企业数据保护:全面巩固优势,灵活创造价值

简介:

如今,人们越来越痴迷于数据,确保数据安全成为了企业必须承担的责任。确保数据安全的应用、海量存储、备份流程、培训等工作,占据了IT部门的大部分精力,导致他们几乎没有时间来梳理数据,评估需要通过什么方式备份什么内容。对于许多企业而言,默认的方法就是简单地备份所有数据。

然而,随着数据的来源不断增多,人们开始思考如何将数据保护的作用从确保业务正常运转转变为革新现有业务模式,以及如何提高数据保护的效率和效果。

信息是企业最重要的资产,但是保护这些信息却代价不菲,且流程十分复杂。我们注意到,企业每花费 1 美元保存客户信息,就必须花费至少4-6美元去保护它。对于企业和机构而言,数据保护是一种昂贵,但又不可或缺的保障,防止数据丢失可以有效避免品牌声誉受损或卷入诉讼纠纷。

过去五年中,科技进步催生了众多企业必备的解决方案,包括: 服务器 虚拟化 、物联网 、数据分析和 软件 定义数据中心;而每一种解决方案都带来了新的备份需求和挑战。最终,大多数企业至少拥有三种备份解决方案以满足数据保护需求。

企业并没有将更多预算用于IT部门,而数据处理和分析成本却水涨船高。因此,许多企业希望能够降低数据保护成本的同时优化数据保护流程。那么从哪里着手呢?建议可以考虑以下几点:

数据保护要创造价值

保护的成本应与信息的业务价值相称。在明确了哪些是关键数据、哪些是重要数据以及哪些是标准数据之后,企业便可按照业务需求来调整流程。

首先弄清为什么要保护数据?

在线恢复——数据损坏等影响有限的灾难

灾难恢复——洪水、火灾等大规模的灾难

长期保存——满足合规要求

我们先来了解一下各种不同的恢复类型和不同重要性级别的数据,如下图所示:

举例来说,当 银行 核心系统运行出现问题时,必须通过硬件快照实现在线恢复。虽然这种方法成本较高,但是它能够迅速恢复,从而保持业务的连续性,同时减少数据丢失,降低对用户造成的影响。所以,这种情况属于关键型需求。

而像患者数据这样的信息,虽然并不是经常使用,但必须在患者的有生之年甚至更长时间保存,那么我们可以按照管理部门的要求,通过上图右边的私有云或公共云保存,以降低成本。

企业只需要花点时间评估一下自己的数据属于上图中的哪一种情况,便可着手制定一款系统的,更经济的数据保护方案。

充分利用云

利用云保存备份数据看起来更有吸引力,但IT部门面临的挑战也相对较大。云可以最快速地降低成本,但它也最容易带来风险,从而影响安全性、灵活性和实际成本等。

加密可以降低企业的数据安全隐患,确保保管数据的“钥匙”始终掌握在企业手中。同时,企业要弄清云服务所需的成本,虽然这需要基于可预见的用户需求进行提前规划,但这可以保证企业在遇到额外收费或系统出现局限性时,不至于十分意外。

确保灵活性则更为困难。云提供商变动频繁,IT部门经常被迫采用新的系统,频繁迁移数据不仅复杂,还具备很大的风险,所以企业需要一个“云保镖”,当企业希望充分利用最新的云技术时,它能够帮助其顺利实现云之间的数据迁移,同时避免引发各种问题。

改造和整合流程

过去,客户被迫采用同类最佳的方法以便更好地支持新的业务需求。然而,其结果是复杂性大增——解决方案多种多样,维护和培训成本也急剧上升。如今,随着解决方案逐渐适应了技术发展趋势,企业可以采用单一解决方案,在同一地点支持多种应用。例如,全球最大的电信公司之一采用了HDS HPP和Veritas NetBackup联合解决方案,通过一个多租户系统,满足全球客户的各种数据保护需求。

自己创建还是购买定制化解决方案?

如今的企业必须足够灵活,才能够及时响应不断变化的客户需求。因此,IT部门不再仅仅被视为服务提供方,而是能够指导最佳实践,实现业务转型的有力支撑。

企业自己创建解决方案可实现全局管理,对于某些企业来说似乎是理想的选择。但是,这将使存储解决方案和应用的成本大幅上升,且需要专门的管理团队来运行。相反,通过购买基于需求的定制化解决方案,IT部门能够节省此前用于维护、升级和检修系统的时间,从而将精力投入在高附加值的工作中,比如为企业探索新的业务增长点,同时确保成本和维护的可预测性。

各行业客户的实际用例足以说明问题。某全球领先的饮料公司的数据年增长量高达30%,通过使用HDS解决方案,其数据保护需求降低了70%。此外,某跨国零售商将备份时间减少了50%,现在能够做到一夜之间备份好所有数据。

在可以预见的将来,数据仍将继续占据大部分IT流程,所以如何降低成本和提高流程效率是必须被纳入考量的问题。在数据保护方面,企业不再仅仅持“备份一切”的心态,而是能够极其灵活地控制成本,获取洞察,并最终通过保存的数据获取价值。在通过数据保护获取价值的竞争中,一款综合所有这些功能的解决方案可谓制胜关键。

本文转自d1net(转载)

相关文章
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据挖掘
Python实现循环神经网络RNN-LSTM回归模型项目实战(股票价格预测)
Python实现循环神经网络RNN-LSTM回归模型项目实战(股票价格预测)
|
3天前
|
存储 JavaScript 前端开发
JavaScript基础
本节讲解JavaScript基础核心知识:涵盖值类型与引用类型区别、typeof检测类型及局限性、===与==差异及应用场景、内置函数与对象、原型链五规则、属性查找机制、instanceof原理,以及this指向和箭头函数中this的绑定时机。重点突出类型判断、原型继承与this机制,助力深入理解JS面向对象机制。(238字)
|
2天前
|
云安全 人工智能 安全
阿里云2026云上安全健康体检正式开启
新年启程,来为云上环境做一次“深度体检”
1474 6
|
4天前
|
安全 数据可视化 网络安全
安全无小事|阿里云先知众测,为企业筑牢防线
专为企业打造的漏洞信息收集平台
1311 2
|
3天前
|
缓存 算法 关系型数据库
深入浅出分布式 ID 生成方案:从原理到业界主流实现
本文深入探讨分布式ID的生成原理与主流解决方案,解析百度UidGenerator、滴滴TinyID及美团Leaf的核心设计,涵盖Snowflake算法、号段模式与双Buffer优化,助你掌握高并发下全局唯一ID的实现精髓。
324 160
|
3天前
|
人工智能 自然语言处理 API
n8n:流程自动化、智能化利器
流程自动化助你在重复的业务流程中节省时间,可通过自然语言直接创建工作流啦。
373 4
n8n:流程自动化、智能化利器
|
12天前
|
机器学习/深度学习 安全 API
MAI-UI 开源:通用 GUI 智能体基座登顶 SOTA!
MAI-UI是通义实验室推出的全尺寸GUI智能体基座模型,原生集成用户交互、MCP工具调用与端云协同能力。支持跨App操作、模糊语义理解与主动提问澄清,通过大规模在线强化学习实现复杂任务自动化,在出行、办公等高频场景中表现卓越,已登顶ScreenSpot-Pro、MobileWorld等多项SOTA评测。
1492 7
|
5天前
|
人工智能 API 开发工具
Skills比MCP更重要?更省钱的多!Python大佬这观点老金测了一周终于懂了
加我进AI学习群,公众号右下角“联系方式”。文末有老金开源知识库·全免费。本文详解Claude Skills为何比MCP更轻量高效:极简配置、按需加载、省90% token,适合多数场景。MCP仍适用于复杂集成,但日常任务首选Skills。推荐先用SKILL.md解决,再考虑协议。附实测对比与配置建议,助你提升效率,节省精力。关注老金,一起玩转AI工具。
|
2天前
|
Linux 数据库
Linux 环境 Polardb-X 数据库 单机版 rpm 包 安装教程
本文介绍在CentOS 7.9环境下安装PolarDB-X单机版数据库的完整流程,涵盖系统环境准备、本地Yum源配置、RPM包安装、用户与目录初始化、依赖库解决、数据库启动及客户端连接等步骤,助您快速部署运行PolarDB-X。
230 1
Linux 环境 Polardb-X 数据库 单机版 rpm 包 安装教程
|
13天前
|
人工智能 Rust 运维
这个神器让你白嫖ClaudeOpus 4.5,Gemini 3!还能接Claude Code等任意平台
加我进AI讨论学习群,公众号右下角“联系方式”文末有老金的 开源知识库地址·全免费
1362 17