F5中國區金融事業部技術總監兼安全事業部副總經理 陳亮

隨著人工智能(AI)、物聯網 (IoT)等技術的日益普及，企業擁抱互聯網技術的程度不斷提高，越來越多的企業開始考慮利用數字化來提升勞動生產率和利用電子商務擴大經營范圍。與此同時，國家先后出臺了多項戰略規劃，全面引領、保障中國的數字化建設順利開展。并且，疫情的新常態化也倒逼著企業加快數字化轉型升級的步伐，各行各業進一步認識到企業數字化轉型的現實意義。但是數字化轉型并不僅僅是把業務從線下轉移到線上這么簡單，轉型過程中會遇到很多挑戰。

從負載均衡到基于云原生的，可感知、自適應的應用交付，F5一直走在應用交付的前沿?；诙嗄甑奶剿骱蜕罡?，F5對2022年應用交付和安全領域的發展趨勢進行了展望，為企業提供前瞻性的洞察，幫助企業在數字化轉型的過程中把握機遇并規避風險。

邊緣計算改變數據處理方式，安全風險不斷擴大

眾所周知，隨著數字化的發展，數據生成的速度達到了前所未有的水平。根據國際電信聯盟(ITU)的研究報告，到2020年，每個人平均每秒至少創建1.7MB的數據。數據處理正在日益靠近用戶和網絡邊緣，邊緣計算正在改變全球數百萬臺設備處置、處理和傳輸數據的方式。這些數據流可以為企業提供有價值的洞察，從而提高企業系統和流程的效率和效能。毫無疑問，邊緣計算的應用將更加廣泛，中國的邊緣計算市場也呈現蓬勃發展之勢。據IDC發布的《中國半年度邊緣計算服務器市場(2021上半年)跟蹤報告》顯示，2021上半年，中國邊緣計算服務器整體市場規模達到13.30億美元，較2020年增長23.9%。IDC預計，2020-2025年中國邊緣計算服務器市場規模年復增長率將達到22.2%，高于全球的20.2%。

盡管如此，對企業來說，邊緣計算也增加了攻擊面擴大的風險。在未來幾年，攻擊者將利用邊緣的接縫對企業由于應用邊緣計算而建立的大量的站點和設備、由于跨站點手動實現而在應用程序和網絡安全控制中引發的漏洞，以及缺少可觀測性和集中管理這幾個方面發起攻擊?，F在正是企業直面邊緣安全挑戰的最佳時機，因此企業必須保證企業與站點之間的安全通信、統一安全策略執行、自動化以及跨站點觀測來確保企業應用的安全性。從邊緣到云端再到數據中心，統一執行具有自適應能力的控制措施將有助于解決分布式應用面臨的挑戰。

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近期，哈佛大學科學和國際事務中心對外發布一則報告，報告顯示，未來10年，中國將在5G、半導體等幾個領域全面趕超美國。5G作為國家產業政策的重點，商業化進程持續加快，用戶規模快速增長，必將在應用領域發揮越來越重要的作用。在5G領域，服務提供商將利用他們在5G部署、IT資產和管理服務解決方案方面的經驗來提高運營效率。在對5G基礎設施和客戶主導的邊緣計算解決方案進行試驗后，服務提供商將在資產和運營地點提供通用運營模式，整合云、安全和類似軟件即服務 (SaaS) 的服務。

另外，企業各業務部門之間的合作將進一步增強。隨著服務提供商基于更加敏捷和面向DevSecOps的工作流程來加速數字化轉型，明年跨職能團隊創建的速度將繼續加快。

但在未來一年里，邊緣地點可能不會增加，因為它們已經是服務提供商的既有資產，并且將會被用于融合托管服務解決方案與5G基礎設施的推廣。未來，企業、制造業和政府客戶將更加關注基于5G的創新，借助5G技術提升運營效率。

金融領域三大趨勢：開放銀行、加密貨幣以及A

由于數字經濟在過去幾年蓬勃發展，數字資產已成為人們關注的焦點。這種為數字資產創建的新金融架構將對金融服務機構產生深遠影響，因為它徹底改變了這些資產的創建、轉移、存儲和擁有的方式。并且，這場疫情也以不可預見的方式考驗了金融服務機構 (FSI) 的業務彈性。2022年，開放銀行、加密貨幣，以及人工智能 (AI) 和機器學習(ML)在客戶情報和欺詐檢測方面的應用將會成為金融領域發展的三大主要趨勢。

首先，開放銀行將大量涌現，并持續推動金融科技生態系統的擴展。金融科技將出現爆炸式增長，并得到普及，這將不斷推動金融服務民主化，增加市場機遇。借助開放銀行這一舉措，金融行業將站在技術革命的前沿，提高為客戶服務的水平，同時也為沒有銀行賬戶和無法享受金融服務的人群提供支持。

其次，加密貨幣將成為銀行的主流資產，并使高凈值客戶有能力投資加密貨幣。最近，加密貨幣領域對于欺詐行為的打壓以及更為嚴格的行業規則，將為這種替代性的資產發展成為主流貨幣鋪平道路。同時，隨著高凈值人數的持續激增，富裕經濟持續蓬勃發展。高凈值人群已經喜歡上了這種新的投資方式，并看到了加密貨幣資產的優點。隨著加密資產的持續迅猛發展，銀行將為客戶提供進一步的投資機會。

最后，人工智能 (AI) 和機器學習(ML)在客戶情報和欺詐檢測方面的應用將是金融行業的應用安全發展的另一大趨勢。隨著加密貨幣和數字資產在亞洲受到熱捧，企業需要加快步伐來阻擋無孔不入的金融欺詐者。由于組織的犯罪手段狡猾且適應能力強，用單一的、一刀切的分析方法來進行防御必定會失敗，而人工智能和機器學習的結合將能夠克服這些挑戰，更快地阻止欺詐行為，并提高防欺詐團隊的效率。

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