| REKLAMA |
 |
Każda nowa generacja architektury aplikacji wpływa na ruch w sieci. Jest to istotne, ponieważ każda znacząca zmiana wymaga dostosowania systemów dostarczania i zabezpieczeń aplikacji. W przypadku aplikacji AI, choć skala i złożoność problemów wzrastają, wyzwania pozostają znajome.
Nowe wzorce ruchu
Jedną z kluczowych konsekwencji wdrożenia sztucznej inteligencji jest wzrost ruchu w dwóch osiach: poziomej (E-W) i pionowej (N-S) . Jego znaczna część na linii N-S będzie pochodzić od aplikacji AI, co sprawia, że wychodząca ścieżka N-S stanie się strategicznym punktem kontroli obok tradycyjnej ścieżki przychodzącej.
W perspektywie najbliższych 2–3 lat aplikacje AI będą uzupełniać istniejące portfele, a konsolidacja nastąpi wraz ze zrozumieniem popytu na interfejsy języka naturalnego (NLI) . Zwiększona dystrybucja na ścieżce N-S wymaga wzmocnienia usług bezpieczeństwa na granicy firmowej. Jednocześnie rosnący ruch E-W w różnych środowiskach wymusza rozwój sieci jej łączących (ang. multicloud networks) oraz rozwiązań bezpieczeństwa a także kontroli dostępu wewnątrz organizacji.
W efekcie w architekturze AI pojawiają się dwa nowe punkty integracji usług (ang. insertion points ), które stwarzają okazję do przemyślenia strategii wdrożeń nowych elementów pod kątem efektywności, redukcji kosztów i skuteczności działania. Jest to szczególnie ważne w obliczu coraz częstszych luk w zabezpieczeniach serwerów inferencyjnych, które komunikują się z klientami przez API. Wdrażanie zabezpieczeń API na tym poziomie jest kluczowe dla ochrony modeli AI i serwerów, oraz pełni rolę „ostatniej linii obrony” i umożliwia szybką reakcję na nowe zagrożenia dzięki programowalnym rozwiązaniom bezpieczeństwa.
Punkty integracji dla dostarczania i bezpieczeństwa aplikacji
W oparciu o wzorce wnioskowania AI można wyróżnić sześć różnych punktów integracji usług aplikacji. Każdy z nich pozwala zoptymalizować bezpieczeństwo, skalowalność i wydajność w rozszerzonej architekturze.
Większość usług dostarczania i bezpieczeństwa aplikacji można wdrożyć w dowolnym punkcie integracji , z wyjątkiem tych zaprojektowanych do specyficznych środowisk, jak kontrolery wejścia i warstwa sieci aplikacyjnej w Kubernetes, które wymagają dostosowania do konkretnych infrastruktur.
Choć istnieją sprawdzone praktyki dopasowywania usług do punktów integracji , każda architektura korporacyjne ma swoje unikalne wymagania. To właśnie dlatego elastyczność i programowalność w projektowaniu usług aplikacyjnych oraz zabezpieczeń są kluczowe dla efektywnego zarządzania infrastrukturą IT.
Źródło: F5
Wyzwania związane z aplikacji AI są dobrze znane. Choć te problemy ewoluują, wiele z nich dotyczy zagadnień, które rozwiązywaliśmy od minionej dekady – zaznacza Bartłomiej Anszperger. – Sztuczna inteligencja zmienia jednak sposób dystrybucji obciążeń i wzorce ruchu. Większość tego ruchu w sieci to ruch aplikacyjny, a coraz częściej ruch API i na tym polega różnica. Zrozumienie tych nowych wzorców i sposobu ich dystrybucji między rdzeniem, chmurą a brzegiem sieci daje wgląd w to, jakie usługi dostarczania i bezpieczeństwa aplikacji są potrzebne oraz gdzie należy je wdrożyć.
Nowe wzorce ruchu
Jedną z kluczowych konsekwencji wdrożenia sztucznej inteligencji jest wzrost ruchu w dwóch osiach: poziomej (E-W) i pionowej (N-S) . Jego znaczna część na linii N-S będzie pochodzić od aplikacji AI, co sprawia, że wychodząca ścieżka N-S stanie się strategicznym punktem kontroli obok tradycyjnej ścieżki przychodzącej.
W perspektywie najbliższych 2–3 lat aplikacje AI będą uzupełniać istniejące portfele, a konsolidacja nastąpi wraz ze zrozumieniem popytu na interfejsy języka naturalnego (NLI) . Zwiększona dystrybucja na ścieżce N-S wymaga wzmocnienia usług bezpieczeństwa na granicy firmowej. Jednocześnie rosnący ruch E-W w różnych środowiskach wymusza rozwój sieci jej łączących (ang. multicloud networks) oraz rozwiązań bezpieczeństwa a także kontroli dostępu wewnątrz organizacji.
W efekcie w architekturze AI pojawiają się dwa nowe punkty integracji usług (ang. insertion points ), które stwarzają okazję do przemyślenia strategii wdrożeń nowych elementów pod kątem efektywności, redukcji kosztów i skuteczności działania. Jest to szczególnie ważne w obliczu coraz częstszych luk w zabezpieczeniach serwerów inferencyjnych, które komunikują się z klientami przez API. Wdrażanie zabezpieczeń API na tym poziomie jest kluczowe dla ochrony modeli AI i serwerów, oraz pełni rolę „ostatniej linii obrony” i umożliwia szybką reakcję na nowe zagrożenia dzięki programowalnym rozwiązaniom bezpieczeństwa.
Punkty integracji dla dostarczania i bezpieczeństwa aplikacji
W oparciu o wzorce wnioskowania AI można wyróżnić sześć różnych punktów integracji usług aplikacji. Każdy z nich pozwala zoptymalizować bezpieczeństwo, skalowalność i wydajność w rozszerzonej architekturze.
- Usługi globalne (dla całej organizacji)
Na tym poziomie dominują głównie usługi bezpieczeństwa, obejmujące również rozwiązania na poziomie firmowym, takie jak DNS, GSLB i sieci wielochmurowe. Mechanizmy bezpieczeństwa, takie jak DDoS i Bot Protection, doskonale się tu sprawdzają, ponieważ uniemożliwiają zapobiegają wykorzystaniu krytycznych (i kosztownych) zasobów głębiej w infrastrukturze IT, szczególnie w aplikacjach, które są hostowane w chmurze publicznej. - Usługi wspólne (dla konkretnej lokalizacji)
Zapewniają dodatkową ochronę przed atakami oraz gwarantują dostępność aplikacji i infrastruktury. Oferują takie funkcje jak balansowanie obciążenia dla aplikacji, API czy usług infrastrukturalnych (np. zapory ogniowe, SSL VPN). - Usługi aplikacyjne (dla konkretnej aplikacji)
W tym punkcie usługi są ściśle powiązane z aplikacjami lub API, które obsługują i chronią. Obejmują zapory aplikacyjne (WAF), lokalne balansowanie obciążenia oraz kontrolę dostępu, zabezpieczając komunikację pomiędzy użytkownikiem a aplikacją. - Sieciowanie mikrousług (dla konkretnego klastra)
Usługi na tym poziomie są zwykle wdrażane w ramach infrastruktury Kubernetes i obejmują m.in. wzajemne uwierzytelnianie transportowe (mTLS) oraz warstwę sieci (ang. service mesh ), które zabezpieczają komunikację między aplikacjami. - Usługi wnioskowania AI (dla kompleksów obliczeniowych AI)
Ten nowy punkt integracji jest specyficzny dla aplikacji AI i obejmuje funkcje dostarczania i bezpieczeństwa zaprojektowane specjalnie w celu dostarczania i ochrony usług wnioskowania AI. Typowe rozwiązania to balansowanie obciążenia oraz ograniczanie przepustowości na poziomie warstwy aplikacyjnej w celu ochrony API wnioskowania AI. - Usugi infrastrukturalne AI (dla serwerów AI)
Ostatni, nowy punkt integracji jest skorelowany z siecią AI. Te usługi są wdrażane na jednostkach DPU (Data Processing Units) do obsługi zadań związanych z dostarczaniem i bezpieczeństwem. Dzięki temu procesory CPU są odciążone od z zadań związanych z infrastrukturą, dzięki czemu mogą być w pełni wykorzystane do przetwarzania zapytań zwiększając tym samym wydajność serwerów wnioskowania.
Większość usług dostarczania i bezpieczeństwa aplikacji można wdrożyć w dowolnym punkcie integracji , z wyjątkiem tych zaprojektowanych do specyficznych środowisk, jak kontrolery wejścia i warstwa sieci aplikacyjnej w Kubernetes, które wymagają dostosowania do konkretnych infrastruktur.
Wybór odpowiedniego punktu integracji powinien uwzględniać takie czynniki jak skuteczność zabezpieczeń, wydajność operacyjną oraz optymalizację koszty, zarówno tych operacyjnych, jak i związanych z przetwarzaniem ruchu w infrastrukturze IT – komentuje Bartłomiej Anszperger. – F5 wspiera wdrażanie tych usług w jak największej liczbie punktów integracji w różnych środowiskach, umożliwiając organizacjom dopasować je do ich specyficznych rozwiązań infrastrukturalnych i środowiska.
Choć istnieją sprawdzone praktyki dopasowywania usług do punktów integracji , każda architektura korporacyjne ma swoje unikalne wymagania. To właśnie dlatego elastyczność i programowalność w projektowaniu usług aplikacyjnych oraz zabezpieczeń są kluczowe dla efektywnego zarządzania infrastrukturą IT.
Źródło: F5
Najnowsze wiadomości
Customer-specific AI: dlaczego w 2026 roku to ona przesądza o realnym wpływie AI na biznes
W 2026 roku sztuczna inteligencja przestaje być ciekawostką technologiczną, a zaczyna być rozliczana z realnego wpływu na biznes. Organizacje oczekują dziś decyzji, którym można zaufać, procesów działających przewidywalnie oraz doświadczeń klientów, które są spójne w skali. W tym kontekście coraz większe znaczenie zyskuje customer-specific AI - podejście, w którym inteligencja jest osadzona w danych, procesach i regułach konkretnej firmy, a nie oparta na generycznych, uśrednionych modelach.
PROMAG S.A. rozpoczyna wdrożenie systemu ERP IFS Cloud we współpracy z L-Systems
PROMAG S.A., lider w obszarze intralogistyki, rozpoczął wdrożenie systemu ERP IFS Cloud, który ma wesprzeć dalszy rozwój firmy oraz integrację kluczowych procesów biznesowych. Projekt realizowany jest we współpracy z firmą L-Systems i obejmuje m.in. obszary finansów, produkcji, logistyki, projektów oraz serwisu, odpowiadając na rosnącą skalę i złożoność realizowanych przedsięwzięć.
SkyAlyne stawia na IFS dla utrzymania floty RCAF
SkyAlyne, główny wykonawca programu Future Aircrew Training (FAcT), wybrał IFS Cloud for Aviation Maintenance jako cyfrową platformę do obsługi technicznej lotnictwa i zarządzania majątkiem. Wdrożenie ma zapewnić wgląd w czasie rzeczywistym w utrzymanie floty, zasoby i zgodność, ograniczyć przestoje oraz zwiększyć dostępność samolotów szkoleniowych RCAF w skali całego kraju. To ważny krok w modernizacji kanadyjskiego systemu szkolenia załóg lotniczych.
Wykorzystanie AI w firmach rośnie, ale wolniej, niż oczekiwano. Towarzyszy temu sporo rozczarowań
Wykorzystanie sztucznej inteligencji w firmach rośnie, ale tempo realnych wdrożeń pozostaje znacznie wolniejsze od wcześniejszych oczekiwań rynku. Dane pokazują, że z rozwiązań AI korzysta dziś wciąż niewiele przedsiębiorstw, a menedżerowie coraz częściej wskazują na bariery regulacyjne, koszty oraz brak powtarzalnych efektów biznesowych. W praktyce technologia jest testowana głównie w wybranych obszarach, a kluczowe decyzje nadal pozostają po stronie człowieka. Również w firmach, które wdrożyły AI, nierzadko towarzyszą temu rozczarowania.
Europejski przemysł cyfryzuje się zbyt wolno – ERP, chmura i AI stają się koniecznością
Europejski przemysł średniej wielkości wie, że cyfryzacja jest koniecznością, ale wciąż nie nadąża za tempem zmian. Ponad 60% firm ocenia swoje postępy w transformacji cyfrowej jako zbyt wolne, mimo rosnącej presji konkurencyjnej, regulacyjnej i kosztowej. Raport Forterro pokazuje wyraźną lukę między świadomością potrzeby inwestycji w chmurę, ERP i AI a realną zdolnością do ich wdrożenia – ograniczaną przez braki kompetencyjne, budżety i gotowość organizacyjną.
Europejski przemysł średniej wielkości wie, że cyfryzacja jest koniecznością, ale wciąż nie nadąża za tempem zmian. Ponad 60% firm ocenia swoje postępy w transformacji cyfrowej jako zbyt wolne, mimo rosnącej presji konkurencyjnej, regulacyjnej i kosztowej. Raport Forterro pokazuje wyraźną lukę między świadomością potrzeby inwestycji w chmurę, ERP i AI a realną zdolnością do ich wdrożenia – ograniczaną przez braki kompetencyjne, budżety i gotowość organizacyjną.
Najnowsze artykuły
5 pułapek zarządzania zmianą, które mogą wykoleić transformację cyfrową i wdrożenie ERP
Dlaczego jedne wdrożenia ERP dowożą korzyści, a inne kończą się frustracją, obejściami w Excelu i spadkiem zaufania do systemu? Najczęściej decyduje nie technologia, lecz to, jak organizacja prowadzi zmianę: czy liderzy biorą odpowiedzialność za decyzje czy tempo jest dopasowane do zdolności absorpcji oraz czy ludzie dostają klarowność ról i realne kompetencje. Do tego dochodzi pytanie: co po go-live - stabilizacja czy chaos w firmie? Poniżej znajdziesz 5 pułapek, które najczęściej wykolejają transformację i praktyczne sposoby, jak im zapobiec.
SAP vs Oracle vs Microsoft: jak naprawdę wygląda chmura i sztuczna inteligencja w ERP
Wybór systemu ERP w erze chmury i sztucznej inteligencji to decyzja, która determinuje sposób działania organizacji na lata — a często także jej zdolność do skalowania, adaptacji i realnej transformacji cyfrowej. SAP, Oracle i Microsoft oferują dziś rozwiązania, które na pierwszy rzut oka wyglądają podobnie, lecz w praktyce reprezentują zupełnie odmienne podejścia do chmury, AI i zarządzania zmianą. Ten artykuł pokazuje, gdzie kończą się deklaracje, a zaczynają realne konsekwencje biznesowe wyboru ERP.
Transformacja cyfrowa z perspektywy CFO: 5 rzeczy, które przesądzają o sukcesie (albo o kosztownej porażce)
Transformacja cyfrowa w finansach często zaczyna się od pytania o ERP, ale w praktyce rzadko sprowadza się wyłącznie do wyboru systemu. Dla CFO kluczowe jest nie tylko „czy robimy pełną wymianę ERP”, lecz także jak policzyć ryzyko operacyjne po uruchomieniu, ocenić wpływ modelu chmurowego na koszty OPEX oraz utrzymać audytowalność i kontrolę wewnętrzną w nowym modelu działania firmy.
Agentic AI rewolucjonizuje HR i doświadczenia pracowników
Agentic AI zmienia HR: zamiast odpowiadać na pytania, samodzielnie realizuje zadania, koordynuje procesy i podejmuje decyzje zgodnie z polityką firmy. To przełom porównywalny z transformacją CRM – teraz dotyczy doświadczenia pracownika. Zyskują HR managerowie, CIO i CEO: mniej operacji, więcej strategii. W artykule wyjaśniamy, jak ta technologia redefiniuje rolę HR i daje organizacjom przewagę, której nie da się łatwo nadrobić.
Composable ERP: Przewodnik po nowoczesnej architekturze biznesowej
Czy Twój system ERP nadąża za tempem zmian rynkowych, czy stał się cyfrową kotwicą hamującą rozwój? W dobie nieciągłości biznesowej tradycyjne monolity ustępują miejsca elastycznej architekturze Composable ERP. To rewolucyjne podejście pozwala budować środowisko IT z niezależnych modułów (PBC) niczym z klocków, zapewniając zwinność nieosiągalną dla systemów z przeszłości. W tym raporcie odkryjesz, jak uniknąć pułapki długu technologicznego, poznasz strategie liderów rynku (od SAP po MACH Alliance) i wyciągniesz lekcje z kosztownych błędów gigantów takich jak Ulta Beauty. To Twój strategiczny przewodnik po transformacji z cyfrowego "betonu" w adaptacyjną "plastelinę".
Cyberodporność fabryk: AI na straży ciągłości produkcji
Cyberataki to poważne zagrożenia wycieku danych oraz utraty zaufania partnerów biznesowych. Coraz c… / Czytaj więcej
Wnioski z NIS2: Kryzys zasobów i kompetencji w obliczu cyberzagrożeń
Dyrektywa NIS2 miała poprawić cyberbezpieczeństwo europejskich firm. W praktyce obnaża ic… / Czytaj więcej
97% firm doświadcza incydentów związanych z Gen AI – jak budować odporność na 2026
Z raportu Capgemini Research Institute „New defenses, new threats: What AI and Gen AI bring to cybe… / Czytaj więcej
Polskie firmy pod presją ransomware - nowe dane ESET
Polskie firmy mierzą się z gwałtownym wzrostem zagrożeń cybernetycznych, a najnowszy raport „Cyberp… / Czytaj więcej
Gdy AI przechodzi na ciemną stronę: złośliwe LLM-y jako nowa broń cyberprzestępców
Sztuczna inteligencja nie tylko automatyzuje procesy biznesowe – coraz częściej napędza też najbard… / Czytaj więcej
Cyberbezbronność polskich MŚP: Tylko 2% firm gotowych na starcie z AI
Polska gospodarka stoi na małych i średnich przedsiębiorstwach, ale ich cyfrowe fundamenty są kruch… / Czytaj więcej
3 na 4 projekty związane z agentową AI napotkają poważne trudności związane z bezpieczeństwem
W ciągu ostatniego roku Palo Alto Networks współpracowało z 3000 czołowych europejskich liderów biz… / Czytaj więcej
