Dr. Assaf Natanzon, Eon首席架构师 Dr. Assaf Natanzon Eon首席架构师

下一个 AI 突破点藏在你的备份中

想象一下保险公司能够在瞬间隔离出过去十年中太平洋西北地区所有与火灾相关的损失索赔，或者销售部门能够收集具有特定情绪的用户反馈，以主动改进功能并避免失去潜在客户。与历史数据互动以供给 AI 的潜在积极结果是无穷无尽的，但只有当备份停止像备份一样运行时才会发生。多年来，各个行业的企业，从保险到娱乐，都将旧数据视为尘封的保险单——一种你存放起来并希望永远不需要使用的东西。这些公司创建并储存了大量的数据记录、文件和视频，这些数据几乎没有被使用，也没有为他们提供任何价值，除了作为备份策略或用于合规和监管目的。那么，如果这些数据仍然堆积在数字衣柜的后面，会有什么问题呢？大部分数据都是出于某种原因被搁置起来的，对吧？这种“无所谓”的心态忽略了 AI 时代的现实，这个时代已经极大地改变了消费者对各类服务和体验的期望。在一个企业被期望利用 AI 提供的实时洞察力并提供个性化、上下文丰富的体验的世界中，所有这些“休眠”的数据现在成为了企业中最被低估的战略资产之一。备份停留在过去在今天的快速云优先世界中，备份往往被视为静态的保险单——企业可以设置、忘记并希望永远不需要触摸的东西。现实远比这更复杂、更昂贵。可见性是第一个弱点。在分散的备份生态系统中，资源扩散、影子 IT 和错误配置的标签使得证明什么是真正受保护的或发现什么时候没有被保护变得困难。云原生备份工具增加了这个挑战，因为虽然它们很容易开启，但往往缺乏关键功能，如真正的搜索功能和单项恢复。第三方工具试图填补这些空白，但引入了自己的复杂性，需要在客户环境中部署代理和额外的机器，配置备份策略和隐藏的定价模型，企业不仅需要为许可证付费，还需要为每个存储或传输的数据单位付费。当数据需要用于合规、法律或运营需求时，传统模型的恢复过程就不够用了。大多数工具需要完整的快照恢复，即使只需要一小部分数据，也会触发整个实例的恢复。换句话说，团队被迫恢复整个数据库，而他们只需要一个表或甚至一行。结果是时间、计算能力和成本上的巨大开支。大多数公司的备份系统缺乏粒度恢复功能来规避这种冗余、浪费的过程。合规性要求揭示了另一个痛点。很少有团队能够在审计期间证明备份的成功或显示敏感数据保留策略、加密和访问控制是否正确应用。在动态的多云世界中，这可能会导致最好的情况是保留和存储膨胀，最坏的情况是存在缺口，敏感数据未被审查和未被保护。将备份视为与被动存档（如 LTO 或 Glacier）相同的企业面临着日益增长的云速度和备份准备之间的差距。没有自动发现或分类，数据即使在高度动态的环境中也可能会丢失。备份可能是不完整或不一致的，同时支出继续螺旋式增加以扑灭由此产生的火灾。从备份到数据湖：解锁 AI 的下一个前沿简单地“现代化”存储并不能带来下一个数据战略时代。相反，企业必须将备份转换为完全可搜索、分析就绪的 数据湖，不仅要满足合规和恢复需求，还要满足今天的 AI 模型所需的高质量数据集。在数据湖模型中，备份不再是静态快照。它们变成了动态存储库，丰富了上下文元数据，针对粒度搜索进行了索引，并连接了分析工具。它们不仅满足灾难恢复和合规义务，还积极地为业务智能、产品创新和客户参与做出贡献。这一转变的关键驱动因素包括： 自动化、上下文数据提取： 通过 AI 驱动的标记和自然语言处理，历史记录、文档、图像和视频可以用丰富的、可搜索的描述符进行注释。 粒度恢复能力： 与其隔离整个数据集，不如说公司可以在几秒钟内外科手术式地检索个别文件、事务、表格或媒体片段，而不会破坏更大的数据集。 无缝集成到分析管道中： 一旦备份变得可搜索和可查询，它们就可以直接输入 AI...