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风冷水冷你究竟该选谁?

发布时间:2021-01-30 15:19:09 所属栏目:传媒 来源:互联网
导读:从定义来看,笔者更觉得是对检测响应类产品如何落地的一个思路,这类产品当前最大的问题是高度依赖安全专家。所以国内真正能上马此类项目的都是安全能力非常强的头部企业,同时这些头部企业基于自身对安全的规划,也都在做XDR方面的事情,只是应用深浅的问题

从定义来看,笔者更觉得是对检测响应类产品如何落地的一个思路,这类产品当前最大的问题是高度依赖安全专家。所以国内真正能上马此类项目的都是安全能力非常强的头部企业,同时这些头部企业基于自身对安全的规划,也都在做XDR方面的事情,只是应用深浅的问题而已。所以XDR的提出,更多的是能够为大量的中小型客户提供一种综合性的、较为完整的、开箱即用的检测响应类产品以及基于云的威胁分析的安全服务。

不过在产品上、检测分析维度上的联动是第一步,XDR的精髓应该是Cross,能够基于一个威胁线索,无缝跨越多个检测类产品才是真正的目标,如何实现这个目标,目前还没有明确的答案,所以当下XDR应该更多的还是在商业模式和市场推广上,毕竟技术上没有更多新的东西。

趋势八:准入控制与ZTNA融合

准入控制作为设备接入企业网络的安全边界,一直以来都是企业的安全基础设施之一,只不过准入控制是以网络为中心,零信任是以企业资源为中心,但两者理念与零信任相似,都是默认不相信任何设备,必须进行严格校验后,才允许接入。所以两者都有身份校验、环境感知、信任评估、动态最小授权等环节,严格上来讲这些环节有重复的部分,在具体的落地过程中肯定要考虑如何统一,以便给用户最好的体验和最低的性能成本。

从企业网络安全角度来看,两者解决的问题并不冲突,准入控制主要保障使用企业网络基础设施的安全问题,ZTNA主要解决访问企业资源的安全问题,所以Google的零信任实践项目BeyondCorp(参见图 7)在企业网中的第一步也是准入控制(802.1x)。
 

ServiceNow公司IT业务管理与DevOps副总裁兼总经理RJ Jainendra认为,DevOps领域内的发展可谓参差不齐。尽管不少团队取得了进步与成功,但也有一部分DevOps核心挑战仍在困扰各类企业。根据他的观察,一些小型、独立的DevOps计划大放异彩,但由于开发与运营团队之间仍存在着多种手动流程、可见性不佳以及工具种类繁多等问题,在规模扩展的过程中往往会损害其中强调的敏捷性。例如,不少客户的软件发布速率并未显著提高,他们声称DevOps流程与现有工具选项之间存在巨大冲突,这也成为阻碍其进步的主要障碍。

Jainendra还指出,质量控制也是阻碍DevOps成功的一块拦路石。“安全性与合规性都是难以克服的问题。团队现在虽然可以快速行动,但关于风险、安全性、变更及合规性的企业流程并未跟上发展的步伐。为了真正实现DevOps成功,组织需要一步步推动这些流程的现代化与自动化转型。”

当然,Jaindendra并不否认敏捷化的进步。他提到,通过实施更广泛的敏捷管理,可以看到业界对于敏捷方法的扩展问题已经抱有充分关注。另外,团队也从敏捷方法中受益匪浅,凭借创造效率文化的新能力不断提高生产效率。即使面对大多数员工需要远程办公的现实情况,我们仍然也可以在疫情之下获得不逊于以往的团队协作优势。未来的需求是更全面地定制敏捷工作。目前,组织往往无法针对自身情况调整敏捷计划。与其他实践或者方法论一样,敏捷化的实现方法也需要进行定制,确保以最高效的方式解决当前面对的独特需求与挑战。通过定制敏捷实践,组织将让自己的工具更有效、更具吸引力。

但很多人还不太了解敏捷化趋势的当前发展状况。Roeder Consulting公司创始人兼总裁Tres Roeder表示,“项目管理专家总是爱片面强调优势。毫无疑问,敏捷化在软件开发层面带来了诸多助益,包括澄清角色定位、改善沟通效果并增强团队能力等等。但除此之外,敏捷化在其他领域的收益则缺乏确切证明。自从几年之前敏捷宣言发布以来,狂热支持者们就一直将其视为解决所有难题的万灵药。但事实并非如此,敏捷革命本身遭遇严重失败。不少亲身投入其中并愿意全面转型的组织,都深刻意识到了其中的风险。”

例如,敏捷技术在管理时间要求较为严格、以及涉及多个跨学科领域的项目中往往难以起效。假设要发起一项新的广告宣传活动,其中包含软件新产品的明确发布日期。在这种情况下,纯敏捷方法允许编程团队按个人判断自发工作,但这显然难以达到软件发布的冲刺要求。总而言之,敏捷是个“好东西”,但还要讲究一点使用场景。除了混合敏捷方法之外,预测性项目管理技术同样非常重要。Roeder强调,具有前瞻性的现代组织之前采用的只能算是「纯敏捷」方法。如今,必须在开发流程中将自适应技术与预测技术结合起来,建立起动态的定制化混合方法。

云与低代码带来价值

云计算已经成为DevOps与敏捷实践的重要驱动力。随着新冠疫情的爆发,不少企业开始全面转向远程化与数字化流程。除了开始涉足DevOps与敏捷实践之外,人们也对AI等新兴技术产生浓厚的兴趣。AI的介入能够在复杂流程中建立起高效的自动化体系,其低代码特征也引起了人们的广泛兴趣。以此为基础,普通员工也可以在极短的时间内创建、部署并扩展应用程序。但必须承认,这一切还无法给原有传统方法带来颠覆性的重大影响。

过去一年来它们在DevOps的应用领域获得了长足进步,团队切身感受到了DevOps的价值,因此对其抱有充分的信心。不过,DevOps目前还缺少一种能够在云之外独立存在的实现方式,这无疑拖慢了变革的速度。在大部分场景下,这种对云的严重依赖限制了DevOps能力的全面发挥。此外,对DevOps的分析工作也不够完善。

DevOps的核心诉求在于提高流程效率,但很多组织并不重视对结果的衡量乃至对后续监控的规划。如果无法确切理解业务变化并快速做出反应,那么持续改进将只是一句空话。

此外,低代码解决方案将成为推动DevOps发展的关键动力,分析功能缺失问题也有望由此得到解决。以往,围绕数据生成有意义的仪表板与报告内容是一项费时费力的技术性挑战。如今,低代码解决方案的出现使业务用户能够轻松从流程中提取数据并导入仪表板,快速获取相应洞见。因此,只要用发展解决发展的问题,我们终将归来DevOps全面爆发的一天。

(编辑:淮南站长网)

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