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如何导航和优化现代application交付

在当今快速发展的数字环境中，应用的可用性变得越来越复杂和多面。 公司必须适应动态环境，传统的应用程序交付模式正在让位于更复杂、更分布式的架构。 这种转变要求增强性能、可扩展性、安全性和合规性，这带来了重大的运营挑战。

如果没有正确的解决方案，组织就会面临效率低下、安全漏洞、合规风险和服务中断等问题。 从硬件级别到第 7 层的有效负载均衡、可扩展的架构、增强的安全措施和强大的合规工具对于管理这种复杂性并确保最佳性能和可靠性至关重要。

以下应用程序交付场景说明了这些挑战如何在五个不同垂直领域中实现：公共部门机构（内部部署）、电子商务组织（多云）、大型全球银行（AI 多模式应用程序）、医疗保健组织（Kubernetes）和制造公司（边缘计算）。 这些场景强调了拥有正确的解决方案来满足每个部署模型的独特要求和复杂性、推动参与和实现业务目标的重要性。

公共部门机构使用本地部署来确保合规性

负责管理敏感公民数据的公共部门机构需要在本地部署其应用，以确保遵守严格的数据隐私法规，例如 SOC 2 Type 2、ISO 2700、DORA 和 CJIS。

业务要求：
  • 数据隐私与合规性： 必须遵守关键的合规性要求，确保所有公民数据都在本地存储和处理。
  • 性能和延迟： applications必须处理大量数据，并且实时处理的延迟必须低于 10 毫秒。
  • 控制和定制： 完全控制基础设施，并能够定制安全协议和访问控制。
  • 基于角色的访问控制——基于角色的细粒度访问
  • 绩效数字示例： 系统必须支持最多 10,000 个并发用户，且响应时间延迟可忽略不计，为 +/- 100 毫秒。
应用交付指南：
  • 实施严格的访问控制和数据加密以遵守法规。
  • 利用高性能、高可用性的网络基础设施实现低于 10 毫秒的延迟。
  • 定期更新安全协议并执行审核以保持合规性。

一家（非 AI 应用）中型电子商务组织，使用多云环境部署应用

一家中型电子商务组织需要在多个云环境中部署其购物应用，以优化成本并确保购物旺季的高可用性。

业务要求：
  • 成本优化： 在高峰时段（例如黑色星期五）使用公共云进行动态扩展，在常规运营中使用私有云以优化成本。
  • 冗余和灾难恢复： 通过跨多个云提供商提供自动故障转移功能，确保 99.999％ 的正常运行时间。
  • 避免供应商锁定： 利用 AWS 和 Azure 的服务来避免对单一供应商的依赖。
  • 绩效数字示例： 高峰时段每小时处理多达 1000 万笔交易，响应时间少于 1 秒。
应用交付指南：
  • 通过分析使用模式并在高峰时段利用公共云中的现货实例来制定成本优化策略。
  • 实施自动故障转移机制和跨云冗余以确保 99.999% 的正常运行时间。
  • 使用与云无关的工具进行交付，以避免供应商锁定。

一家大型跨国银行采用多模式应用交付来处理跨云环境的数据。

一家全球领先的银行正在部署一款创新的后台应用，该应用程序利用机器人流程自动化 (RPA) 和人工智能(AI) 处理各种云环境中的文本和图像数据。 这一挑战为简化运营、确保法规遵从性和自动化日常任务提供了机会。 通过减少错误和释放人力资源，银行可以专注于更高价值的活动并提高整体效率。

业务要求：
  • 可扩展性： 应用必须扩展以处理大量文档，包括贷款应用、客户记录和合规报告。
  • 数据本地化： 确保敏感文件在特定地理位置处理和存储，以符合 SOC 2 Type 2、ISO 2700、DORA 和 CCPA 等法规。
  • 文件处理： 人工智能系统每小时必须处理和分类多达 50,000 份文件，准确率达到 95%。
  • 实时搜索和检索： 实现文档的实时搜索和检索，响应时间小于100毫秒。
  • 合规性监控： 在提交后 30 秒内自动标记和路由文件以进行合规性审查。
应用交付指南：
  • 通过配置云环境来处理和存储特定区域的数据，确保数据本地化。
  • 使用针对文本和图像数据优化的 AI 模型来提高准确性。
  • 采用实时监控和警报系统来快速解决合规性问题。
  • 在 AWS、Google Cloud 和 Azure 之间分配工作负载，通过优化资源来优化资源使用率和成本。

一家医疗保健组织利用 Kubernetes 部署应用

医疗保健组织需要使用 Kubernetes 部署患者管理应用来管理微服务并确保无缝更新和可扩展性。

业务要求：
  • 可移植性： application必须在开发、测试和生产环境之间无缝移动，并且停机时间最少。
  • 微服务架构： 管理 50 多个具有不同功能的微服务（例如，患者记录、预约安排、计费）。
  • 自动化和效率： 实现交付和扩展自动化，以处理多达 10,000 名并发用户，并且更新期间零停机时间。
  • 稳定性和高可用性： 确保 99.999% 的正常运行时间，并能够根据需求在 3 分钟内扩大或缩小规模。
应用交付指南：
  • 使用Kubernetes 原生工具来监控和管理微服务。
  • 实施持续集成/持续部署（CI/CD）管道以自动化部署过程。
  • 确保医疗保健数据在传输和静止时都经过加密，以符合 HIPAA 和其他法规。

一家在工厂车间使用物联网的制造商：

一家制造公司需要在边缘部署物联网应用来实时监控和控制工厂车间运营。

业务要求：
  • 低延迟： application必须以低于 1 秒的延迟处理传感器数据，以确保及时做出决策。
  • 带宽优化： 在本地处理数据以减少发送到中央数据中心的数据量，从而最大限度地减少带宽使用。
  • 弹力： 即使与中央数据中心的连接丢失，也能通过本地数据存储和处理确保持续运行。
  • 绩效数字示例： 处理来自 10,000 多个物联网传感器的数据，正常运行时间为 99.999%，并提供响应时间少于 1 秒的实时分析。
应用交付指南：
  • 在靠近物联网传感器的地方部署边缘计算节点，以最大限度地减少延迟。
  • 使用强大的数据聚合和处理技术在本地处理大量传感器数据。
  • 实施故障安全机制，确保网络中断期间持续运行。

了解 F5 如何帮助最大限度提高这五种不同场景及其他场景下的应用交付性能。