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Cloudflare故障引發(fā)全球互聯(lián)網(wǎng)混亂 AI時代集中式網(wǎng)絡(luò)可靠性待考

作者:知識 來源:百科 瀏覽: 【】 發(fā)布時間:2025-11-30 17:48:37 評論數(shù):

中經(jīng)記者 秦梟 北京報(bào)道

近日,故障網(wǎng)絡(luò)安全與基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)商Cloudflare遭遇自2019年以來最嚴(yán)重的全球服務(wù)中斷事件,故障持續(xù)近5小時,互聯(lián)導(dǎo)致ChatGPT、網(wǎng)混網(wǎng)絡(luò)社交媒體平臺X等多家網(wǎng)站部分用戶無法正常訪問。代集

值得注意的中式是,此次事件并非網(wǎng)絡(luò)攻擊所致,可靠考而是性待由配置文件異常引發(fā)系統(tǒng)崩潰。 Cloudflare在隨后不久發(fā)表聲明:“Cloudflare已察覺并正在調(diào)查一個影響多個客戶的故障問題:大范圍500錯誤,Cloudflare儀表板和API也出現(xiàn)故障。全球”

該事件再次引發(fā)業(yè)界對集中式網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施可靠性的互聯(lián)廣泛討論。

Akamai亞太地區(qū)及日本安全技術(shù)和戰(zhàn)略總監(jiān)Reuben Koh在接受《中國經(jīng)營報(bào)》記者采訪時表示,網(wǎng)混網(wǎng)絡(luò)問題的代集核心在于集中性風(fēng)險,現(xiàn)代技術(shù)棧的中式復(fù)雜性意味著沒有服務(wù)商能夠完全避免故障。此次事件進(jìn)一步證明,可靠考當(dāng)核心基礎(chǔ)設(shè)施出現(xiàn)故障時,可能會拖累部分互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng)。

實(shí)際上,集中式網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施的崛起源于數(shù)字化浪潮中對效率、成本與技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化的追求。在云計(jì)算普及初期,亞馬遜AWS、微軟Azure、Cloudflare等巨頭通過構(gòu)建規(guī)?;瘮?shù)據(jù)中心集群、統(tǒng)一技術(shù)架構(gòu)與全球分發(fā)網(wǎng)絡(luò),大幅降低了企業(yè)數(shù)字化門檻,企業(yè)無須自建復(fù)雜的服務(wù)器集群與安全防護(hù)系統(tǒng),僅需按需付費(fèi)即可獲得穩(wěn)定服務(wù)。

但集中式網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施在AI時代面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。隨著數(shù)字化進(jìn)程的加速,互聯(lián)網(wǎng)對少數(shù)關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施的依賴程度日益加深。這種高度集中的架構(gòu)雖然提高了效率,但也使得整個系統(tǒng)變得異常脆弱。一旦核心節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)問題,就可能引發(fā)連鎖反應(yīng),導(dǎo)致大范圍的服務(wù)中斷。

Reuben Koh認(rèn)為,當(dāng)關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施過度集中于少數(shù)幾家中心化的超大規(guī)模供應(yīng)商時,單個配置錯誤或硬件故障的影響范圍將被急劇放大。例如,一個本地故障可能引發(fā)全球范圍的連鎖反應(yīng),導(dǎo)致關(guān)鍵服務(wù)同時癱瘓。問題的根源在于過度的集中性風(fēng)險。

“行業(yè)一味追求100%的正常運(yùn)行時間并未觸及核心問題。”在Reuben Koh看來,“我們必須預(yù)設(shè)故障必然發(fā)生,并以韌性為核心采用不同的架構(gòu)設(shè)計(jì)。這也意味著需要建立多層次的容錯機(jī)制,擺脫對中心化可用區(qū)的依賴,轉(zhuǎn)向更靈活、去中心化的模式。將降級的設(shè)計(jì)原則融入系統(tǒng),使其在出現(xiàn)故障或承受壓力時能夠靈活應(yīng)變而非徹底崩潰?!?/p>

近年來,全球云廠商也開始紛紛布局分布式邊緣計(jì)算,試圖通過分散式架構(gòu)降低集中性風(fēng)險。亞馬遜AWS、微軟Azure、Akamai等云廠商近年來不斷加大在邊緣計(jì)算領(lǐng)域的投入,將計(jì)算資源從中心化數(shù)據(jù)中心向網(wǎng)絡(luò)邊緣延伸,構(gòu)建起覆蓋全球的分布式計(jì)算網(wǎng)絡(luò)。這種架構(gòu)不僅縮短了數(shù)據(jù)傳輸距離,提升了響應(yīng)速度,更重要的是通過地理分散性降低了單一區(qū)域故障對全局服務(wù)的影響。

Reuben Koh表示,展望未來,隨著AI工作負(fù)載和實(shí)時推理成為數(shù)字常態(tài),性能與運(yùn)行時間的容錯空間將進(jìn)一步收窄。依賴單一中心化供應(yīng)商處理關(guān)鍵任務(wù)型AI,將成為企業(yè)難以承受的高風(fēng)險策略。

(編輯:張靖超 審核:李正豪 校對:顏京寧)

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