再见控制台，迎接代理时代： 管理中的人工智能变革

应用交付一直是个充满活力的领域，随着应用架构、基础设施和用户期望的变化不断演进。 架构从单体转向微服务，给传统管理方式带来了前所未有的挑战，促使组织重新思考如何有效应对复杂性和扩展需求。 如今，企业应用组合高度现代化，53%的应用被归入现代应用类别，并且随着人工智能的普及，这一比例还将持续增长。 

虚拟化、容器和云——曾经新颖——如今已成为基础标准。 它们带来了对自动化日益增长的依赖。 从自动化脚本到人工智能驱动的决策，实际上是下一步合理的演进。

今年的研究凸显了一个关键转变： 近一半受访者表示希望利用人工智能进行策略制定和运营决策。 他们对此感到非常自在： 有99%的人愿意让人工智能自主完成至少一项运营任务。 

显然，企业对低效的工作流程、相互冲突的控制台以及与API打交道的复杂性感到不满，因此他们共同推动一种能够在多个环境中运行、由 AI 驱动的单一界面。

为什么管理控制台即将走向终结？ 在混合多云世界中，运营团队需要应对众多环境、工具和仪表盘。 

近十年来，我们一直在询问客户在多云环境下交付和保障应用时遇到的挑战。 三大难题几乎未变，分别是：API 和工具的复杂性、应用性能问题，以及应用在云间迁移的困难。 

这种碎片化增加了配置错误、合规偏差以及安全盲点的风险。 再加上通过临时网络通信的微服务，以及不断增长的 API 列表，让你面临一场潜在的运营噩梦。

今年我们要求受访者只选出最让他们困扰的两大问题，以聚焦真正的难点。 结果甚至让我们有些意外： 53%的受访者认为多云环境中安全策略不统一是最大的烦恼，其次是47%的人指出交付策略不一致。 

进入 AIOps，这是一种结合自动化、分析和 AI 驱动编排的实践，用于维护和优化应用服务。 AIOps 承诺统一可观察性数据、整合安全策略，并在所有环境中实施一致的治理。 操作员无需在多个控制台之间切换，而是与一个能够理解自然语言、提供建议并在最少监督下执行任务的智能系统互动。 超过一半的组织希望利用人工智能自动调整交付策略，以实现服务水平目标——这明确表明对自动化决策的信任正在逐步增强。

未来，人工智能将成为应用交付和安全的主要控制平面，这是一个重大的范式转变。 您的基础设施“大脑”——处理来自用户、系统和网络的应用及API数据的核心——将由人工智能平台承担，它不仅能进行分析，还能实时调整。

为了达成目标，您需要清晰、一致的数据流和完善的治理框架。 人工智能的表现取决于您投入的数据质量。 因此，我们更加重视端到端可观测性，即对物理、虚拟及云资源的持续监控。 数据统一后，人工智能能够识别出模式——比如流量突增或可疑用户行为，并即时采取行动，比如重新配置负载均衡、调整防火墙规则或增加资源投入。

安全也不再是事后才考虑的事情。 人工智能驱动的安全意味着实时适应的动态、情境感知的策略。 例如，如果异常情况表明潜在的威胁路径，AI 可以立即应用额外的 WAF 规则或加强 API 安全性，而无需等待人工干预。