KI und Machine Learning für moderne Backup-Restore- und Disaster Recovery-Verfahren

Thema: Von manuell dominierten Backups zu hoch-automatisierten
datengesteuerten Prozessen


Zum Inhalt dieser Podcast-Episode: Automatisierte sichere
Datensicherung und -Wiederherstellungsprozesse sind für viele
Betriebe derzeit nicht die Realität. Im Gegenteil, gerade weil
die damit verbundenen Prozesse und Technologien immer komplexer
und kritischer werden (um Organisationen, Applikationen und Daten
vor Angriffen und Unterbrechungen zu schützen), sind weiterhin
jede Menge manueller Eingriffe und Verfahren selbst mit im Spiel.


Bei Backup-Lösungen mit Teils veralteter Hardware und Software
ist die geforderte schnelle Wiederherstellung nach Cyberangriffen
mit vielfältigen manuellen und zeitaufwendigen Prozessen
verbunden und kann somit extrem schwierig werden.


Moderne KI-gestützte Backups sind über pro-aktive
Ransomware-Erkennung oder die schnelle Identifizierung kritischer
Daten in der Lage, mit Hilfe von ML-Technologien potentielle
Risiken zu minimieren und die Bedrohungserkennung bereits im
Vorfeld effektiv zu unterstützen.


Die Einführung von KI und maschinellem Lernen macht aus manuell
dominierten Backup-Wiederherstellungs (B/R)-Prozessen einen
automatisierten und datengesteuerten Prozess, der eine
konsistentere Abstimmung bzw. Integration mit
IT-Service-Management-Tools ermöglicht. Dies gilt auch für
notwendige Testverfahren im Bereich von Disaster Recovery (D/R).


Weitere Infos unter www.storageconsortium.de