데이터 저장 전략이 AI-레디인가?

AI의 채택으로 인해 데이터 거버넌스에 대한 필요성이 증가하고 있으며, 기업들은 데이터 성숙도를 보장하기 위해 압력을 받고 있습니다. 전 세계적으로 많은 기업들이 AI를 사용하거나 탐색하고 있으며, 82% 이상의 기업들이 비즈니스 운영을 위해 AI를 적극적으로 사용하거나 고려하고 있습니다. 그러나 Gartner에 따르면 데이터 보안과 비즈니스 목표를 균형 있게 조절하는 사이버 보안 리더는 14%에 불과합니다.

더 많은 기업들이 AI를 사용하기 위해 서두르면서, 데이터 성숙도에 대한 적절한 프레임워크를 갖추고 있는지 확인해야 합니다. 데이터 성숙도 모델 프레임워크를 사용하여 조직은 데이터 사용을 최적화하는 가장 효과적인 방법을 식별할 수 있으며, 보안의 격차를 식별하고 데이터 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 이 프레임워크의 일부로, 조직은 또한 성숙한 데이터 관리 전략을 필요로 합니다.

성숙한 데이터 관리 전략의 가장 간과되는 부분 중 하나는 임계 데이터를 백업하고 저장하기 위한 적절한 저장소 요구사항을 갖추는 것입니다. 기업들은 데이터 보안에 대한 많은 위협에 직면하지만, AI 작업량을 처리하기 위한 적절한 저장소는 AI 생성 데이터가 랜섬웨어 또는 기타 재해로 인해 손실되거나 조작되는 것을 방지하는唯一한 방법일 수 있습니다. 귀하의 비즈니스가 AI-가능할 수 있지만, 저장소 인프라는 AI-레디인가?

AI 대화에 저장소가 참여해야 하는 이유

AI에 의해 생성되고 소비되는 데이터에 대한 적절한 저장소가 필요한 이유는 여러 가지가 있습니다. 기업들은 데이터가 쉽게 액세스할 수 있으며, 발전하는 위협으로부터 안전하고, 재해 발생 시 복구할 수 있으며, AI 작업량에 최적화되어야 합니다.

액세스 가능성은 중요한데, 개발자가 다른 AI 알고리즘을 훈련하기 위해 데이터를 신속하게 찾고 활용할 수 있어야 하기 때문입니다. 대부분의 경우 이러한 유형의 데이터는 “임무-임계”로 간주되며, 비즈니스 운영에서 가장 가치 있는 데이터일 수 있습니다. 이러한 유형의 데이터를 쉽게 사용할 수 있도록 하는 것은 중요한 프로세스를 원활하게 진행하는 데 핵심입니다.

이 데이터는 또한 저장 중에最高 수준의 보안이 필요합니다. 96%의 랜섬웨어 공격이 현재 백업 데이터를 대상으로 하고 있기 때문에, 저장소는 랜섬웨어-프루프이고, 조직이 직면할 수 있는 모든 종류의 다운타임이나 중단에 대처할 수 있어야 합니다. 백업은 공격자들이 데이터를 복원할 수 없게 하여 기업이 랜섬웨어에 대처할 수 없게 만들기 때문에 공격의 주요 대상입니다. 이 사이에, 비즈니스는 방어할 수 없게 되며, 임계 데이터가 액세스할 수 없게 되면 IT 중단의 연장된 기간을 겪을 수 있습니다. 이는 주주, 고객, 직원 모두에게 재정적, 명예적 손실을 초래할 수 있습니다.

サイバーセキュリティ 공격은 저장소가 손실되거나 조작되는唯一한 이유가 아닙니다. 생산 데이터 또는 비즈니스 운영에서 사용되는 데이터는 항상 파괴되거나 손상된 것으로 간주되어야 합니다. 따라서 임계 데이터의 금본 복구 복사본, 즉 깨끗하고 신뢰할 수 있으며 분리된 복사본은 필수입니다. 의도하지 않은 삭제, 데이터 덮어쓰기 또는 기타 종류의 인간 오류로 인해 데이터가 손상될 수 있습니다. 소프트웨어 및 하드웨어 오류, 즉 부패 또는 바이러스도 데이터를 위험에 빠뜨릴 수 있으며, 특히 소프트웨어 및 하드웨어가 최신 업데이트를 받지 않은 경우에는 더욱 그렇습니다. 마지막으로, 정전, 홍수, 극端 날씨와 같은 환경적 요인도 데이터 백업이 복구될 수 있도록 보장하는 좋은 이유입니다.

또한, AI 도구는 엄청난 양의 데이터를 지수적으로 생성할 수 있으며, 전통적인 저장소 아키텍처는 저장해야 하는 데이터의 양을 따라갈 수 없습니다. 따라서, AI를 위한 저장소는 효율적으로大量의 작업량을 처리할 수 있어야 합니다. 확장 가능하고 보안이 강화된 데이터 저장소, 즉 계층화된 저장소 솔루션을 사용하면 데이터가 모니터링되고 저장되는 최적의 기능을 제공할 수 있습니다.

AI 데이터의 최선의 저장소 (예산을 깨지 않고)

계층화된 백업 저장소는 중요한 데이터가 신속하게 액세스할 수 있으며, 가장 비용 효율적인 솔루션 중 하나입니다. 데이터 보존을 허용하므로 데이터를 언제든지 액세스하고 재사용할 수 있습니다. 계층화된 저장소 및 백업은 데이터의 중요도 및 액세스 빈도에 따라 데이터를 구성합니다. 높은 우선순위의 데이터는 빠르고 비싼 저장소인 SSD에 저장되고, 중요도가 낮은 데이터는 더 저렴하고 느린 미디어인 HDD 또는 클라우드 저장소에 저장됩니다. 특히, AI 데이터는 위의 요구사항에 따라 0단계 또는 1단계에 저장되어야 합니다. 0단계는 임계 데이터를 위한 고속 저장소로, NVMe 미디어 유형과 올 플래시 저장소 어레이를 사용합니다. 1단계는 자주 액세스되는 데이터를 위한 고성능 저장소로, SSD와 하이브리드 플래시 저장소 미디어 유형을 사용합니다.

さらに, 계층화된 저장소에 저장된 데이터를 가능한 한 자주 백업하면 재해 발생 시 빠르게 액세스할 수 있습니다. 여러 위치에 저장된 백업 데이터의 복사본을 보장하고, 여러 종류의 암호화 및 다양한 미디어 유형을 사용하여 백업이 안전하다는 것을 보장하는 것이 중요합니다.

랜섬웨어-프루프 백업 및 저장소 벤더를 선택할 때, 모든 종류의 재해에 대처할 수 있는 불변 저장소를 선택하는 것이 중요합니다. 그러나 모든 불변 저장소가 이 약속을 지키지 않는다는 점에 유의해야 합니다. ‘불변’ 데이터가 백업 또는 저장소 관리자, 벤더 또는 공격자에 의해 덮어쓸 수 있다면, 그것은真正한 불변 저장소 솔루션이 아닙니다.真正한 불변성의 핵심 개념을 이해하면 보안 백업 시스템과 빈 벤더의 주장을 구별하는 데 도움이 됩니다.

이 다섯 가지 요구사항은 불변성을 제공하는 백업 저장소 환경을 정의합니다.

1. S3 오브젝트 저장소: 완전히 문서화된 오픈 표준으로, 내부 불변성을 제공하며, 독립적인 침투 테스트를 허용합니다.
2. 즉시 불변성: 백업 데이터는 기록되는 순간부터 불변해야 합니다.
3. 파괴적 동작에 대한 액세스 제한: 내부 또는 외부 관리자는 불변 데이터를 수정, 삭제 또는 재설정할 수 없어야 합니다.
4. 백업 소프트웨어 및 저장소 분리: 백업 소프트웨어와 백업 저장소는 물리적으로 분리되어야 하며, 손상된 자격 증명이 데이터를 변경 또는 파괴하는 것을 방지하고, 기타 재해에 대한 회복力を 제공해야 합니다.
5. 하드웨어 형식: 전용 어플라이언스는 가상화된 공격 표면으로부터 불변 저장소를 분리하고, 설정, 업데이트 및 유지 보수 중 발생할 수 있는 모든 위험을 제거해야 합니다.

이러한 요구사항을 충족함으로써, 조직은 불변성을 보장하고, 랜섬웨어, 내부 위협 또는 자격 증명 침해와 같은 모든 상황에서 백업 데이터가 보호되고 복구될 수 있도록 할 수 있습니다.

AI가 비즈니스에서 일관된 도구가 되는 경우, 기업들은 데이터 관리 및 인프라를 개선하여 데이터 성숙도를 보장해야 합니다. 이에 대한 답은 계층화된 저장소 및 백업에 있을 수 있으며, AI에 의해 생성되고 훈련된大量의 데이터를 보안하고, 신속하게 액세스하고 보안할 수 있는 최선의 방법입니다.