Sterling Wilson, Field CTO i Object First – Intervju-serie

Sterling Wilson, Field Chief Technology Officer (CTO) i Object First er en teknologi-strateg med en unik perspektiv som han har tilegnet seg som infrastruktur-ingeniør i offentlig og privat sektor. Ved å utnytte erfaring fra tekniske og ledelsesroller i selskaper innen datasikkerhet/ledelse og lagring, bringer han en helhetlig perspektiv til å beskytte og maksimere verdien av data. Ved å engasjere seg i den større IT-samfunnet, arbeider Sterling for å øke adopsjonen av datasikkerhet gjennom sikkerhets-arkitektur, ledende tanker og praktisk utdanning på tvers av industrien.

Object First er et selskap som utvikler backup-lagringssystemer som er spesialbygget for Veeam, med deres flaggskipprodukt kalt Ootbi (“out-of-the-box immutability”). Disse systemene er designet for å være ransomware-bevis, med innebygget immutable lagring som forhindrer at backups kan endres eller slettes. De er også konstruert for enkelhet og hastighet, med mulighet for å deployere på bare 15 minutter, samtidig som de leverer høy ytelse for backup- og gjenopprettingsoperasjoner.

Hvordan ble du først involvert i å håndtere infrastruktur eller backup-systemer for kritiske data-miljøer, og hvordan har din perspektiv utviklet seg med økningen av AI?

Jeg ble først involvert i å håndtere infrastruktur og backup-systemer som en Microsoft-infrastrukturkonsulent i Washington, D.C., der jeg bygget og vedlikeholdt alt fra domenekontrollere og Exchange-servere til filservere og dataene som var lagret på dem. På det tidspunktet var ting relativt enkle med tape-backups og avstands-kopier som standardpraksis.

Mitt perspektiv skiftet under mine år som en Virtualisering-arkitekt ved Social Security Administration, der vi så den første store utviklingen i backup. Da miljøene ble mer og mer virtualisert, ble dataene selv sentrale i arkitekturen, og miljøet ble dataene og omvendt, noe som ledet til en eksplosjon i datasettene og endret hvordan vi aksesserte kilde-dataene for backup. Skytjenesten utvidet disse praksisene, men det var ikke før oppblomstringen av dagens trusler og den raske veksten av AI at en ny rekke utfordringer virkelig oppstod.

Trusler retter nå direkte mot backups for å eliminere gjenopprettingsalternativer. Samtidig brukes AI både til å utnytte data for finansiell gevinst og til å styrke datasikkerheten i møte med angrep. AI har også introdusert nye prioriteringer rundt å beskytte hele datapipeline fra rådata og funksjonsbutikker til trening-infrastruktur, modell-artefakter og registre, noe som får vår bransje til å omvurdere de tradisjonelle datasiloer for å sikre sikkerhet på hver trinn i AI-livssyklusen.

I ditt syn, hva definerer en moderne, fullt utviklet katastrofe-gjenopprettingsplan – ikke bare i teorien, men i praktisk, dag-til-dag-drift?

En moderne, fullt utviklet katastrofe-gjenopprettingsplan bør omfatte seks kritiske komponenter. Disse inkluderer å involvere riktige personer, å matche risiko og tiltak, å prioritere aktiver, å definere tidsrammer, å konfigurere backups og å påtvinge testing og optimalisering. Disse seks faktorene sikrer at katastrofe-gjenopprettingsplanen fungerer som tiltent i tilfelle en krise.

Den første komponenten i planen er å sikre at riktige personer har riktige roller. Hver medlem bør ha klare ansvar i gjenopprettingsprosessen. Det bør også være en klar kommunikasjonslinje mellom alle teammedlemmer, inkludert leverandører og kunder. Den neste komponenten er en fullstendig liste over risiko og konsekvenser. Denne listen bør omfatte hendelser en organisasjon kan lide og forberede en steg-for-steg-gjenopprettingsprotokoll for hver, og definere roller, handlinger og verktøy.

Å prioritere hvilke aktiver som er kritiske for bedriftskontinuitet, samt å rangere dem i rekkefølge etter viktighet. Hver aktiv bør ha en klar gjenopprettingsprotokoll, og hver teammedlem bør forstå sin gjenopprettingsprosess. Når det gjelder bedriftskontinuitetsstrategier er det viktig å vurdere hvor mye nedtid og data-tap en bedrift kan håndtere. Alltid å henvise til gjenopprettingspunkt-objektivet og gjenoppretningstid-objektivet vil hjelpe ledere å holde seg konsistente med målene sine.

De to siste komponentene som er avgjørende for en effektiv katastrofe-gjenopprettingsplan er å konfigurere backups og å påtvinge testing og optimalisering. Når teamet forstår tidsrammene og er på spor for gjenoppretting, er det tid å konfigurere backups. Dette inkluderer å velge backup-metoder, -steder og -frekvens, å definere gjenopprettingshastighet og å utpeke personer som er ansvarlige. Til slutt vil regelmessige tester sikre at når katastrofen inntrer, er selskapene forberedt.

Med økningen av AI-generert data, ser du en endring i hvordan bedrifter prioriterer hva som blir backuppet – og hvor ofte?

Som flere selskaper adopterer AI og håndterer de enorme mengdene AI-generert data som bedriftskontinuitet avhenger av, trenger disse “kronjuvelene” ekstra beskyttelse og vil begynne å prioriteres over andre data. Tradisjonelt ville nye arbeidsbelastninger være en ettertanke for backups, men AI bringer nye data til forkant av backup-samtalen. Overraskende er det et AI-data backup-gap. Mange organisasjoner gjør ikke nok for å beskytte sin AI-genererte data. 65% av organisasjonene backupper bare ~ 50% av sin totale volum av AI-generert data regelmessig.

I fremtiden er det sannsynlig at vi vil se en skift mot mer AI-data som blir backuppet. Etterhvert som flere bedrifter begynner å forstå viktigheten av AI i sine operasjoner, vil de begynne å utvikle store mengder data som intellektuell eiendom og begynne å forstå den store verdien den har. Sikkerhetsteamene vil også forstå hvor stor sikkerhetsrisiko det er å la denne typen data være ubeskyttet. Tapet av denne dataen er ikke bare ødeleggende fra et sikkerhetsperspektiv, men også fra et konkurransefortrinn og bedriftskontinuitetsperspektiv.

Hva er de vanligste gapene du ser i organisasjoners nåværende backup-strategier, særlig når det gjelder å håndtere uventede avbrudd som flom eller maskinhaveri?

En av de mest effektive strategiene for å oppnå data-sikkerhet under et avbrudd er å eliminere enkelt-punkts-feil og sikre at backups forblir immutable og gjenopprettable, uavhengig av katastrofen. Med en trussel-aktør eller et angrep er immutable backups essensielle for å oppnå en komprehensiv beskyttelsesstrategi som anvender anbefalte industri-løsninger som er enkle og lette å deployere. Immutable backups er uforanderlige og motstandsdyktige mot endringer. Disse backups tilbyr en ren og sikker kopi av dataene. I sin enkleste definisjon sikrer immutabilitet at data ikke kan endres eller slettes en gang de er registrert, og gir en sikker måte å beskytte kritiske data på. Selv om produksjons- og data-backup-systemer eller tilgangskontroller er kompromittert, forblir dataene trygge. Dette kan bare oppnås ved å bruke et backup-lagringssystem som er “sikker-ved-design” med null-tilgang til destruktive handlinger, og denne null-tilgangen må være verifiserbar med tredjeparts-testing. For å sikre at denne immutable data forblir gjenopprettable i alle scenarioer, inkludert flom og maskinhaveri, er en 3-2-1 backup-strategi grunnleggende, og sikrer at du har kopier av dine data på forskjellige sikre systemer, med på-premis immutable lagring som den raskeste måten til gjenoppretting på.

For selskaper som investerer tungt i AI-infrastruktur, hva bør de vurdere når de velger mellom på-premis, hybrid og sky-først backup-løsninger?

Som AI stadig mer blir ryggraden i mange selskapers infrastruktur og operasjoner, er en av de viktigste tingene å vurdere det riktige lagringssystemet for å trygt og sikret lagre dataene som AI-verktøy og -applikasjoner genererer. Det kan være vanskelig å avgjøre hvilken alternativ som er best mellom på-premis og sky-først backup-løsninger, men en hybrid-tilnærming er den beste måten å støtte AI-infrastruktur på. En hybrid-løsning presenterer en smidig og tilpasningsdyktig løsning som vil fremme AI-suksess og hjelpe til å drive meningsfulle forretningsresultater.

Hybrid-løsningen tilbyr både skalerbarhet av skyen og kontrollen som på-premis gir. Hybrid-modeller tillater også arbeidsbelastninger å justeres etterhvert som organisasjonens behov utvikler seg. Dette er spesielt viktig for AI-infrastruktur, da det er sannsynlig at AI-arbeidsbelastninger vil stadig kreve mer støtte. Hybrid-lagring kombinerer også lokale og sky-backup-alternativer for å gi en ekstra lag beskyttelse. Vanligvis inkluderer det en fysisk backup-enhet på-premis som backupper data til skyen. Samarbeidskrav kan også møtes med hybrid-data. Det tillater sensitiv data å bli lagret på stedet for raskest tilgang og gjenoppretting, samtidig som det fortsatt er mulig å laste ned data til skyen for ekstra beskyttelse og redundans.

Hvor viktig er geografisk redundans i backup og katastrofe-gjenopprettingsplanlegging i dag, særlig med den økende risikoen for ekstreme vær-hendelser?

Geografisk redundans refererer til replikering av data i to separate geografiske lokasjoner. Data lagres i en primær lokasjon og replikeres deretter til en sekundær region i tilfelle en katastrofe eller data-bortfall. En failover til den sekundære lokasjonen utløses deretter for å sikre bedriftskontinuitet. Data aksesseres fra den sekundære lokasjonen uten avbrudd til brukerne med minimal nedtid.

Geografisk redundans tillater data og kritiske applikasjoner å forbli aktive og gjenopprettable selv når katastrofen inntrer. Sky-lagring møter også redundanskrav og kan lagre data i mer enn en lokasjon; men sky-lagring tilbyr ikke den raske gjenoppretting mange organisasjoner krever i dag. Ved å utnytte på-premis immutable lagring som primær backup-lokasjon og tiering til skyen for den sekundære kopi, gir det en ekstra lag redundans som gir IT-teamene ro i hjertet, da de vet at data er trygt lagret og at organisasjonene kan raskt bytte til en sekundær region hvis nødvendig. For organisasjoner som ikke kan tåle lange perioder med nedtid og som sterkt avhenger av data-tilgjengelighet, er geografisk redundans et essensielt alternativ.

Kunne du gå gjennom hvordan immutable backups og objekt-lagring brukes til å beskytte mot ransomware eller utilsiktet data-korruptering?

Immutable backups er nøkkelen til både ransomware og generell katastrofe-gjenoppretting. Det presenterer den mest formidable forsvarslinjen og gir en pålitelig reserve i tilfelle en data-bortfall. Immutable backups er det ultimate valget for å sikre gjenoppretting etter et angrep. Den immutable naturen sikrer at data ikke kan krypteres eller endres av ransomware, og bevarer deres opprinnelige tilstand. Selv om nettverket er kompromittert, forblir immutable backups uendret og tilbyr en pålitelig data-gjenoppretting.

Immutable backups sikrer at backup-data forblir uendret fra øyeblikket det skrives for å forhindre uautoriserte endringer, opprettholde data-integritet og forsvare mot ransomware og krypteringsangrep. Den beviste og mest sikre måten å oppnå dette på er gjennom S3-versjonering kombinert med Object Lock, som påtvinger immutabilitet når et objekt opprettes i lagringssystemet. Dette eliminerer risikoen for manipulering, malware-injeksjon eller sletting – selv i tilfelle insider-trusler eller legitimasjon-kompromiss. I motsetning til dette mangler legacy-lagringssystemer, designet i den for-ransomware-æraen, naturlig immutabilitet i deres kjernearkitektur.

Hva rolle bør backup-systemer spille i å svare på cybersecurity-hendelser? Er denne responsen forskjellig når den berørte dataen støtter AI-drevne tjenester?

Etter en cybersecurity-hendelse som et ransomware-angrep er det viktig å sikre at du har en sterk og effektiv ransomware-strategi, særlig siden ingen er immun mot ransomware-angrep. Data-backup-strategier er avgjørende, og det finnes flere måter backups sikrer at kritiske data forblir trygge og gjenopprettable. Ved å vedlikeholde oppdaterte kopier av data, kan effekten av ransomware reduseres betydelig. Duplisering av kritisk informasjon og lagring av den offline eller på et annet sted sikrer gjenoppretting, selv om lokale backups er kompromittert. En av de viktigste stegene er å sikre at dine backups er isolert fra nettverket og begrense tilgang til backup-systemer til infeksjonen er utryddet.

Når det gjelder AI-arbeidsbelastninger, særlig de som involverer modell-trening og inferenslogger, hva slags data må prioriteres i en gjenopprettingssituasjon?

Når det gjelder data-prioritering for AI-arbeidsbelastninger, er det første steget å vurdere kvaliteten på dataene. Selv om LLM-er er trent på store datasett, hvis dataene ikke er av god kvalitet, vil AI-utdataene ikke være effektive. Det finnes flere faktorer for å bestemme kvaliteten på dataene: nøyaktighet, konsistens, fullstendighet, relevans og pålitelighet. Likevel kan dette fremdeles presentere en utfordring, da organisasjoner kan bli tvunget til å velge hvilke data som skal prioriteres i en katastrofe-gjenopprettingssituasjon.

Det andre steget er å identifisere hvilke kvalitetsdata som bør prioriteres i gjenoppretting for å møte gjenopprettingsmål. Disse målene bør fremheve målene og metrikker som vil bestemme suksessen til gjenopprettingen. Gjenopprettingspunkt-objektivet (RPO) er en viktig metrikk, da det bestemmer den maksimale mengden data-tap en organisasjon kan håndtere. Gjenoppretningstid-objektivet (RTO) etablerer den maksimale tiden en organisasjon kan tåle gjenoppretting. Disse målene må også være i linje med forretningsprioriteringer. Når målene er definert, må kvalitetsdata klassifiseres basert på dens avhengighet. For å bestemme dette, tenk på hva slags data som vil fremme bedriftskontinuitet. Etter alle disse stegene er tatt, bør det være en klar samling av kvalitets- og avhengige data som er i linje med gjenopprettingsmål og etablerer bedriftskontinuitet som bør prioriteres i en gjenoppretningssituasjon.

Hvordan hjelper du organisasjoner med å balansere kostnadene av robuste backup- og gjenopprettingssystemer med nødvendigheten av å være forberedt på lav-sannsynlighet, men høy-impakt-katastrofer?

En kost-nytte-analyse kan hjelpe organisasjoner med å veie kostnadene av ulike backup- og gjenopprettingsstrategier mot potensielle kostnader av data-tap og nedtid fra en katastrofe eller krise. Denne analysen krever å identifisere kritiske systemer og data, å definere gjenopprettingspunkt-objektiver (RPO) og gjenoppretningstid-objektiver (RTO), og deretter å vurdere hvordan backup-strategier er i linje med disse behovene, og å måle avkastningen på investeringen (ROI) gjennom en sammenligning av kostnader og besparelser fra minimerte avbrudd. Når risikofaktorene er balansert og en backup-strategi er valgt, er det kritisk å kjøre denne analysen regelmessig for å bekrefte at organisasjonens backup- og katastrofe-gjenopprettingskrav ikke har endret seg. Hvis de har, må backup-strategier vurderes på nytt for å sikre at prioritet-data blir beskyttet og sikret i kjølvannet av en naturlig katastrofe eller sikkerhets hendelse.

Hvis du kunne anbefale bare én forbedring som de fleste selskaper bør gjøre på sin katastrofe-gjenopprettingsstrategi nå, hva ville det være – og hvorfor?

En forbedring jeg ville anbefale er å skille backup-programvare fra backup-lagring. For ofte kjører selskaper både i samme miljø eller enhet, noe som skaper en enkelt-eksplosjonsradius – hvis programvare-laget er kompromittert, går lagringen med det. Ved å isolere backup-lagring ved å bruke tredjeparts-testede og godkjente løsninger, reduserer du dramatisk angrepsflaten og møter null-tillit-prinsipper. Denne separeringen sikrer at selv om en angriper får kontroll over produksjons- eller backup-håndteringssystemer, forblir dine faktiske backup-data utenfor rekkevidde. Det er en enkel arkitektonisk endring, men den gjør forskjellen mellom totalt tap og en rask, sikker gjenoppretting.

Takk for det flotte intervjuet, lesere som ønsker å lære mer bør besøke Object First.