3篇博客中的第2篇（上一篇博客）
应用是数字生产力的引擎，也是将原始算力转化为实用工具的主力。这些工具让日常生活更加便利，并改变了工作、出行、娱乐和工业领域。应用涵盖各种软件程序，从帮助订购外卖的应用，到引导太空卫星、驱动装配线，以及为撰写本博客提供文字处理功能的软件。
应用程序历经显著演变，从专为特定计算任务设计的基础程序，发展为由AI赋能、依靠分布式环境中各类输入驱动的动态现代应用。回顾近年来应用程序的发展历程，可以深入了解计算技术如何适应不断变化的用户需求、业务要求和技术创新，进而塑造我们的数字世界。然而，随着应用变得更加复杂、互联、个性化、易于访问且智能化，应用攻击面也随之扩大，使应用面临更高的恶意威胁和漏洞利用风险。简而言之，攻击面的扩大为网络犯罪分子提供了更多可乘之机，而他们也在不断创新，以突破持续演进的网络防御体系。
随着应用从物理数据中心的单体应用演变为如今高度分布式的AI应用，市场需要新一代ADC，将高性能应用安全与应用交付能力整合到一个平台中。
日益复杂且不断扩大的威胁形势本已严峻，而缺少能够提供一致的应用和API交付与安全能力的平台，又使问题进一步加剧。应用交付控制器（ADC）一直是技术栈的核心组成部分，为应用交付功能提供支持，但如今也需要不断演进，以满足当前环境中不断变化的需求。这些因素共同推动企业采用更全面的新策略，将应用安全与应用交付服务相结合，从而在多样化的IT生态系统中提供更全面的保护，并实现更简单、更统一的管理。
让我们从20世纪40年代最早的应用开始，了解这一发展历程。
应用 1.0：单体应用和三层应用
早在20世纪40年代和50年代，最早期的计算机并未真正采用我们今天所理解的应用程序，而主要使用机器语言和穿孔卡片进行编程。第一批应用程序，也就是我们所说的“应用程序1.0”，与20世纪60年代和70年代的集中式大型机一同发展。这些大型机运行单体应用程序，用于处理工资、库存和基本数据处理等任务。这些早期应用程序仅有一个代码库，由非常庞大的单一代码块构成，运行在彼此隔离的数据中心或企业办公室中。可以将其想象成一座坐落在偏远山丘上的城堡，四周有高墙和护城河保护；工作人员进入城堡，使用FORTRAN和COBOL等计算机语言访问集中式计算资源。
“日益智能、动态的应用依赖网络和连接，而这些网络和连接容易受到各种安全风险的影响，因此需要持续演进的安全风险缓解措施，以及针对分布式环境优化的应用交付服务。”
三层应用推动了单体应用模型的发展，将计算资源划分为三个不同的功能层，每层都有独立但相互连接的应用。表示层（即用户界面）由员工生产力软件等桌面应用负责（比如大家熟悉的WordStar）；业务逻辑层包含应用服务器，用于处理用户请求和执行计算；数据层（即数据库）则负责存储和管理数据。
尽管三层应用比单体应用更具模块化和灵活性，但这种模式仍依赖物理数据中心基础设施和本地资源。在医疗、银行和政府等一些行业，单体应用和三层应用仍是常见模式。这些行业的遗留系统需要满足严格的监管要求，关键任务应用也不能停机。
应用 2.0：云、微服务和容器
20世纪90年代，电子商务的兴起开启了互联网时代。应用服务提供商（ASP）通过万维网提供类似云服务的Web托管服务，企业无需自行搭建基础设施即可发布HTML Web应用。只要用户能够通过拨号或宽带接入网络，就可以在全球任何地方使用这些Web应用。这些应用分为三层：消费者在家用计算机上使用互联网和Web浏览器软件，访问托管在ASP站点上的Web应用；ASP的数据库服务器则负责处理购买交易和存储客户数据。如今，Web应用在在线零售领域仍占据主导地位，并在推动基于Web的电子商务运营方面发挥了重要作用。
2010年代初，云计算带来了颠覆性变革。许多预测人士认为，本地数据中心将走向消亡，云计算将随之兴起。当时，人们纷纷讨论将所有计算迁移到云端，许多应用也经过现代化改造，开始在云环境中运行，或直接在云端开发，由此形成了云原生应用。
这些云原生应用针对云环境的规模和性能进行了优化，并从零开始基于微服务架构构建，为应用演进带来了又一次范式转变。基于微服务的应用不再是独立、统一的代码块，而是由多个可独立部署的小型微服务组成。每个微服务执行单一功能，并可通过API与其他微服务通信。模块化微服务在可移植容器中编排成应用。容器是自给自足的虚拟化计算实例，能够在不同环境中一致运行。与单体应用或三层应用相比，基于微服务的应用具有诸多优势，包括加快应用开发、提高可扩展性、增强灵活性以及实现服务复用。
然而，这些微服务组件来自公有云库和其他远程平台，并通过API或其他通信机制进行传输。这些分散的组件难以管理，而暴露API会扩大应用的攻击面，可能导致数据传输期间发生网络入侵，并使应用面临第三方库中的潜在漏洞。
应用3.0：分布式应用与AI
如今，应用正经历又一次范式转变。此前关于数据中心将消亡的预测被严重夸大。当前，许多组织的应用组合中既有传统应用，也有现代应用；这些应用在混合环境中运行，并使用本地、边缘和云端资源。因此，组织更需要一个一致的平台，无论应用和API位于何处，都能统一整合其交付与安全防护，而实现这一目标也变得更加复杂。
此外，应用日益复杂，不仅依赖基于云的微服务，还依赖实时数据流和新型输入。以典型的旅游网站应用为例：除了展示所选目的地的精美图片和相关内容外，还提供通过API实时访问的酒店客房、航班和租车预订引擎、实时天气预报链接以及交互式地图功能。这些现代应用高度互联，数据来源多样且动态变化，依靠混合云和分布式环境中的数据提供丰富的客户体验。
在这些已经高度集成的应用中加入AI，只会进一步增加复杂性并扩大攻击面。AI驱动的服务利用互联网络和设备中的数据，可能包括推荐引擎或聊天机器人；旅游网站可能会根据实时用户画像和预测分析，推荐个性化的目的地和活动，或提供动态定价算法监控服务。
AI应用需要处理海量数据，并采用复杂的流量模式，因此会频繁向企业数据存储以及AI工厂中的AI模型发出大量请求。AI工作负载通常部署在分布式基础设施上，包括公有云、边缘设备和混合系统，这使应用面临数据安全与隐私风险、针对AI模型的对抗性攻击以及基础设施漏洞。应对这些挑战，需要为API密集型应用提供全面的安全防护，并将其与高性能流量管理和应用交付服务相结合，从而支持部署在任何位置的现代AI应用和工作负载。
应用演进：功能增强，复杂性提升
从许多方面来看，应用的发展史就是计算技术本身的发展史：从20世纪40年代用于解决基础数学计算问题，发展到如今由AI赋能、接收众多远程系统输入的复杂动态应用。计算硬件日益普及且随处可用，这也反映了应用的发展历程。应用最初运行在只有专家才能操作、占据整个房间的大型机上，后来转向配备图形界面的台式机和笔记本电脑，用于个人用途和娱乐；如今又扩展到移动设备，通过随处可访问的Web应用和移动应用，并借助触摸屏和语音命令进行操作。
然而，这些日益智能且动态的应用依赖网络和连接，容易受到各种安全风险的影响，因此需要持续演进的安全缓解措施，以及针对分布式环境优化的应用交付控制器（ADC）。要更好地管理传统应用、现代应用和AI驱动型应用均在分布式环境中运行的新格局，就需要融合关键的应用交付与安全功能。我们认为，ADC是管理这一格局的适当技术。但要承担这一角色，ADC还需不断演进，帮助降低当今彼此割裂的数字生态系统所带来的运营复杂性和风险。
如需了解更多信息，请阅读本系列的上一篇博客文章《重塑ADC，满足不断演进的应用基础设施需求》。此外，敬请关注下一篇博客，了解应用安全如何随应用架构的变化而演进，以及为何这些变化要求ADC迈入新时代。
继续探讨ADC 3.0博客系列：应用安全的演进：迈向新一代ADC
关于作者
相关博客文章
Thingbot正转变为攻击平台
Lori MacVittie重点介绍了F5 Labs对2018年1月至6月全球物联网设备攻击的研究，并指出了其中令人警醒的影响。物联网设备不仅持续遭到利用，还被转变为攻击平台，这意味着攻击者可以更充分地利用这个必然增长的市场。
借助F5全新Quick Start，在AWS上快速开展业务
在AWS re:Invent开幕前，我们很高兴与大家分享F5与AWS之间全新的Quick Start集成。F5的Tom Atkins将介绍该服务如何启动、配置和运行在AWS上部署工作负载所需的计算、网络、存储及其他AWS服务。