Oficina del CTO

Aunque el SaaS no es realmente tan nuevo, lo que sí es nuevo es la gama de actividades que se comercializan y empaquetan como SaaS. Todo tipo de funciones de negocios se están uniendo a CRM, SFA, productividad y comunicaciones como ofertas de SaaS. Y anticipamos que las organizaciones rápidamente saltarán a la oportunidad de descargar la operación de tal software a un proveedor.

A pesar de los cambios en la arquitectura y la ubicación, los problemas de seguridad no cambian. Los clientes todavía necesitan proteger las aplicaciones, asegurar la disponibilidad y defenderse de los ataques DDoS. La seguridad de las aplicaciones es ahora un desafío mayor debido a la expansión de las superficies de ataque y las vulnerabilidades.

Hay dos paredes en la ruta de entrega para las aplicaciones. La primera (que ha sido la causa de mucha fricción) está entre el desarrollo y la producción. Y mientras que las metodologías de DevOps han comenzado a romper esta pared, la otra, la que se encuentra entre la producción y la entrega a los consumidores, no se rompe tan fácilmente.

En las tres fases de la transformación digital, la primera fase trata de la automatización. El enfoque en la digitalización de los flujos de trabajo en la segunda fase ofrecerá en última instancia a las empresas un camino hacia la tercera fase, en la que los servicios basados en datos generarán conocimientos procesables que mejorarán la eficiencia, reducirán la fricción de los procesos y aumentarán tanto la productividad como los beneficios.

Primero confinado al centro de datos, la Monitorización del rendimiento de las aplicaciones (APM) se ha convertido cada vez más en el contexto de las experiencias de los usuarios en la web. Hoy en día, no basta con identificar lo que salió mal después del hecho. Las empresas necesitan identificar dónde pueden ocurrir los problemas antes de que ocurran.

Hay un flujo y reflujo en los ciclos tecnológicos. Su inevitabilidad existe en muchas teorías, como la curva en S de la innovación y el ciclo de exageraciones de cierta conocida firma de analistas. La nube está sujeta a estas mismas ondas. Hemos visto dos ciclos muy fuertes en los últimos diez años, y parece que una tercera ola está comenzando a llegar a la cima.

Los datos provienen de una variedad de fuentes a lo largo de la ruta del código al cliente. Aplicaciones. Plataformas. Servicios de aplicación. Infraestructura. Dispositivos. Todos son capaces de emitir datos que pueden convertirse en valor de negocio por la solución adecuada. El elefante en la sala durante cualquier discusión sobre el uso de los datos es, por supuesto, la privacidad.

El primer paso en un debate sobre la arquitectura de datos es definir lo que abarca el concepto de «arquitectura de datos». No es de extrañar que la respuesta resulte ser matizada, ya que es una cuestión de capas y multifacética. Para ayudar a fundamentar el debate, es útil comenzar pensando en ello en términos del viaje de los datos de telemetría recogidos.

Los pagos digitales se han convertido en algo tan común como lo era el dinero en efectivo. Los cierres debido a la pandemia de COVID-19 solo han acelerado la tasa en que los consumidores dependen de esos servicios. Pero también ha acelerado los pagos digitales en el lado corporativo. Después de todo, las empresas todavía tienen cuentas por pagar y por cobrar, estén abiertas al público o no.

Hoy en día, F5 ofrece los servicios de aplicación más completos a lo largo del camino del código al cliente. Para el futuro, estamos duplicando la telemetría y el análisis de las aplicaciones para ayudar a nuestros clientes a descubrir sus aplicaciones, los flujos de negocio y las experiencias de los usuarios. A medida que ampliamos nuestras capacidades de análisis en la nube, aprovecharemos aún más el ML/AI para ayudar a nuestros clientes a mejorar sus servicios de negocios.

No debería sorprender que a medida que evoluciona una nueva generación de arquitecturas de aplicaciones, la acompañe una nueva generación de equilibrio de carga. Desde el nacimiento del equilibrio de carga, justo antes del cambio de siglo, la tecnología se ha movido a un ritmo predecible, lo que significa que es hora de innovar.

En medio de esta pandemia, los sistemas que procesan las solicitudes de desempleo en muchos estados de EE. UU. se encontraron en peligro. Desarrollados usando COBOL, los sistemas se enfrentaron a una demanda abrumadora, provocando llamadas urgentes para los que dominan un lenguaje de programación que se remonta a 1959. Paralelamente, muchas de las aplicaciones que impulsan los esfuerzos de transformación digital contemporánea están basadas en los microservicios. Estas aplicaciones, como sus antepasados de COBOL, es probable que sean tan críticas que también pueden seguir funcionando dentro de 50 o 60 años.

Un punto de inserción es un lugar arquitectónicamente distinto en el camino del código a los datos del cliente en el que tiene sentido añadir una funcionalidad que a menudo está fuera del ámbito del desarrollo o es operacionalmente más eficiente. Los puntos de inserción incluyen el cliente, la infraestructura y la propia aplicación. Por lo tanto, lo que buscamos son servicios de aplicaciones que sean tanto operacionalmente como económicamente eficientes en el punto de inserción; en este caso, nos centramos en el servidor de aplicaciones (plataforma) en sí.

El predominio del tráfico de vídeo y SaaS hoy en día es, en parte, la razón por la que se están saturando los servicios de acceso remoto. Paralelamente, el auge de la telemedicina durante esta pandemia está aumentando y junto a ello, el tráfico de vídeo en directo. Una forma de incrementar la capacidad y mejorar el rendimiento para los usuarios remotos es actualizar la configuración del acceso remoto para que refleje la composición moderna del tráfico de las aplicaciones.

«Los datos son el nuevo petróleo» o «Los datos son el engrase de la economía digital.» Si es como yo, probablemente haya escuchado estas frases, o quizás incluso una más propia de la escuela de comercio: «los datos agotan la monetización», hasta el punto de convertirse en clichés. Pero como todos los buenos clichés, están basados en una verdad fundamental, o en este caso, en un par de verdades complementarias.

¿Usamos telemetría porque suena más atractivo que datos? En última instancia, tanto los datos como la telemetría son bits organizados de información. Usarlos indistintamente no es un crimen, pero la realidad es que, si desea ser preciso, existe una diferencia. Y esa diferencia ganará importancia a medida que las organizaciones avancen hacia la economía de datos.

En pocas palabras, la inteligencia artificial puede definirse como «enseñar a un ordenador a imitar aspectos de la inteligencia humana» Para entender cómo trabajarán juntos en el futuro la IA y los servicios de aplicación, es necesario examinar primero tres tipos distintos de IA: fuerte, débil y asistencial.

La imposibilidad de verificar la integridad o la corrección de los datos debe ser motivo de gran preocupación para las organizaciones que realizan actividades de transformación digital (que dependen en gran medida de los datos). Esos datos se utilizarán no solo para llevar a cabo actividades comerciales, sino que también constituyen la base para el reconocimiento de patrones y comportamientos. En consecuencia, impulsará el análisis avanzado que automáticamente toma decisiones operacionales y empresariales sin intervención humana.

Lo que diferencia a Shape y F5 es la capacidad de F5 de capturar datos de alta fidelidad desde nuestra posición frente a millones de aplicaciones de clientes de misión crítica, combinada con la sofisticada plataforma analítica asistida por la IA de Shape. Al integrar Shape y F5, estamos ejecutando nuestra visión de crear un conjunto avanzado de capacidades de seguridad que pueda manejar los ataques más sofisticados de hoy en día.

API significa Application Programming Interface (Interfaz de programación de aplicaciones). A lo largo de los años, ha evolucionado desde una especificación imperativa estrechamente acoplada a un modelo declarativo vagamente acoplado. Independientemente de la implementación y el modo de invocación, las API tienden a estar asociadas al desarrollo de aplicaciones. Sin embargo, otra economía de las API se ha expandido de forma constante. Se encuentra dentro de las operaciones. Y en ese ámbito, la «A» de API significa automatización.

Las arquitecturas de las aplicaciones han evolucionado varias veces desde los comienzos de la informática, y ya no es óptimo depender únicamente de una sola ruta de datos conocida para insertar los servicios de las aplicaciones. Además, dado que muchas de las rutas de datos emergentes no son tan adecuadas para una plataforma basada en proxy, debemos buscar otros posibles puntos de inserción para escalar y asegurar las aplicaciones modernas.

La transformación digital consiste en trasladar la tecnología de las interacciones comerciales a los procesos para crear nuevos modelos. Al principio, se trata de aplicaciones, pero a medida que las carteras de aplicaciones se expanden, se centra en la automatización y la orquestación. Con el aumento de la generación de datos, la transformación se convierte en el punto de inflexión de nuevas oportunidades de negocio.

El futuro de la seguridad radica en la telemetría, que es más que los puntos de datos técnicos escogidos de los paquetes. Exige una visión holística de las interacciones desde el cliente hasta la aplicación y el comportamiento. El aprendizaje automático requiere enormes cantidades de datos para establecer y reconocer patrones. Por eso los proxies programables son una parte tan fundamental de un enfoque de seguridad avanzado.

Las organizaciones están aprovechando la proliferación de las tecnologías digitales para definir nuevos modelos de negocio o para mejorar la productividad empresarial con los modelos existentes. Si bien el ritmo de la transformación digital varía en función de la empresa y el sector en que se encuentre, en general, el viaje de la transformación digital consta de tres etapas.

La visibilidad sigue siendo clave para que las organizaciones aseguren, escalen y aceleren las aplicaciones. Y a medida que las aplicaciones se distribuyen cada vez más a través de contenedores, nubes, etc., es necesario distribuir más ampliamente los servicios de aplicaciones que proporcionan una mayor visibilidad para mejorar el rendimiento.

Algunos ataques no son más que una molestia, degradando el rendimiento de la red o interrumpiendo la disponibilidad. Otros pueden ser relativamente raros pero tienen repercusiones mucho más graves en forma de filtraciones de datos. Al igual que las plagas propagadas por ratones que arrasaron con las ciudades en el pasado, los ataques de hoy en día acaban con la reputación de las marcas y el valor comercial.