2024年結果顯示,大多數組織正處於數位擴張和人工智慧輔助的數位轉型業務階段。

隨著人工智慧使用的成熟和創新技術的出現,我們也將持續面對複雜性和混合IT的走向。建構靈活IT堆疊的企業將獲得優勢,堆疊能夠快速支援新技術並提供業務所需的功能,獲得更多競爭優勢。

不幸的是,攻擊者也在進行數位轉型,並且在巨大的經濟誘因的誘惑下,人工智慧的惡意使用已經變得更加複雜,企業面臨的網路威脅的全球攻擊率將以秒計算,超越營運複雜性以有效保護數位資產,是更大的課題。

關鍵發現五:AI經由提高自動化解決複雜性

IT功能自動化是數位轉型第二階段的核心,近年來,自動化和編排工作一直讓企業忙碌不已。自動化程度越高對業務的標準化、便利性發揮極大作用。超過50%的受訪者表示他們的應用基礎設施已經自動化,超過三分之一的企業在應用和API安全自動化方面也往前推進。由於日益複雜性,應用交付仍然是自動化程度最低的IT功能之一。

複雜性阻礙應用交付的自動化。根據受訪者指出,預算限制是最大的障礙。緊隨其後的是使用不同的應用交付產品和供應商,他們使用不同的API和工具帶來更大的複雜性。使自動化成為一項困難且耗時的工作。其他挑戰包括缺乏技能,部分企業尋求SaaS解決方案來提供手動配置和部署無法達成的速度和效率(圖8)。

圖8  當複雜性和成本成為最大挑戰時,標準化就是下一步。

生成式人工智慧將帶來更多好處

當營運複雜性使自動化難以實現時,大家一致認同生成式人工智慧是2024年令人期待的首要趨勢,其次是集中化,第三是多雲網路。

儘管人工智慧的營運和業務應用越來越受到關注,但應用程式的安全仍然被視為重中之重。決策者期望從使用生成式人工智慧,可以實現安全性中獲得策略部署和配置的自動化,以協助減少營運的複雜性(圖9)。

圖9  快速回應和提高效率是客戶從生成式人工智慧中尋求的價值。

人工智慧工作負載幾乎確保了混合、多雲操作的持續性與隨之而來的複雜性。接近一半的企業計畫將人工智慧引擎放置在公有雲中,但很大一部分企業也計畫本地託管或選擇兩者兼具。而應用程式往往會跟隨AI引擎,因此跨環境的效能和一致安全性的挑戰將持續存在。人工智慧能夠協助減輕但不會消除困難。隨著業務的成功拓展越來越依賴數位應用和資料,人工智慧最具競爭力的優勢是可依據企業不同的需求用途量身訂做,以支援特定的業務功能並執行核心業務策略,創造新的、更好的客戶體驗或提供競爭優勢。超過三分之一的受訪者表示他們已經實現了此類策略利益。

結語

隨著企業越來越依賴現代應用和基礎設施的人工智慧,現代應用和API將持續激增。即使沒有採用人工智慧,數位轉型和對數位體驗的期望也將更深入地影響各產業。許多現代應用程式及其依賴的人工智慧引擎可能託管在一個或多個公有雲、本地或邊緣。幾乎所有這些都需要各種應用交付和安全技術、管理介面和遙測工具的支援。可以肯定的是,我們今天所依賴的數位服務的交付在未來十年只會變得更加複雜。

新興的方法可以協助迎接挑戰。第一,標準化(無論是協議、流程、工具、解決方案還是供應商)可以降低複雜性、提高可視性並簡化管理。第二是更好的連結性,從資料共享、微服務、多雲網路到應用間的連接。整合應用安全和交付技術,在保護和確保分散式應用和API的效能方面將發揮關鍵作用。這些技術還可以幫助標準化和自動化策略部署,以提高一致性、安全性和控制力,並縮短回應和管理時間。包括從L4到L7的一致應用服務的分散式架構,可以集中管理,提供控制和進階服務,如API發現和使用時的保護。透過減少儀表板的數量,這種方法使支援分散式應用和多種部署模型的混合IT堆疊更加簡潔。2030年的「超雲」需要多雲網路來連接分散式基礎設施和應用。

第三,人工智慧可以幫助複雜任務自動化策略部署和配置,透過可視性和整合遙測,將數位轉型的巨大動力轉化為持續的數位發展。當企業成功掌握人工智慧輔助的力量轉移到更具策略性的業務線目標,就能直接地增強客戶體驗,允許業務創新和規模化,並提供進入有益的新市場和創新收入來源的機會。

<本文作者:陳廣融現為F5台灣區資深技術總監>


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