F5 Technologieausblick 2024

Verfasst von Lori MacVittie

Man könnte die Signale des Marktes leicht ignorieren und einfach behaupten, dass generative KI in diesem Jahr die führende Technologie und der wichtigste Trend ist.

Es besteht kein Zweifel daran, dass generative KI erhebliche – ja sogar tiefgreifende – Auswirkungen auf den Markt und damit auf jedes Unternehmen hat. Wir erkennen dies an, sind uns aber auch bewusst, dass es kaum nötig ist, eigens darauf hinzuweisen. Uns allen ist klar, dass wir KI in unsere Unternehmen, Produkte, Dienstleistungen und Arbeitsabläufe integrieren müssen. Daher bietet es keinen wirklichen Mehrwert, Tausende von ohnehin Überzeugten davon überzeugen zu wollen.

Worauf wir jedoch hinweisen müssen, ist, dass generative KI einen eigenständigen, aber nicht minder bedeutenden Trend überschattet hat, für den es keinen griffigen Namen gibt: die Konvergenz von Sicherheit und Observability.

Es überrascht uns nicht, dass „85 % der Technologieexperten angeben, dass Observability für ihr Unternehmen inzwischen eine strategische Priorität darstellt“ (AppDynamics ). Bei unserer Untersuchung der digitalen Reife von Unternehmen stellten wir fest, dass selbst die digital am weitesten entwickelten Unternehmen mit mangelnder Transparenz und Datensilos zu kämpfen haben. Letztere tragen häufig zu Ersterem bei, da benötigte Datenpunkte in unterschiedlichen Quellen eingeschlossen sind. Der von denselben Unternehmen angeführte Mangel an Fachwissen dürfte ebenfalls dazu beitragen.

Über die Bedeutung von Sicherheit muss kaum etwas gesagt werden. Sicherheit bleibt eine der größten Herausforderungen und ist von der Vorstandsetage bis zum Serverraum ein zentrales Anliegen. Investitionen in Sicherheit haben weiterhin hohe Priorität – unabhängig davon, wie düster oder optimistisch die Führungsebene die wirtschaftlichen Aussichten beurteilt.

Tatsächlich konnten wir in der zweiten Jahreshälfte 2023 beobachten, wie die Anziehungskraft generativer KI auf diese beiden zusammenlaufenden Trends einen Sog erzeugte, der den Sicherheitsbereich rasch erfasst: AISecOps.

Die Konvergenz von Sicherheit und Observability

Im gesamten Geschäftsjahr 2023 haben wir beobachtet, dass die Aktivitäten in den Bereichen Sicherheit und Observability unabhängig voneinander weiter zunehmen und sich zugleich immer stärker annähern. Konkret bedeutet das: Observability-Unternehmen bieten inzwischen Sicherheitsdienste an, während Sicherheitsunternehmen umfangreiche Observability-Funktionen übernommen oder selbst aufgebaut haben, um eine bessere Transparenz zu ermöglichen.

Der nächste Schritt in dieser Konvergenz ist wenig überraschend die Integration von KI.

88 % der CIOs geben an, dass die Zusammenführung von Observability- und Sicherheitspraktiken für den Aufbau einer DevSecOps-Kultur entscheidend sein wird. 90 % zufolge wird zudem der verstärkte Einsatz von AIOps eine Schlüsselrolle bei der Skalierung dieser Praktiken spielen (Dynatrace).

Wir beobachten diese Entwicklung bereits am Markt. KI – und insbesondere generative KI – hat sowohl im Bereich Sicherheit als auch im Bereich Observability für erhebliche Dynamik gesorgt. Diese Entwicklung beschleunigte sich in der zweiten Jahreshälfte 2023, und eine Verlangsamung ist nicht in Sicht.

Die Konvergenz von Observability und Sicherheit ist bereits Realität, und die Integration beider Bereiche mit KI steht unmittelbar bevor.

Das liegt daran, dass sowohl Sicherheit als auch KI in hohem Maße auf Observability angewiesen sind. Beide benötigen also große Datenmengen, um aussagekräftige und umsetzbare Erkenntnisse zu liefern, die einen geschäftlichen Mehrwert schaffen. Im Betriebs- und Sicherheitsbereich ist KI ohne einen robusten Bestand an Betriebsdaten (Telemetriedaten) nutzlos.

Umgekehrt ist die Menge an Telemetriedaten, die sowohl für die Sicherheit als auch für den allgemeinen Betrieb benötigt wird, so groß, dass die Daten ohne KI keine aussagekräftigen Ergebnisse liefern. Tatsächlich werden Leistungs- und Verfügbarkeitsdaten ohne ergänzende Sicherheitsdaten vom Markt zunehmend als suboptimal angesehen. Mehr als die Hälfte (56 %) der IT-Fachleute sucht nach Observability-Lösungen, die Daten zur Verfügbarkeit und Leistung von Anwendungen mit Sicherheitsdaten verknüpfen (AppDynamics). Sie suchen nach einer zentralen, verlässlichen Datenquelle für ihre betrieblichen Anforderungen, um eine systemische KI-basierte Lösung zur Verwaltung von Multi-Cloud- und Hybridumgebungen mit Daten zu versorgen.

Somit bildet Observability eine grundlegende Voraussetzung sowohl für KI als auch für künftige Sicherheitsangebote.

Der Aufstieg von AISecOps

Wir gehen davon aus, dass sich AISecOps im Jahr 2024 als Praxis herausbilden und als „der Weg“ in die Zukunft etablieren wird.

Diese Konvergenz wird nicht nur traditionelle KI- und ML-Ansätze zur Analyse des Echtzeit-Datenverkehrs hervorbringen, um Bedrohungen schneller und effizienter zu erkennen und zu neutralisieren, sondern auch die Art und Weise revolutionieren, wie Sicherheitsexperten mit Bedrohungsdaten interagieren. Daher die Einbeziehung von KI.

Vielleicht noch interessanter sind jedoch die Technologien, die Observability, Sicherheit und KI ermöglichen. Diese Technologien schaffen die Voraussetzungen für neue Funktionen und Anwendungsfälle und treiben die Konvergenz deutlich schneller voran, als es sonst möglich wäre.

Zu diesen Technologien gehören:

1. eBPF

eBPF (Extended Berkeley Packet Filter) ist eine schlanke Linux-Technologie auf Kernel-Ebene, die sowohl als Erfassungs- als auch als Kontrollpunkt für Telemetriedaten dienen kann. Sie ist beliebt, da sie weder Änderungen am Kernel noch eine Neukompilierung erfordert und somit eine unkomplizierte Möglichkeit bietet, Funktionen zur Datenerfassung und Steuerung in Systeme zu integrieren. Obwohl sie hauptsächlich zur Erfassung von Telemetriedaten aus einem System eingesetzt wird, kann sie auch als Kontrollpunkt dienen, da sie eine begrenzte Anzahl von Funktionen ausführen kann.

So kann eBPF beispielsweise die Weiterleitung verdächtiger Pakete verhindern und zugleich als eine Art Router auf Paketebene fungieren. Aufgrund dieser Doppelfunktion gewinnt die Technologie sowohl im Markt für Observability (Erfassung) als auch im Sicherheitsmarkt (Kontrolle) zunehmend an Bedeutung. eBPF ermöglicht Analysen, indem es mehr und leistungsfähigere Erfassungspunkte bereitstellt, als dies mit herkömmlichen agentenbasierten Technologien technisch oder wirtschaftlich realisierbar wäre. eBPF schafft damit die Grundlage für Observability- und Sicherheitsfunktionen.

2. APIs

APIs (Application Programming Interfaces) haben im Laufe des Jahres 2023 sowohl im Sicherheits- als auch im Observability-Markt eine dominierende Stellung eingenommen. Sie dienen als Endpunkte, um Logik aufzurufen, Aufgaben auszuführen und Prozesse anzustoßen. Obwohl sie viele Merkmale mit Anwendungsendpunkten (URIs) gemeinsam haben, bringen ihre besonderen Eigenschaften spezifische sicherheitsrelevante und betriebliche Herausforderungen mit sich. Darüber hinaus werden APIs in großem Umfang zur Automatisierung betrieblicher Aufgaben und Prozesse eingesetzt. Dadurch sind sie für Unternehmen von systemischer Bedeutung und nicht nur ein geschäftliches Thema im Zusammenhang mit kundenorientierten Anwendungen. APIs sind ein entscheidender Wegbereiter für Automatisierung und Observability.

3. GraphQL

GraphQL ist eine Abfragesprache für APIs und eine Laufzeitumgebung zur Ausführung dieser Abfragen auf Ihren Daten. Mit GraphQL können Clients gezielt die benötigten Daten anfordern und Antworten in einem vorhersehbaren Format erhalten. Dadurch wird vermieden, dass zu viele oder zu wenige Daten abgerufen werden. Die zunehmende Verbreitung von GraphQL ist auf die verstärkte Nutzung von und Abhängigkeit von APIs zurückzuführen, deren Steuerung und Verwaltung Unternehmen vor Herausforderungen stellt. GraphQL ermöglicht zudem einen direkteren Datenzugriff, wodurch Daten in Anwendungsarchitekturen neben der klassischen Geschäftslogik einen gleichwertigen Stellenwert erhalten. Wie APIs bringt auch GraphQL neue Sicherheitsherausforderungen mit sich, die bewältigt werden müssen und Observability erfordern.

4. DPUs

Eine Data Processing Unit (DPU) ist eine spezialisierte Hardwarekomponente, die dazu dient, Datenverarbeitungsaufgaben von der CPU (Central Processing Unit) auszulagern und zu beschleunigen. Ähnlich wie GPUs (Graphics Processing Units), die fortschrittliche Kryptografie und beeindruckende Spielerlebnisse ermöglichen, sind sie hochgradig auf die Ausführung einer bestimmten Rechenaufgabe spezialisiert. DPUs sind für Aufgaben wie die Übertragung, Transformation und Verwaltung von Daten optimiert. Dadurch entlasten sie die CPU, sodass diese sich auf allgemeine Rechenaufgaben konzentrieren kann, und verbessern die Gesamteffizienz des Systems. DPUs können die Leistung datenintensiver Anwendungen steigern, Systemengpässe reduzieren und den Stromverbrauch senken. Sie kommen zunehmend in modernen Rechenzentrumsarchitekturen, beim Edge Computing und in KI-/ML-Workloads zum Einsatz, bei denen die effiziente Verarbeitung großer Datenmengen für Leistung und Skalierbarkeit entscheidend ist.

Zusammen beschleunigen diese vier Technologien die Weiterentwicklung der Funktionen für Observability und Sicherheit sowie für die Integration generativer und traditioneller KI. Wir gehen davon aus, dass alle vier Technologien im Jahr 2024 verstärkt eingeführt und genutzt werden, da Unternehmen den Wandel hin zu AIOps und dessen Konvergenz mit der Sicherheit vorantreiben.

F5 ist mit seinen Plänen, KI – und insbesondere generative KI – zu nutzen, nicht allein. Unsere Mission bei F5 ist es, die Bereitstellung und Sicherheit von Anwendungen „unglaublich einfach“ zu machen. Der Weg zu einer unglaublich einfachen Bereitstellung und Nutzung solcher Technologien führt über die Integration und Anwendung von KI in all ihren Formen. Wir arbeiten aktiv an neuen Möglichkeiten, sowohl traditionelle KI – etwa die Modelle, auf denen unsere Technologien zur Erkennung von Bots und Betrug basieren – als auch generative KI einzubinden.

Wir sind uns jedoch auch bewusst, dass dies Investitionen in die Technologien erfordert, die die Grundlage für den Erfolg bilden. Deshalb haben wir das OPI-Projekt (Open Programmable Infrastructure) mit ins Leben gerufen, um die Einführung von DPUs zu beschleunigen, und unser Engagement für und unsere Unterstützung von Open Source verstärkt. Aus diesem Grund weiten wir auch unsere Innovationsbemühungen zur Integration von KI in all ihren Formen aus, um unsere Angebote zu verbessern und zu erweitern.

Wir sind überzeugt, dass KI eine evolutionäre Entwicklung darstellt und die Möglichkeiten der Automatisierung auf ein neues Niveau heben wird. Dies führt zu höherer Produktivität und Effizienz in allen Tätigkeitsbereichen, insbesondere jedoch bei denjenigen, die für die Bereitstellung und Sicherheit der Apps und APIs verantwortlich sind, auf denen das digitale Geschäft basiert.