Di fronte a un’emergenza dati, che si tratti di un attacco informatico o di un evento catastrofico che renda inutilizzabile un data center, la priorità per un’azienda è poter contare su backup sicuri e aggiornati, pronti per essere ripristinati senza intoppi
Oggi, proteggere i backup dagli attacchi, gestire i workload necessari e rispettare gli SLA di disponibilità è una sfida complessa. Senza l’ausilio di intelligenza artificiale e machine learning, poche aziende riescono a farlo in modo rapido ed efficiente. AI e ML non sono più un’opzione, ma una necessità. Analizzando i dati della cronologia dei backup, queste tecnologie identificano modelli per ottimizzare le procedure di backup e ripristino, aiutando le aziende a prevedere meglio gli eventi critici per la sicurezza dei dati, dai guasti hardware alle catastrofi naturali, fino agli attacchi cyber.
In caso di emergenza, AI e ML accelerano e semplificano il ripristino di infrastrutture e dati, garantendo una rapida ripresa delle attività.
L’intelligenza artificiale ha trasceso il ruolo di semplice strumento aggiuntivo, affermandosi come una necessità imprescindibile per le aziende che desiderano fronteggiare un cybercrime sempre più sofisticato e pervasivo. In un panorama di minacce in continua evoluzione, l’AI si configura come una risorsa vitale per preservare la memoria aziendale, proteggendo i dati critici e garantendo continuità operativa. La sua capacità di analizzare grandi quantità di dati, identificare anomalie e automatizzare processi complessi la rende un alleato insostituibile per i team IT.
Ecco cinque modi concreti in cui questa tecnologia innovativa può rivoluzionare il backup aziendale, offrendo vantaggi tangibili in termini di sicurezza, efficienza e resilienza.
Indice degli argomenti:
5 modi in cui l’intelligenza artificiale può migliorare il backup aziendale dei dati
1 – Pianificazione di attività di routine automatizzate
I piani di backup tradizionali si basano su regole e pianificazioni statiche, che spesso portano a configurazioni complesse e inefficienti, come tempi di esecuzione dei lavori non ottimali, attese eccessive o una finestra di backup superata.
Con un sistema di analisi ML basato su serie temporali per prevedere i tempi di esecuzione dei lavori, le piattaforme di gestione dei dati alimentate da AI e ML migliorano costantemente il calendario dei lavori attraverso una sequenza ottimale. Le piattaforme di protezione dei dati cyber resilienti calcolano i migliori recovery point objective (RPO) possibili per una protezione dei dati cyber resiliente, dando priorità ai workload di ripristino in base agli obiettivi di disponibilità. Allo stesso tempo, l’AI riduce al minimo le finestre temporali necessarie per il backup dei dati. Se lo si desidera, tutto questo può essere svolto in modo completamente autonomo, senza che i responsabili IT debbano intervenire manualmente.
2 – Gestione e monitoraggio ottimizzati
L’AI raccoglie continuamente dati sulle prestazioni di varie operazioni di backup per analizzare in modo granulare lo stato di migliaia di lavori ogni giorno. Identifica le anomalie che si discostano dal regolare processo di sicurezza e può classificarle in base alla tipologia, frequenza e gravità. Alcuni errori possono essere temporanei o di routine e possono essere risolti senza un intervento umano immediato. Altri eventi, invece, richiedono l’attenzione del team IT. Senza filtro, questi errori critici spesso rimangono nascosti più a lungo del previsto. Per gli eventi che richiedono un intervento umano, il team IT riceve gli allarmi rilevanti già filtrati, in modo da poter agire tempestivamente.
3 – Classificazione dei dati e analisi del rischio
AI e ML aiutano anche a definire e classificare le informazioni e a determinare quali dati devono essere ripristinati prioritariamente in caso di disastro. I modelli di classificazione vengono “educati” utilizzando i dati dell’azienda e identificano le tipologie di documenti più rilevanti in una specifica area, ad esempio per la frequenza di accesso. Per accelerare l’apprendimento, i team IT possono anche fornire all’AI dati particolarmente rappresentativi come esempio, in modo che possa ricavarne i modelli pertinenti. Deep learning e analisi testuale classificano in modo affidabile anche i dati non strutturati più complessi.
Anche le informazioni personali sensibili possono essere ricercate utilizzando termini chiave e classificate su diversi livelli di sicurezza. Questo porta all’analisi del rischio, che determina il livello di minaccia delle informazioni in base al contesto e ai metadati.
4 – Rilevamento degli attacchi
Il backup dei dati non funziona senza cybersecurity. I professionisti del ransomware non attaccano solo i dati di produzione, ma anche i file di backup. L’intelligenza artificiale deve quindi essere in grado di interpretare le anomalie dei dati come indicatori di attacco – ad esempio, l’analisi dell’entropia di un file è un’indicazione di compromissione. In caso di emergenza, è importante rilevare tali anomalie immediatamente nel momento della crittografia, attività non possibile per un osservatore umano, visto il numero di eventi in un insieme di dati: l’intelligenza artificiale può farlo senza sforzo.
5 – Ripristino dei dati e dell’infrastruttura
Infine, grazie a intelligenza artificiale e machine learning, i team IT possono definire obiettivi di recovery time objective (RTO) e recovery point objective (RPO) ottimali, con una perdita minima di informazioni e una rapida nuova disponibilità, e ricevere avvisi quando gli SLA predefiniti sulla disponibilità dei dati non possono più essere soddisfatti. L’intelligenza artificiale aiuta anche a definire le fasi di ripristino necessarie prima di un evento disastroso. Un ripristino pulito e privo di malware in una cleanroom nel cloud viene reso possibile dalla definizione basata su AI e ML dell’ultimo backup pulito in un set di dati.
Il futuro del backup aziendale è l’AI
Quello che un tempo era un sogno lontano è oggi realtà: AI e ML aprono alle aziende possibilità completamente nuove, con funzionalità che diventano ogni giorno più efficaci. Queste tecnologie si rivelano innovative anche per il backup: proteggono dai cyberattacchi, aiutano ad automatizzare le attività di routine, migliorano l’efficienza dei sistemi e, in ultima analisi, riducono il debito tecnico di un’azienda, ad esempio attraverso una migliore manutenzione o aggiornamenti tempestivi ed efficienti.
