在AI和自动化时代，应用交付并非可有可无。当自主系统偏离预设行为时，负载均衡器、API网关和服务网格将成为最后一道防线，因此应用交付不可或缺。
本周早些时候，我失去了一个控制器。
更确切地说，是我的辅助系统失去了Apex控制器。它是自动化控制中枢，负责管理珊瑚礁缸的部分基础设施，其中包括两台泵，用于在换水时向主系统输送新配制的海水。
这些泵的回退值设为ON，这是系统无响应时采用的默认安全措施。因此，当控制器发生故障时，它们便启动并持续运行。无人检查。互不协调。无人监控。
结果如何？主水箱险些溢出，惊慌失措的Lori竭力控制局面。这也提醒我们，没有边界约束的自动化并不智能，反而会带来风险。
这一提醒与我们构建现代IT架构的方式密切相关，尤其是在AI开始掌舵之际。
自动化的安全性取决于其故障模式
水箱中发生的问题并非由软件缺陷或硬件故障引起。水泵完全按照指令运行。问题在于，控制器发生故障后，水泵仍继续运行。系统没有断路器，没有外部看门狗，也没有智能回退策略。
这正是AI驱动的IT系统中可能发生的情况。
试想一下，由AI生成的策略更新被应用于生产基础设施。或者，基于一个正在悄然失效的模型实时做出流量调度决策。又或者，由于控制器从未明确发出“停止”指令，部署流水线不断推送变更。
在这些情况下，沉默并不代表批准，而是意味着危险。
负载均衡器作为断路器的作用
在大多数企业架构中，负载均衡器、API网关和服务网格发挥着类似断路器的作用。它们监控运行状况、检测延迟、应用重试逻辑，并在异常系统导致其他系统全部瘫痪之前将其隔离。
这不仅是良好的运维规范，也是我们控制故障影响、维持对自主系统信任的方式。
当控制平面失联时，负载均衡器的职责是停止转发流量，而不是假定一切都正常。
有时，“故障时保持启用”才是正确选择
当然，并非所有系统都应在发生故障时关闭。在我的珊瑚礁水族箱中，主缸的循环泵也实现了自动化，但这些泵被特意配置为故障时保持开启。
因为没有水流，氧气含量会下降，鱼也会死亡。
关键就在于这种细微差别。有些系统无论如何都必须持续运行，例如DNS、身份认证和基础遥测。但对于策略生成或分阶段部署等流程自动化，如果控制器不可用，则必须停止运行。
这正是AI智能体带来实际矛盾之处：它们并不总能意识到自己出错。因此，围绕它们构建的架构必须能够识别错误。
随着AI应用日益普及，设定边界也愈发必要
《2025 年 F5 应用策略现状报告》的结果印证了我们大多数人在实践中已经观察到的趋势：AI正从提供建议转向采取行动。
- 77%的受访者表示，他们希望AI能够生成建议，以便调整策略和配置。
- 45%的受访者希望AI能够自动实时调整这些策略，以满足SLO。
- 55%的受访者希望AI能够执行脚本，以部署新的配置和策略或调整现有配置和策略。
这揭示了一个重要趋势：我们正迈入自主数字智能体时代，各组织并未退缩，反而在加速推进。
但如果AI无需人工审核就能编写或修改配置呢？这就像让水泵在无人监管的情况下持续运转，迟早会发生水淹或设备损坏。
结论：构建知道何时停止的系统
AI并非可有可无，熔断机制同样不可或缺。
随着我们将更多智能代理引入系统，让它们参与流量处理、配置引擎和策略决策，我们需要为支撑这些代理的基础设施设置明确的自动限制。
负载均衡器。网关。运行状况检查。重试逻辑。这些不只是模式，更是实现安全自主运行的防护机制。这正是制定应用交付十大要点的主要原因之一，旨在凸显应用交付对于数字资产运营和安全防护的重要性。随着自动化取代手动操作，逐渐承担起数字业务的控制角色，应用交付只会变得愈发重要。
缺乏规范的自动化并不等于韧性。
这不过是由cron作业驱动的混乱。
关于作者
Lori MacVittie是F5首席技术官办公室的杰出工程师兼首席技术布道师，在应用交付、自动化战略和基础设施领域拥有深厚的专业知识。无论是为AI智能体定义防护机制、剖析脆弱的多云架构，还是探索可扩展系统的极限，她都善于化繁为简。她在应用开发、IT架构以及网络和系统运维领域拥有30多年的行业经验。加入F5之前，她曾担任技术编辑，并因出色表现获得奖项。 MacVittie拥有计算机科学硕士学位，著述颇丰，出版作品涵盖安全、云和企业架构领域。她还热衷于桌面游戏和电子游戏，并且对奶酪有着毫不掩饰的鲜明见解。
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