如今，每家公司都在经营数字体验。新冠疫情发生后，数字体验已成为人们与几乎所有组织互动和交易的主要方式，因此客户的期望也比以往更高。
应用是数字体验的核心。无论是通过网站还是移动应用与企业在线互动，企业设计、构建和运营的应用都是其面向客户的窗口。
这些应用所提供的数字体验不仅至关重要，也可能十分脆弱。根据AppDynamics的《应用关注度指数》，近80%的受访者曾因数字体验不佳而要求折扣或退款。另有32%的受访者表示，仅仅一次糟糕的体验就会让他们放弃此前一直忠于的品牌，只需一次！
显然，如今用户对应用的期望已经非常高，而且还在不断提高。Amazon、Apple、Uber等创新企业不断探索通过数字体验颠覆市场、实现差异化的新方式，进一步推高了这些期望。但大多数企业都难以跟上客户期望不断提高的步伐。
许多企业拥有庞大的应用组合，用于连接客户、员工和合作伙伴。受成本、风险和合规性等因素影响，这些应用通常采用传统与现代技术，将各种服务和功能复杂地整合在一起。例如，某家银行拥有一款设计精良的现代移动应用，可提供账户信息，也可调用源自老旧后端系统的业务逻辑。由于复杂系统无法一次性全部更换，银行必须继续维护这些后端系统，以确保可靠性和连续性。
安全方面的挑战同样严峻，而且似乎还在不断加剧。其中一个原因是复杂性。我们最新的《应用服务现状报告》于2020年1月发布。报告指出，在当今的多云环境中，组织难以管理其应用的安全性。另一个原因是威胁形势瞬息万变：复杂攻击的成本持续下降，而防御成本却不断上升。尤其是过去十年发生的大量数据泄露事件，使得世界各地几乎任何网络犯罪分子都能通过检查用户是否在不同网站重复使用密码来接管应用账户。F5 Labs研究发现，86%的网络攻击以应用或与应用关联的身份为目标。针对应用的攻击数量逐年增加，而在全球疫情期间，我们更是看到了前所未有的激增。
此外，还面临着可见性方面的挑战。要提供出色的数字体验，其中一项关键工作是优化每个应用的性能。要深入了解应用流量的流动情况，以及应在何处、如何进行调优，需要具备精细的端到端可见性。然而，支持这些应用的基础设施和服务既复杂又相互孤立，因此，即使对于最关键的客户应用，也很少有组织具备这种能力。
庞大的规模进一步加剧了所有这些问题。在微服务和分布式计算时代，要有效管理不断扩大的应用组合，离不开日益先进的自动化技术。
F5认为，要实现这种更复杂的自动化，一个重要环节是让应用能够自适应。如同生命体一样，自适应应用可以根据所处环境和使用方式自行扩展、收缩、防御和修复。这既适用于云原生的数字化原生组织，也适用于采用传统与现代混合复杂架构的成熟企业。
具体而言，这是什么样的？我之前曾撰文介绍过应用数据路径，即应用流量为到达最终用户而流经的路径；还介绍过应用服务，即部署在应用数据路径沿线的一组功能，可让最终用户安全、可靠地访问应用业务逻辑。应用服务包括支持应用交付的功能，例如应用服务器、Web服务器、入口控制器、负载均衡器、DNS查询和CDN。另一组应用服务则支持应用安全，包括Web应用防火墙（WAF）、安全应用访问、抗DDoS技术、反机器人技术，以及针对欺诈和滥用行为的防御措施。从本质上讲，这些应用服务是数字化客户体验的基础。过去一年中，我们一直使用“从代码到客户”来指代应用数据路径沿线的这组功能。
这些应用服务都会生成有关应用流量状况的宝贵数据，例如延迟、流量导向和策略执行情况。收集这些遥测数据可提供必要的精细可见性，进而调整控制措施和配置，优化应用数据路径上的性能和安全性。
其中许多功能已经具备，但要向自适应应用迈出重要的下一步，还需要在此基础上增加分析和自动化层，用于接收应用服务生成的遥测数据，并将配置下发回这些服务。机器学习和其他AI技术可让系统从历史流量模式或类似流量模式中学习，深入了解实际情况，并为后续优化提供适宜的路径。
自适应应用可以根据这些遥测数据按需扩展、收缩和调整行为。可以这样理解：您喜爱的全球咖啡供应商可能提供一款移动应用，供您查找最近的门店、通过手机点单、直接使用电子钱包付款并赚取奖励积分。所有这些交互都需要相应支持，才能保持良好的性能和安全性。由于咖啡消费量在早晨达到高峰，因此无需全天24小时在全球均匀分配相同的资源，而应根据业务需求调整资源。借助自适应应用，可以扩展性能、安全和体验相关资源，以应对伦敦的早高峰；随后再将这些资源重新部署到美国东海岸的数据中心或接入点（PoP），以支持纽约的咖啡消费高峰，并随着太阳一路向西继续调配。
自适应应用还可以自我防御和自我修复。因此，如果恶意行为者试图攻击或欺诈应用，以窃取数据、资金或奖励，应用可以通过AI学习，并在整个网络中运用所学知识，阻止该行为者的后续尝试，或其他行为者实施的类似活动。从基本原理来看，这正是Shape Security目前的工作方式。Shape利用AI技术区分自动化流量（机器人）与人类流量，以及恶意流量与正常流量。在此基础上，组织可以预先定义策略，让Shape自动阻止恶意流量，或为真实客户提供顺畅的访问体验。
基于Shape的AI系统，F5能够分析其丰富的数据路径技术组合所产生的遥测数据，涵盖BIG-IP负载均衡器、WAF解决方案、NGINX Web服务器、API网关、F5 Cloud Services和Silverline托管服务。利用这些组件的遥测数据，我们可以精细洞察应用流量的传输情况。通过长期分析，可以推断流量模式并设定阈值，以检测异常并在需要干预时发出信号。除了标记需要干预的应用或特定应用服务外，我们还可以开展部分故障排查，并指出问题可能的根本原因。
随后，人工操作人员可以设置规则，规定如何处理类似问题。这样一来，自适应应用不仅能够扩展和保障安全，还能随着时间推移不断学习和改进。
目前，在混合云或多云环境中，这些操作通常无法自动完成。企业需要手动实施大量策略并编写脚本，才能实现实质上依赖硬编码的适应能力。如今，大多数公司在客户体验不佳时，往往先从 Twitter 上得知情况，随后不得不匆忙收集足够的具体信息，以确定解决方案。这种应用管理方式依赖组织手动管理资源，是一种静态流程，无法扩展以满足企业当前面临的极高客户体验期望。
在自适应应用环境中，应用服务可根据需求独立扩缩容。遇到任何问题时，它们能够自我防御，并向整个系统发出警报。它们协同提供尽可能灵活的最终用户体验，并可通过配置和编排打造不同类型的体验，最终为应用的最终用户带来卓越的数字体验。
凭借F5现有的投入，我们正在稳步推进，为客户实现这一愿景。我们正在构建一个应用服务平台，从根本上改变应用的交付和保护方式，最终帮助客户提供差异化的数字体验，而这对每个组织都已变得至关重要。
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