Czy Twoja Strategia Przechowywania Danych Jest Gotowa na AI?

Wdrożenie AI spowodowało zwiększone zapotrzebowanie na właściwe zarządzanie danymi, a firmy są teraz pod presją, aby zapewnić dojrzałość danych. Na całym świecie, wiele firm używa lub bada AI, a ponad 82% aktywnie wykorzystuje lub rozważa AI do operacji biznesowych. Jednakże, według Gartner tylko 14% liderów cyberbezpieczeństwa może zrównoważyć maksymalizację efektywnego wykorzystania danych i zabezpieczenia danych, aby osiągnąć cele biznesowe.

Im więcej firm wykorzystuje AI, tym bardziej muszą zapewnić, że działają na najwyższym poziomie dojrzałości danych z odpowiednią ramą do zarządzania rosnącą ilością krytycznych danych, które zarządzają. Wykorzystując model ramowy dojrzałości danych, organizacje mogą zidentyfikować najbardziej efektywne sposoby optymalizacji wykorzystania danych, co pomaga wskazać luki w zabezpieczeniach i wspierać większą efektywność danych. Jako część tej ramy, organizacje również potrzebują dojrzałej strategii zarządzania danymi.

Jednym z najbardziej zaniedbanych elementów dojrzałej strategii zarządzania danymi jest posiadanie odpowiednich wymagań dotyczących przechowywania, aby tworzyć kopie zapasowe i przechowywać krytyczne dane. Firmy stają w obliczu wielu zagrożeń, jeśli chodzi o zabezpieczenia danych, a odpowiednie przechowywanie, aby obsłużyć obciążenia AI, może być jedynym sposobem, aby zapobiec utracie lub manipulacji danymi generowanymi przez AI z powodu ransomware lub innych katastrof. Twoja firma może być w stanie wykorzystywać AI, ale czy Twoja infrastruktura przechowywania jest gotowa na AI?

Dlaczego Przechowywanie Musi Być Włączone w Rozmowę o AI

Istnieje kilka powodów, dla których odpowiednie przechowywanie jest niezbędne dla danych tworzonych i konsumowanych przez AI – firmy muszą zapewnić, że dane pozostają łatwo dostępne, są zabezpieczone przed ewoluującymi zagrożeniami, mogą być odzyskane w przypadku katastrofy i muszą być zoptymalizowane pod kątem obciążeń AI.

Dostępność jest ważna, ponieważ deweloperzy muszą być w stanie szybko i efektywnie znaleźć i wykorzystać dane do szkolenia innych algorytmów AI. Większość czasu tego typu danych uważa się za “krytyczne” i może być najcenniejsze dla operacji biznesowych. Posiadanie tego rodzaju danych w szybki i łatwy sposób jest kluczem do zapewnienia zwięzłych procesów, gdy jest to najważniejsze.

Dane te również muszą mieć najwyższy poziom zabezpieczeń podczas przechowywania. Biorąc pod uwagę, że 96% ataków ransomware teraz celuje w dane zapasowe, przechowywanie musi być odporne na ransomware i w stanie wytrzymać wszelkie przestoje lub awarie, z którymi może spotkać się organizacja. Kopie zapasowe są głównymi celami ataków, ponieważ uniemożliwiają firmom odzyskanie danych, co sprawia, że są one bardziej skłonne do zapłacenia okupu, aby odzyskać krytyczne dane. Tymczasem firmy mogą być pozostawione bezbronnie i mogą doświadczyć przedłużonych okresów awarii IT, jeśli ich “krytyczne” dane nie są dostępne. To może spowodować zarówno straty wizerunkowe, jak i finansowe, które będą katastrofalne dla akcjonariuszy, klientów i pracowników.

Ataki cybernetyczne nie są jedynym powodem, dla którego przechowywanie może być utracone lub manipulowane. Dane produkcyjne, czyli dane wykorzystywane w codziennych operacjach biznesowych, powinny być zawsze traktowane tak, jakby zostały zniszczone lub uszkodzone. Dlatego też wymagana jest “złota” kopia odzyskiwania, czyli czysta, niezawodna i izolowana kopia krytycznych danych. Nieumyślne usunięcie, nadpisanie danych lub inne rodzaje błędów spowodowanych przez ludzki błąd mogą naruszyć Twoje dane. Awaria oprogramowania i sprzętu, takie jak uszkodzenia lub wirusy, mogą również narażać Twoje dane, zwłaszcza jeśli Twoje oprogramowanie i sprzęt nie mają najnowszych aktualizacji. Wreszcie, czynniki środowiskowe, takie jak przerwy w zasilaniu, powodzie i ekstremalne warunki pogodowe, są wszystkie dobrymi powodami, aby upewnić się, że Twoje dane zapasowe mogą być odzyskane.

Co więcej, narzędzia AI mogą generować ogromne ilości danych w ekspresowym tempie, a tradycyjne architektury przechowywania mogą nie być w stanie nadążyć za ilością danych, które muszą być przechowywane. Dlatego przechowywanie dla AI musi być wyposażone w możliwość efektywnego radzenia sobie z ogromnymi obciążeniami. Wykorzystanie skalowalnego i bezpiecznego przechowywania danych, takiego jak rozwiązania przechowywania warstwowego, zapewni optymalne możliwości, dzięki którym dane będą monitorowane i zapisywane.

Najlepsze Przechowywanie Danych AI (Bez Złamania Banku)

Warstwowe przechowywanie zapasowe zapewnia, że krytyczne dane są szybko dostępne i jest to jeden z najbardziej efektywnych kosztowo rozwiązań. Umożliwia przechowywanie danych, co pozwala na dostęp i ponowne wykorzystanie danych w dowolnym momencie. Warstwowe przechowywanie i kopie zapasowe organizują dane na podstawie ich ważności i częstotliwości dostępu. Dane o wysokiej ważności trafiają na szybkie, drogie przechowywanie, takie jak dyski SSD, podczas gdy mniej krytyczne dane są przechowywane na tańszych, wolniejszych nośnikach, takich jak dyski HDD lub przechowywanie w chmurze. Konkretnie, dane AI powinny być przechowywane na warstwie 0 lub warstwie 1, biorąc pod uwagę powyższe wymagania. Warstwa 0 to przechowywanie o wysokiej wydajności dla danych o krytycznym znaczeniu z nośnikami NVMe i macierzami pamięci flash. Warstwa 1 to przechowywanie o wysokiej wydajności dla często dostępnych danych z dyskami SSD i nośnikami pamięci flash hybrydowej.

Idąc dalej, tworzenie kopii zapasowych danych przechowywanych w warstwowym przechowywaniu tak często, jak to możliwe, pozwoli na szybki dostęp w przypadku katastrofy, takiej jak błąd ludzki lub celowa modyfikacja. Zapewnienie kopii danych zapasowych przechowywanych w wielu miejscach, z kilkoma rodzajami szyfrowania i na różnych nośnikach jest jedynym sposobem, aby upewnić się, że kopie zapasowe są zabezpieczone.

Podczas wyboru dostawcy kopii zapasowych i przechowywania, które są odporne na ransomware, ważne jest, aby upewnić się, że wybierasz przechowywanie niemienne, które może wytrzymać każdego rodzaju katastrofy, która mogłaby narazić Twoje dane. Ważne jest, aby zauważyć, że nie wszystkie przechowywanie niemienne spełniają tego wymagania. Jeśli “niemienne” dane mogą być nadpisane przez administratora kopii zapasowych lub przechowywania, dostawcę lub atakującego, wówczas nie jest to prawdziwe rozwiązanie przechowywania niemienego. Zrozumienie podstawowej koncepcji prawdziwej niemienności pomoże oddzielić bezpieczne systemy kopii zapasowych od pustych deklaracji dostawców.

Te pięć wymagań pomaga określić środowisko przechowywania kopii zapasowych, które zapewnia niemienność:

1. Przechowywanie obiektowe S3: w pełni udokumentowany, otwarty standard z natywną niemiennością, który umożliwia niezależne testy penetracyjne
2. Czas niemienności: dane kopii zapasowych muszą być niemienne w momencie zapisu
3. Brak dostępu do działań niszczących: żaden administrator – wewnętrzny lub zewnętrzny – nie powinien mieć możliwości modyfikacji, usunięcia lub resetowania danych niemienych.
4. Segregacja oprogramowania i przechowywania kopii zapasowych: oprogramowanie i przechowywanie kopii zapasowych muszą być fizycznie odizolowane, aby zapobiec naruszeniu poświadczeń, które mogą być wykorzystane do modyfikacji lub zniszczenia danych, oraz aby zapewnić odporność na inne katastrofy.
5. Format sprzętowy: dedykowane urządzenie izoluje przechowywanie niemienne od wirtualizowanych powierzchni ataku i powinno usunąć wszystkie ryzyka podczas konfiguracji, aktualizacji i konserwacji.

Spełniając te wymagania, organizacje mogą zapewnić niemienność i tym samym upewnić się, że niezależnie od tego, co się wydarzy – ransomware, zagrożenia wewnętrzne lub naruszenia poświadczeń – dane kopii zapasowych pozostają chronione i odzyskiwalne.

Podczas gdy AI staje się stałym narzędziem dla firm, muszą one przyjąć i zidentyfikować lepsze zarządzanie danymi i infrastrukturę, aby zapewnić dojrzałość danych. Odpowiedź na to może leżeć w warstwowym przechowywaniu i kopiach zapasowych jako najlepszym sposobie zabezpieczenia ogromnych ilości danych generowanych i szkolonych przez AI i umożliwienia szybkiego dostępu i zabezpieczenia tych krytycznych i rozległych danych.