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