Do Monolítico ao Distribuído: O impacto da evolução de applications em ADCs

Os primeiros computadores, nas décadas de 1940 e 1950, não utilizavam applications como os conhecemos hoje. Eles foram amplamente programados usando linguagem de máquina e cartões perfurados. Os primeiros applications— o que poderíamos chamar de Applications 1.0 — surgiram ao lado dos computadores mainframe centralizados das décadas de 1960 e 1970, que operavam applications monolíticos projetados para lidar com tarefas como folha de pagamento, estoque e processamento básico de dados. Essas primeiras applications eram limitadas a uma única base de código, blocos de código muito grandes e unitários que operavam em data centers isolados ou escritórios corporativos. Pense em um castelo remoto em uma colina protegido por muros altos e um fosso, onde os trabalhadores vão para obter acesso a recursos de computação centralizados usando linguagens de computador como FORTRAN e COBOL. 

Um avanço para o modelo de application monolítica chegou com applications de três camadas, que dividiam os recursos de computação em três camadas funcionais distintas, cada uma com applications separados, mas interconectados. A camada de apresentação, ou interface do usuário, era governada por applications de desktop, como software de produtividade do trabalhador (olá, WordStar), enquanto a camada de lógica de negócios incluía um servidor de application que processava solicitações do usuário e realizava cálculos. A camada de dados, ou banco de dados, armazena e gerencia dados.    

Embora os applications de três camadas fornecessem mais modularidade e flexibilidade do que os aplicativos monolíticos, esse modelo continuava dependente da infraestrutura física do data center e de recursos locais. Applications monolíticas e de três camadas continuam sendo a norma em alguns setores, incluindo saúde, bancos e governo, onde sistemas legados atendem a requisitos regulatórios rigorosos e applications de missão crítica não podem se dar ao luxo de tempo de inatividade.  

A ascensão do comércio eletrônico na década de 1990 inaugurou a era das pontocom. Os provedores de serviços de application (ASPs) ofereciam serviços de hospedagem web semelhantes à nuvem pela World Wide Web, onde as empresas podiam lançar applications web em HTML sem precisar criar sua própria infraestrutura. Os aplicativos da Web estavam disponíveis globalmente, em qualquer lugar onde um usuário tivesse acesso discado ou banda larga. Essas applications foram divididas em três camadas: Os consumidores usavam a Internet e o software do navegador da web em seus computadores domésticos para visitar applications da web hospedados em sites ASP, enquanto os servidores de banco de dados no ASP cuidavam da compra e do armazenamento de dados dos clientes. Os aplicativos da Web ainda são dominantes no varejo on-line e têm sido fundamentais para impulsionar as operações de negócios de comércio eletrônico na Web.  

O início da década de 2010 foi a era da disrupção da nuvem, com muitos prognosticadores prevendo a morte do data center local e a ascensão da computação baseada em nuvem. Em meio à conversa sobre a transferência de toda a computação para a nuvem, muitos aplicativos foram modernizados para viver em ambientes de nuvem ou desenvolvidos na própria nuvem: applications nativos da nuvem. 

Esses aplicativos nativos da nuvem foram otimizados para escala e desempenho na nuvem, desenvolvidos do zero em arquiteturas de microsserviços, o que introduziu outra mudança de paradigma na evolução dos aplicativos. Os applications baseados em microsserviços não eram mais blocos de código autônomos e unificados, mas eram montados a partir de pequenos microsserviços implantáveis ​​de forma independente, cada um desempenhando uma única função e podendo se comunicar com outros microsserviços por meio de APIs. Microsserviços modulares foram orquestrados em applications dentro de contêineres portáteis, que são instâncias de computação virtualizadas que são autossuficientes e capazes de operar consistentemente em diferentes ambientes. Os applications baseados em microsserviços oferecem muitas vantagens em relação aos aplicativos monolíticos ou de três camadas, incluindo desenvolvimento de aplicativos mais rápido, escalabilidade aprimorada, maior flexibilidade e reutilização de serviços. 

No entanto, esses microsserviços de componentes são extraídos de bibliotecas de nuvem pública e outras plataformas remotas e retransmitidos por meio de APIs ou outros mecanismos de comunicação. Esses elementos dispersos eram difíceis de gerenciar, e expor a API aumentava a superfície de ataque do aplicativo, abrindo a porta para intrusões de rede durante a transmissão de dados e para vulnerabilidades potenciais em bibliotecas de terceiros. 

Hoje, os applications estão passando por outra mudança de paradigma. A previsão da morte do data center foi muito exagerada e muitos dos portfólios organizacionais atuais mantêm uma mistura de aplicativos tradicionais e modernos que são executados em ambientes híbridos e extraem recursos locais, de ponta e de nuvem. Isso complica ainda mais a necessidade de uma plataforma consistente para consolidar a entrega e a segurança de aplicativos e APIs onde quer que estejam.

Além disso, os aplicativos estão cada vez mais complexos, dependendo não apenas de microsserviços baseados em nuvem, mas também de fluxos de dados em tempo real e novas formas de entrada. Pense em um application típico de site de viagens. Além de fotos e conteúdo tentadores sobre o destino escolhido, há mecanismos acessados por API em tempo real para reservar quartos de hotel, voos e aluguel de carros; links para previsões do tempo em tempo real; e funcionalidade de mapeamento interativo. Esses applications modernos são altamente interconectados, multiorigem e dinâmicos, contando com dados de nuvens híbridas e ambientes distribuídos para proporcionar uma experiência robusta ao cliente. 

A complexidade — e a superfície de ataque — só aumentam quando a IA é adicionada a esses applications já altamente integrados. Serviços baseados em IA, que alavancam dados de redes e dispositivos interconectados, podem incluir mecanismos de recomendação ou chatbots; um site de viagens pode sugerir destinos e atividades personalizados com base em perfis de usuários em tempo real e análises preditivas, ou oferecer monitoramento de algoritmos de preços dinâmicos. 

Os applications de IA lidam com grandes quantidades de dados e empregam padrões de tráfego complexos, fazendo solicitações grandes e frequentes a armazenamentos de dados empresariais e modelos de IA armazenados em fábricas de IA. As cargas de trabalho de IA geralmente são implantadas em infraestrutura distribuída, incluindo nuvens públicas, dispositivos de ponta e sistemas híbridos, expondo applications a riscos de segurança de dados , ataques adversários em modelos de IA e vulnerabilidades de infraestrutura. Esses desafios estão gerando a necessidade de fornecer segurança abrangente para applications ricos em API, unificados com serviços de gerenciamento de tráfego de alto desempenho e entrega de aplicativos que ofereçam suporte a aplicativos e cargas de trabalho de IA modernos, não importa onde sejam implantados.