在人工智能和混合云时代构建牢不可破的数据基础设施

Octavian Tanase
Chief Product Officer

2024年4月18日

释放人工智能的力量：为混合云构建牢不可破的基础

业务和数字化转型的不懈推动已将数据置于企业成功的最前沿。它推动创新与增长，并塑造竞争格局。然而，需要保护的数据量和复杂性不断增加，给企业带来了重大挑战。本文探讨了数据保护和网络弹性对于保护宝贵资产的重要性。

数据洪流及其影响

预计到2025年，全球数据圈将达到惊人的180ZB。这种指数级增长给技术领导者带来了多方面挑战。根据Gartner®的数据，“到2027年，将有超过50%的企业管理数据在数据中心或云之外进行创建和处理，这比2023年的20%大幅增加。”因此，随着数据的增长，您的数据保护问题也会随之凸显。

勒索软件并非罕见现象；暗网基础设施已变得十分凶险，针对从初创企业到大型企业的任何实体组织。远程数据访问和管理激增3倍，造成多层漏洞。与此同时，网络攻击造成的停机成本也在飙升：根据Pingdom的数据，医疗保健行业的停机成本为每小时636000美元；而能源领域的停机成本则为每小时248万美元；经纪服务业的停机成本为每小时648万美元。

随着数据持续爆炸式增长，在人工智能的推动下，数据蔓延和碎片化将带来额外的复杂性。数据将越来越多地驻留在不同的环境和位置，从集中式数据库到云环境和个人设备，使管理和安全性变得愈加复杂。与此同时，威胁形势也在发生变化。网络犯罪分子不断开发复杂手段，利用漏洞窃取敏感信息。这意味着，企业必须保持警惕，不断调整其安全策略。

我们受到的攻击有多严重？网络安全公司称，到2031年，勒索软件预计将每2秒攻击一家企业，而2021年这一数字为每11秒。

解决问题的切入点在哪里？

构建牢不可破的数据基础设施是一项复杂挑战。这涉及到许多内部和外部变量，而且我们永远无法控制所有这些变量。然而，在快速变化的环境中，我们有可能找到一个“安全”的地方。问题是，您在设计数据保护策略与牢不可破的数据基础设施时，做到什么地步才算足够好？您可以部署的技术有很多，从复制到冗余，从快照到备份，从防火墙到擦除编码。

与生活中的一切同理，保存、存储和保护数据也需要成本。而且，这种成本可能并不适合您的所有数据资产。因此，设计牢不可破的数据基础设施的第一步就是，确定您拥有的数据资产、数据资产的风险状况以及谁有权访问这些数据。

数据保护和网络弹性的新思路

Hitachi Vantara采取主动方式来保护客户的数据。无论数据是在数据中心、云端还是边缘，也无论运行在哪个供应商的解决方案上，我们都会确保他们的关键生产和备份数据始终可用且受到保护。

我们与中国电信旗下的山东电信合作，帮助他们管理快速增长的非结构化数据。山东电信是中国最大的固定电话服务提供商，也是第三大移动电信服务提供商。为了提高数据安全性，管理快速增长的非结构化数据，山东电信从磁带库迁移到了日立数据保护和对象存储解决方案，并将备份和恢复效率提高了30%以上，预计3年内可节省近100万美元。

山东电信IT运维经理赵明明表示：“自从采用日立内容平台以来，我们的备份和恢复效率提高了30%以上，而且不用担心无法通过KPI评估。”

保护您的数据：构建多层防御

构建强大而安全的数据基础设施需要分层构建的防御系统，精心设计以解决技术和战略问题。第一道防线是实施强大的技术保障措施。

让我们来看一些可以作为基础部分的关键技术保障，为全面的数据保护奠定基础。

技术保障

复制：通过在分散的地理位置维护数据的同步副本，确保关键应用程序的持续运行。
备份和恢复：通过在原点定期备份提供可靠的安全网，能够从数据丢失或损坏中快速恢复。
不可变存储：通过防止任何修改，确保恢复的防篡改副本以及减轻勒索软件或意外更改的影响来保护数据。
数据加密：使未经授权的用户无法读取数据，即使被拦截，也能保护敏感信息。
访问控制：细粒度的访问控制根据用户角色和权限限制数据访问，最大限度降低未经授权访问的风险。
网络安全：防火墙、入侵检测系统和其他安全措施可防止未经授权的访问尝试和恶意活动。

超越技术：人的因素发挥关键作用

虽然技术发挥着关键作用，但构建安全的数据基础需要以人为本的方法。高管领导层必须在企业内培养意识和责任文化，倡导数据安全。这样一来，他们可以推动IT、安全团队和业务部门之间的跨职能协作，确保数据保护策略的协调和有效实施。通过鼓励持续学习、改进和知识共享的文化，他们可以使企业随时了解不断变化的威胁和最佳实践。

技术保障是数据安全的重要基础，但仅靠技术是不够的。要构建真正安全的数据环境，企业需要建立强大、健全的安全文化，制定明确的政策和程序。

数据治理：为数据分类、访问控制和使用建立明确的政策和程序，确保负责任的数据管理实践。
安全意识：通过定期培训，培养网络安全意识，使员工能够识别和报告可疑活动。
漏洞管理：通过定期评估和修补，主动识别并解决系统和应用程序中的漏洞。
事件响应：制定并实施全面的事件响应计划，有效应对安全漏洞并将损失降至最低。
持续监控和改进：持续监控安全态势，识别新出现的威胁，并调整策略以保持主动防御。

人工智能在数据保护中的作用

虽然人工智能将极大促进数据增长，但它在数据保护方面也能发挥关键作用。构建强大、安全的数据基础设施需要分层的防御系统，精心设计以解决技术和战略方面的考虑。

自动威胁检测和响应：人工智能系统可以分析海量数据，实时识别异常和可疑活动，从而实现更快、更有效的威胁检测和响应。
数据匿名化和隐私保护：人工智能可用于匿名化敏感数据，同时保留其分析实用性，确保遵守数据隐私法规。
预测安全分析：人工智能算法可以从过去的安全事件和历史数据中学习，以预测潜在的威胁和漏洞，采取主动的安全措施。

混合云基础设施：构建安全的数据基础

混合云基础设施通过实现灵活性和可扩展性，为构建安全且主动的数据处理方法提供了多种优势。企业可以利用公共云的可扩展性和成本效益来处理非关键数据，同时将敏感信息保存在安全的私有云环境中。他们还可以通过在公共云和私有云环境中采取强大的安全控制来增强数据保护，从而提供针对网络威胁的分层防御。

此外，混合云可以让领导者在关键时刻加强数据发现。通过在不同的云环境中复制数据，企业可以确保在发生中断时更快地恢复。

前路漫漫：一段持续的旅程，而非目的地

构建牢不可破的数据基础设施并非一蹴而就的，而是一个持续改进的过程。通过采用一种整合了技术、战略、人为因素以及人工智能和混合云基础设施的主动方法，企业可以应对不断变化的威胁形势，保护其宝贵的数据资产。请记住，真正的数据弹性不在于实现“牢不可破”的静态状态，而在于不断追求对日新月异的技术格局的警惕、适应和主动防御。

秉承着这种思维方式，我们就可以共同构建数据堡垒，促进创新，培养信任，推动数字时代的可持续成功。

进一步了解如何使用Hitachi Vantara的技术来建立牢不可破的数据基础架构。