Perspectivas tecnológicas de F5 para 2024

Escrito por Lori MacVittie

Sería fácil ignorar las señales del mercado y limitarse a afirmar que la IA generativa es la tecnología y la tendencia más destacadas de este año.

No cabe duda de que la IA generativa está teniendo un impacto significativo —incluso sísmico— en el mercado y, por consiguiente, en todas las empresas. Lo reconocemos, pero también consideramos que no es necesario insistir en ello. Todos somos conscientes de la necesidad de adoptar e incorporar la IA a nuestras empresas, productos, servicios y flujos de trabajo, por lo que no tiene mucho sentido predicar ante miles de convencidos.

Lo que sí debemos señalar es que la IA generativa ha eclipsado otra tendencia distinta, pero no menos importante, que carece de un nombre llamativo: la convergencia de la seguridad y la observabilidad.

No nos sorprende que «el 85 % de los profesionales tecnológicos afirme que la observabilidad es ahora una prioridad estratégica para su organización» (AppDynamics ). Al analizar la madurez digital de las empresas, descubrimos que incluso las organizaciones digitales más maduras tienen dificultades con la visibilidad y los datos aislados. Esto último suele contribuir a lo primero, ya que los datos necesarios están confinados en fuentes dispares. Es probable que la falta de conocimientos especializados que señalan esas mismas organizaciones también sea un factor determinante.

Y poco hay que decir sobre la importancia de la seguridad. La seguridad sigue siendo uno de los principales retos y motivos de preocupación, desde la sala de juntas hasta la sala de servidores. Las inversiones en seguridad continúan siendo una prioridad, independientemente de que las perspectivas económicas de los directivos sean más o menos optimistas.

De hecho, en la segunda mitad de 2023 hemos visto cómo la atracción gravitatoria de la IA generativa sobre estas dos tendencias convergentes ha creado un vórtice hacia el que la seguridad se precipita rápidamente: el de AISecOps.

La convergencia de la seguridad y la observabilidad

A lo largo del ejercicio fiscal 2023, hemos observado que la actividad en los ámbitos de la seguridad y la observabilidad ha seguido creciendo por separado, al tiempo que ambos convergían. Es decir, las empresas de observabilidad han empezado a ofrecer servicios de seguridad, mientras que las empresas de seguridad han adquirido o desarrollado importantes capacidades de observabilidad para ofrecer una mayor visibilidad.

Como era de esperar, el siguiente paso en esta convergencia es la integración de la IA.

El 88 % de los CIO afirma que la convergencia de las prácticas de observabilidad y seguridad será fundamental para crear una cultura DevSecOps, y el 90 % señala que aumentar el uso de AIOps será clave para ampliar estas prácticas (Dynatrace).

Consideramos que esta evolución ya está presente en el mercado. La IA —y, en particular, la IA generativa— ha impulsado una actividad significativa tanto en el ámbito de la seguridad como en el de la observabilidad. Este impacto se aceleró durante la segunda mitad de 2023, sin visos de desaceleración.

La convergencia entre la observabilidad y la seguridad ya es una realidad, y la integración de ambas con la IA es inminente.

Esto se debe a que tanto la seguridad como la IA dependen en gran medida de la observabilidad. Es decir, ambas requieren grandes volúmenes de datos para ofrecer información relevante y práctica que aporte valor empresarial. En los mercados de operaciones y seguridad, la IA resulta inútil sin un repositorio sólido de datos operativos (telemetría).

Por el contrario, el volumen de telemetría que requieren tanto la seguridad como las operaciones generales es tal que, sin IA, los datos no producirán resultados significativos. De hecho, el mercado considera cada vez más que los datos de rendimiento y disponibilidad sin datos de seguridad complementarios ofrecen resultados deficientes. Más de la mitad (56 %) de los profesionales tecnológicos buscan soluciones de observabilidad que integren los datos de disponibilidad y rendimiento de las aplicaciones con los datos de seguridad (AppDynamics). Buscan una «única fuente de información fiable» para sus necesidades operativas que alimente una solución sistémica basada en IA con la que gestionar entornos multinube e híbridos.

Así, la observabilidad constituye una capacidad fundamental tanto para la IA como para las futuras soluciones de seguridad.

El auge de AISecOps

Prevemos que 2024 será el año en que la práctica de AISecOps tome forma y se consolide como «el camino» a seguir.

Esta convergencia no solo incorporará enfoques tradicionales de IA y aprendizaje automático para analizar el tráfico en tiempo real con el fin de detectar y neutralizar las amenazas de forma más rápida y eficiente, sino que también revolucionará la manera en que los profesionales de la seguridad interactúan con los datos sobre amenazas. De ahí la inclusión de la IA.

Pero quizá sean más interesantes las tecnologías que hacen posibles la observabilidad, la seguridad y la IA. Estas tecnologías permiten desarrollar nuevas capacidades y casos de uso, y nos impulsan hacia la convergencia mucho más rápido de lo que sería posible de otro modo.

Estas tecnologías son:

1. eBPF

eBPF (filtro de paquetes de Berkeley extendido) es un componente ligero de Linux que opera a nivel del kernel y puede actuar como punto tanto de recopilación como de control de la telemetría. Es popular porque no requiere modificar ni recompilar el kernel, lo que permite incorporar fácilmente funciones de captura y control en los sistemas. Aunque se utiliza principalmente para capturar la telemetría de un sistema, también puede emplearse como punto de control, ya que permite ejecutar un conjunto limitado de funciones.

Por ejemplo, puede impedir la propagación de paquetes sospechosos y actuar como una especie de enrutador a nivel de paquete. Esta doble naturaleza explica por qué la tecnología está cobrando importancia tanto en el mercado de la observabilidad (captura) como en el de la seguridad (control). eBPF facilita el análisis al ofrecer un conjunto de puntos de captura más sólido de lo que resulta posible o económicamente viable con las tecnologías tradicionales basadas en agentes. eBPF permite implementar funciones de observabilidad y seguridad.

2. API

Las API (interfaces de programación de aplicaciones) han pasado a dominar tanto el mercado de la seguridad como el de la observabilidad a lo largo de 2023. Se utilizan como puntos de conexión para invocar lógica, ejecutar tareas e iniciar procesos. Aunque comparten muchas características con los puntos de conexión de las aplicaciones (URI), sus particularidades plantean retos específicos de seguridad y funcionamiento. Además, las API se utilizan ampliamente para automatizar tareas y procesos operativos, lo que las convierte en una cuestión sistémica para las empresas, y no simplemente en una cuestión de negocio relacionada con las aplicaciones orientadas al cliente. Las API son un elemento clave para la automatización y la observabilidad.

3. GraphQL

GraphQL es un lenguaje de consulta para API y un entorno de ejecución que permite procesar dichas consultas sobre sus datos. GraphQL permite a los clientes solicitar los datos específicos que necesitan y recibir respuestas en un formato predecible, lo que reduce la obtención excesiva o insuficiente de datos. Su auge se debe al aumento del uso de las API y de la dependencia de estas, cuya gobernanza y gestión plantean dificultades a las organizaciones. GraphQL también permite un acceso más directo a los datos, lo que los convierte en un elemento de primer nivel dentro de las arquitecturas de aplicaciones, junto con la lógica de negocio tradicional. Al igual que las API, GraphQL plantea nuevos retos de seguridad que deben abordarse y requieren observabilidad.

4. DPU

Una unidad de procesamiento de datos (DPU) es un componente de hardware especializado diseñado para descargar y acelerar las tareas de procesamiento de datos de la CPU (unidad central de procesamiento). Al igual que las GPU (unidades de procesamiento gráfico), que hacen posibles la criptografía avanzada y experiencias de juego increíbles, están altamente especializadas en realizar una tarea computacional específica. Las DPU están optimizadas para gestionar el movimiento, la transformación y la administración de datos, lo que permite a la CPU centrarse en tareas informáticas de propósito general y mejora la eficiencia global del sistema. Las DPU pueden mejorar el rendimiento de las aplicaciones que hacen un uso intensivo de datos, reducir los cuellos de botella del sistema y disminuir el consumo energético. Cada vez se utilizan más en arquitecturas modernas de centros de datos, computación en el borde y cargas de trabajo de IA/ML, donde el procesamiento eficiente de grandes cantidades de datos es crucial para el rendimiento y la escalabilidad.

En conjunto, estas cuatro tecnologías están impulsando las capacidades de observabilidad y seguridad, así como la integración de la IA generativa y tradicional. Prevemos una mayor adopción y uso de las cuatro en 2024, a medida que las organizaciones avancen hacia AIOps y su convergencia con la seguridad.

F5 no es la única empresa que planea aprovechar la IA y, en particular, la IA generativa. Nuestra misión en F5 es hacer que la entrega y la seguridad de las aplicaciones sean «increíblemente sencillas». De hecho, para que la implementación y el funcionamiento de estas tecnologías sean increíblemente sencillos, es necesario integrar y aplicar la IA en todas sus formas. Estamos trabajando activamente en nuevas formas de incorporar tanto la IA tradicional —como los modelos en los que se basan nuestras tecnologías de detección de bots y fraudes— como la IA generativa.

Pero también reconocemos que hacerlo requiere invertir en las tecnologías que sustentan su éxito. Por eso contribuimos a crear el proyecto OPI (Infraestructura Programable Abierta) para acelerar la adopción de las DPU y aumentamos nuestra inversión y nuestro apoyo al código abierto. También por eso estamos ampliando nuestros esfuerzos de innovación para incorporar la IA en todas sus formas con el fin de mejorar y ampliar nuestras soluciones.

Creemos que la IA supone una evolución y llevará las capacidades de automatización a un nuevo nivel, lo que aumentará la productividad y la eficiencia en todos los puestos, pero especialmente en aquellos relacionados con la entrega y la seguridad de las aplicaciones y API que impulsan el negocio digital.