對于任何開展在線業(yè)務(wù)的組織來說，機器人是他們的工作內(nèi)容之一。據(jù)許多公司估計，他們在線流量的40%是由機器人產(chǎn)生的。隨著更多服務(wù)轉(zhuǎn)到線上，以及選民希望能從公共部門網(wǎng)站獲得與私營部門網(wǎng)站一樣卓越的服務(wù)，這種大量的機器人活動甚至與政府機構(gòu)更相關(guān)。從2017年9月到同年11月，美國聯(lián)邦網(wǎng)站的訪問量超過25.4億次，這些網(wǎng)站必須準(zhǔn)備好有效和安全地為越來越多的訪問者(無論是機器人還是人)提供服務(wù)。事實上，一些政府機構(gòu)發(fā)現(xiàn)他們網(wǎng)站流量的60%由機器人產(chǎn)生。

　　傳統(tǒng)的IP攔截只能暫時緩解問題。對方的機器人操作員檢測到攔截后，可以改變IP，然后開始一個新的機器人入侵。與盡可能多地攔截機器人的傳統(tǒng)做法不同，一種新的機器人管理模式可以幫助機構(gòu)就如何處理機器人活動做出更實時、更明智的決定。這種新模式讓機構(gòu)IT能夠采取一種積極主動的方法來檢測、分析和做出明智的決定，以處理他們網(wǎng)站上的所有類型的機器人活動。

　　通過這種方法，IT團隊將能夠：

　　識別已知和未知的機器人。

　　根據(jù)業(yè)務(wù)影響和檢測方法對機器人進(jìn)行分類。

　　給每個機器人類別指定管理政策。

　　使用一系列復(fù)雜的方法來管理獨特的機器人流量。

　　將源服務(wù)器和業(yè)務(wù)上的負(fù)擔(dān)以及IT影響最小化。

　　通過積極主動的內(nèi)嵌機器人管理，多個行為類似的機器人可被作為一組來管理，而不是單個管理。相比攔截所有的機器人，機構(gòu)IT團隊可以允許所有由人產(chǎn)生的流量通過，并監(jiān)控那些使用自己網(wǎng)站的機器人，如搜索引擎、業(yè)務(wù)合作伙伴和供應(yīng)商。IT團隊還可以為有害機器人提供其他內(nèi)容，并將其他機器人流量引導(dǎo)至另外一個源服務(wù)器。所有這些確保了無縫操作和最少的中斷，讓選民能在線享受政府服務(wù)。

　　相比攔截一個有害機器人并提醒操作人員，一個積極主動的機器人管理解決方案提供了幾種方法，這些方法或減慢了有害機器人檢索信息的速度，或通過給它們提供不同的信息而不是它們想要的信息來欺騙它們。機構(gòu)也可以采取基于速度的措施，以最大限度地減少有益機器人產(chǎn)生的大量流量帶來的影響。無論如何，機構(gòu)都可以更好地管理機器人對網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施產(chǎn)生的影響，以及更好地控制他們選擇放在網(wǎng)上以供他人查看的信息，后者是面臨網(wǎng)絡(luò)威脅和黑客攻擊的政府機構(gòu)的一個主要擔(dān)憂。在管理機器人活動方面，機構(gòu)有許多策略可以選擇。

　　基于速度的措施

　　通過控制允許機器人抓取網(wǎng)站內(nèi)容的速度，網(wǎng)站可以管理所有類型的機器人對源服務(wù)器的影響。這種方法對管理合作伙伴的機器人和其他有益機器人很有用，不然這些機器人可能會導(dǎo)致網(wǎng)站性能下降。即使面對一個有害機器人，有時最好的應(yīng)對措施可能是給它想要的信息，但延遲它對信息的提取或減慢它提取信息的速度，最大程度地減少它對網(wǎng)站性能的影響。

　　提供另外的源服務(wù)器或緩存內(nèi)容

　　這個策略允許組織更好地管理機器人流量帶給源服務(wù)器的負(fù)載。例如，機構(gòu)可以為合法用戶專門留出一些高性能服務(wù)器，為各種業(yè)務(wù)類別的機器人以及被實時檢測到的有害機器人留出其他服務(wù)器。提供緩存內(nèi)容也最大限度地減少了源服務(wù)器的負(fù)載，返還已緩存的信息不會影響到網(wǎng)站性能。

　　標(biāo)識由機器人生成的Web請求

　　機構(gòu)可能只是希望在出現(xiàn)機器人流量時獲得提醒，以在源服務(wù)器采取行動。在這種情況下，一個機器人管理解決方案應(yīng)該要能標(biāo)識出任何由機器人生成的Web請求。

　　總的來說，簡單地攔截機器人不再是成功管理機器人的最佳方法。相反，機構(gòu)應(yīng)該實施一個積極主動的機器人管理策略，該策略利用實時、內(nèi)嵌的大數(shù)據(jù)分析，為管理不同類型的機器人流量提供更多選擇。機構(gòu)應(yīng)該能夠評估機器人流量以供分析，以及抽樣調(diào)查登錄流量，這些流量反映出機器人對所采取的措施的反應(yīng)。如果沒有這種可見性，機構(gòu)將不可能確切知道所采用的機器人管理解決方案是否轉(zhuǎn)移了機器人的影響。

　　編譯：鄧桂華。本文來自nextgov