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[国际智库]美国:政府网站流量60%由机器人发生!应采取自动措施处理过载成绩

发布者:王龙明
导读关于任何展开在线业务的组织来说,机器人是他们的任务内容之一。据许多公司估量,他们在线流量的40%是由机器人发生的。随着更多效劳转到线上,以及选民希望能从公共部门网站取得与私营部门网站一样杰出的效劳,这种少量的机器人活动甚至与政府机构更相关。从2017年9月到同年11月,美国联邦网站的拜访量超越25.4亿次,这些网站必需预备好无效和平安地为越来越多的拜访者(无论是机器人还是人)提供效劳。现实上,一些

[国际智库]美国:政府网站流量60%由机器人产生!应采取主动措施解决过载问题nload="pagespeed.CriticalImages.checkImageForCriticality(this);" />

关于任何展开在线业务的组织来说,机器人是他们的任务内容之一。据许多公司估量,他们在线流量的40%是由机器人发生的。随着更多效劳转到线上,以及选民希望能从公共部门网站取得与私营部门网站一样杰出的效劳,这种少量的机器人活动甚至与政府机构更相关。从2017年9月到同年11月,美国联邦网站的拜访量超越25.4亿次,这些网站必需预备好无效和平安地为越来越多的拜访者(无论是机器人还是人)提供效劳。现实上,一些政府机构发现他们网站流量的60%由机器人发生。

传统的IP阻拦只能暂时缓解成绩。对方的机器人操作员检测到阻拦后,可以改动IP,然后开端一个新的机器人入侵。与尽能够多地阻拦机器人的传统做法不同,一种新的机器人管理形式可以协助机构就如何处置机器人活动做出更实时、更明智的决议。这种新形式让机构IT可以采取一种积极自动的办法来检测、剖析和做出明智的决议,以处置他们网站上的一切类型的机器人活动。

经过这种办法,IT团队将可以:

  • 辨认已知和未知的机器人。

  • 依据业务影响和检测办法对机器人停止分类。

  • 给每个机器人类别指定管理政策。

  • 运用一系列复杂的办法来管理共同的机器人流量。

  • 将源效劳器和业务上的担负以及IT影响最小化。

经过积极自动的内嵌机器人管理,多个行为相似的机器人可被作为一组来管理,而不是单个管理。相比阻拦一切的机器人,机构IT团队可以允许一切由人发生的流量经过,并监控那些运用本人网站的机器人,如搜索引擎、业务协作同伴和供给商。IT团队还可以为无害机器人提供其他内容,并将其他机器人流量引导至另外一个源效劳器。一切这些确保了无缝操作和最少的中缀,让选民能在线享用政府效劳。

相比阻拦一个无害机器人并提示操作人员,一个积极自动的机器人管了解决方案提供了几种办法,这些办法或减慢了无害机器人检索信息的速度,或经过给它们提供不同的信息而不是它们想要的信息来诈骗它们。机构也可以采取基于速度的措施,以最大限制地增加无益机器人发生的少量流量带来的影响。无论如何,机构都可以更好地管理机器人对网络根底设备发生的影响,以及更好地控制他们选择放在网上以供别人检查的信息,后者是面临网络要挟和黑客攻击的政府机构的一个次要担忧。在管理机器人活动方面,机构有许多战略可以选择。

基于速度的措施

经过控制允许机器人抓取网站内容的速度,网站可以管理一切类型的机器人对源效劳器的影响。这种办法对管理协作同伴的机器人和其他无益机器人很有用,不然这些机器人能够会招致网站功能下降。即便面对一个无害机器人,有时最好的应对措施能够是给它想要的信息,但延迟它对信息的提取或减慢它提取信息的速度,最大水平地增加它对网站功能的影响。

提供另外的源效劳器或缓存内容

这个战略允许组织更好地管理机器人流量带给源效劳器的负载。例如,机构可以为合法用户专门留出一些高功能效劳器,为各种业务类别的机器人以及被实时检测到的无害机器人留出其他效劳器。提供缓存内容也最大限制地增加了源效劳器的负载,返还已缓存的信息不会影响到网站功能。

标识由机器人生成的 Web 恳求

机构能够只是希望在呈现机器人流量时取得提示,以在源效劳器采取举动。在这种状况下,一个机器人管了解决方案应该要能标识出任何由机器人生成的Web恳求。

总的来说,复杂地阻拦机器人不再是成功管理机器人的最佳办法。相反,机构应该施行一个积极自动的机器人管理战略,该战略应用实时、内嵌的大数据剖析,为管理不同类型的机器人流量提供更多选择。机构应该可以评价机器人流量以供剖析,以及抽样调查登录流量,这些流量反映出机器人对所采取的措施的反响。假如没有这种可见性,机构将不能够确切晓得所采用的机器人管了解决方案能否转移了机器人的影响。

编译:邓桂华。本文来自nextgov,原文—— http://www.nextgov.com/ideas/2018/01/3-steps-successful-bot-management/145129/ 。创头条(Ctoutiao.com)独家稿件,转载请注明链接及出处。投稿邮箱:tougao@ctoutiao.com