O impacto da IA na entrega e na segurança de aplicações é tão confuso quanto um experimento mental de mecânica quântica.
Sem retomar o famoso experimento mental do gato de Schrödinger em estados quânticos simultâneos, parece haver uma confusão semelhante sobre qual será, exatamente, o impacto da IA generativa na entrega e na segurança de aplicações.
Isso decorre principalmente de duas características fundamentais das aplicações de IA:
- São aplicações modernas
- Eles dependem muito de APIs
Isso leva à conclusão de que, em grande parte, a entrega e a segurança de aplicações não são tão afetadas assim pela IA generativa. Afinal, os mesmos serviços de segurança de APIs podem ser usados para proteger APIs de IA, e a pilha de tecnologia ainda inclui os mesmos protocolos de sempre, que podem ser protegidos por soluções contra DDoS e pelo bom e velho WAF. Preocupações com bots? As soluções de defesa contra bots também dão conta disso.
São necessários novos recursos para a segurança de APIs? Sim, alguns. Especificamente, em relação à transição para o compartilhamento de dados não estruturados. Os serviços de entrega de aplicações (como o balanceamento de carga) precisam evoluir para lidar com as particularidades da inferência de IA? Sim, um pouco. Mas os serviços em si continuam sendo praticamente… os mesmos.
Mas — e é aqui que entra o segundo dos nossos estados quânticos — a implantação de aplicações de IA geralmente implica uma mudança na arquitetura. Portanto, a IA muda tudo e nada ao mesmo tempo.
Afinal, os servidores de inferência de IA não são apenas servidores web ou de aplicações e geralmente seguem um padrão arquitetural que expande a arquitetura moderna de aplicações com uma nova camada dedicada à inferência de IA. Sem repetir todos os detalhes, confira uma breve recapitulação da evolução das arquiteturas de aplicações:
Há uma série de mudanças nos componentes dessa aplicação moderna — e em onde eles estão localizados — que alteram muito mais a entrega de aplicações do que a segurança de aplicações.
Por exemplo, quando analisamos os possíveis pontos de inserção para entrega e segurança de aplicações, podemos observar que os pontos mais profundos da arquitetura têm menos probabilidade de precisar do que tradicionalmente chamamos de serviços de “porta de entrada”. Esses recursos incluem balanceamento global de carga de servidores, proteção contra DDoS e redes multinuvem. Portanto, na porta de entrada, praticamente nada muda.
Mas e quanto à camada de inferência? Ela precisará de balanceamento de carga — e não apenas de balanceamento de carga, mas de balanceamento de carga inteligente. Isso é entrega de aplicações. Um gateway de IA capaz de monitorar e proteger o tráfego de IA de saída provavelmente também é uma boa ideia nesse caso, assim como uma série de serviços de segurança. Na verdade, uma pesquisa de mercado que realizamos no início deste ano revelou exatamente quais serviços as pessoas querem usar e onde pretendem implantá-los. Quando se trata de entrega e segurança no ponto de inserção de “IA Norte-Sul”, elas querem:
- 44% gateway de IA
- 21% de segurança de APIs
- 13% Balanceamento de carga
- 29% de defesa contra bots
Agora, esses mesmos serviços também são desejados no ponto de inserção da “porta de entrada Norte-Sul”, mas em proporções diferentes. E, quanto mais se avança na camada de inferência de IA, menos serviços são necessários. Ainda assim, são justamente esses serviços que serão mais afetados pela necessidade de ajustar algoritmos, monitoramento e roteamento para lidar com as diferenças existentes nessa camada. O serviço pode até ser o mesmo — o bom e velho balanceamento de carga —, mas seus recursos evoluirão para atender às necessidades específicas das fábricas de IA.
E é aí que surge a confusão, na minha opinião. O mercado entende que as aplicações de IA são aplicações modernas que dependem de APIs. Isso significa que o mercado é perfeitamente capaz de reconhecer que os serviços existentes de entrega e segurança de aplicações funcionarão tão bem para a IA quanto funcionam para outras aplicações modernas e APIs.
Mas o mercado também entende que a IA está mudando a arquitetura dessas aplicações e introduzindo novos pontos de inserção nos quais esses serviços podem ser implementados de forma mais eficaz. E essa é a maior mudança causada pela IA: a arquitetura.
Isso não é pouca coisa. Mudanças arquiteturais afetam tudo, desde a entrega e a segurança de aplicações até o monitoramento, a automação e as redes. Isso significa que, mesmo que os serviços de entrega e segurança de aplicações não mudem tanto, o local e a forma como eles são implantados mudam bastante.
Fazer isso da maneira certa é uma parte importante da preparação para escalar a IA de forma significativa.
Sobre o autor
Lori MacVittie é engenheira distinta e evangelista-chefe no Escritório do CTO da F5, com ampla experiência em entrega de aplicações, estratégia de automação e infraestrutura. Ela é conhecida por transformar complexidade em clareza, seja definindo diretrizes para agentes de IA, analisando arquiteturas multinuvem frágeis ou investigando os limites de sistemas escaláveis. Ela acumula mais de trinta anos de experiência no setor, abrangendo desenvolvimento de aplicações, arquitetura de TI e operações de redes e sistemas. Antes de ingressar na F5, atuou como editora de tecnologia e recebeu diversos prêmios. MacVittie tem mestrado em Ciência da Computação e é uma autora prolífica, com publicações que abrangem segurança, nuvem e arquitetura empresarial. Ela também é uma entusiasta de jogos de tabuleiro e videogames, além de ter opiniões assumidamente fortes sobre queijos.
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