Durante la última década, las empresas han ido abrazando la nube, la movilidad y, más recientemente, Internet de las Cosas (IoT), la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático o Machine Learning (ML), para transformar digitalmente la forma en la que crean y ofrecen valor. La IA en particular está posicionada para aportar un peso significativo a los negocios. Según predice Gartner, el valor de los negocios derivados de la IA alcanzará los 3,9 trillones de dólares en 2022.
Uno de los requisitos clave para las organizaciones que buscan lograr la transformación digital es poder acceder y utilizar las cantidades cada vez mayores de datos disponibles en la actualidad. Debido a los enormes volúmenes y tipos de datos que se gestionan, procesan y almacenan, muchas empresas están tratando activamente de reducir la complejidad de este desafío con modelos basados en PaaS, IaaaS y SaaS.
Sin embargo, independientemente del entorno de TI, el uso de los datos debe seguir cumpliendo con los diversos tipos de leyes internacionales que parecen haberse convertido en algo común en los últimos dos años, y aquí es donde el concepto de self-driving backup con tecnología de inteligencia artificial tiene su razón de ser.
Self-driving backup utiliza tecnologías como AI y ML para automatizar las tareas de recuperación y copia de seguridad, así como su gestión, incluyendo la recuperación, monitorización y seguimiento de los acuerdos de nivel de servicio (SLA).Mediante esta tecnología, el self-driving backup ayuda a los profesionales de TI a configurar la protección de los datos siguiendo unos objetivos, mientras que continúan optimizando las operaciones de backup y recuperación para hacer efectivos dichos objetivos.
Estas nuevas capacidades representan un cambio fundamental en la forma en que los profesionales de TI pueden proteger los datos. Pasar de iniciar y monitorizar con cuidado el backup y la recuperación de forma diaria, a supervisar el sistema de self-driving backup que completa estas operaciones y prestar asistencia sólo cuando es necesario.
El resultado es una copia de seguridad y recuperación más sencillas y sofisticadas, lo que proporciona a los profesionales de TI el tiempo, la visibilidad y los conocimientos necesarios para centrarse en los retos más importantes en cuanto a la recuperación de los datos.
En primer lugar, algo que debe evitarse cuando se implementa un sistema de self-driving backup es centrarlo en un solo tipo particular de datos o conjunto de infraestructura. Esto limitará la capacidad del sistema para utilizar estos recursos en diversos entornos a medida que cambien los acuerdos de nivel de servicio y otras condiciones.
En segundo lugar, la combinación de varios sistemas de self-driving backup puede causar problemas debido a los diferentes sistemas de IA y AL y algoritmos que compiten entre sí por los recursos necesarios para cumplir con sus acuerdos de nivel de servicio.
Para ser eficaces, las tecnologías de IA y ML desplegadas deben reflejar el conocimiento recogido de miles de millones de diferentes tipos de cargas de trabajo a través de todo tipo de infraestructura. Aunque estas tecnologías permiten que el self-driving backup mejore rápidamente con el tiempo, no son eficaces si empieza por utilizar algoritmos débiles o incompletos para automatizar y optimizar las operaciones de protección de datos.
Al decidirse por un sistema de self-driving backup, los profesionales de TI deben buscar uno que refleje un enfoque de plataforma, especialmente teniendo en cuenta que la mayoría de las empresas tienen entornos de TI muy diversos. Para que los sistemas de self-driving backup sean más eficaces, deben ser capaces de asignar dinámicamente los recursos de backup y recuperación entre diferentes tipos de cargas de trabajo e infraestructuras.
Si los profesionales de TI tienen en cuenta estas consideraciones, el self-driving backup les ofrece potencialmente una forma eficaz de superar los retos de protección de datos que supone una economía cada vez más digital.
Con un sistema de copia de seguridad totalmente automatizado y alimentado por IA, los profesionales de TI pueden sentirse empoderados para abandonar la implacable rutina de backup y recuperación, reduciendo el dinero y el tiempo que antes se necesitaba para mantener los SLAs en un contexto de volúmenes de datos cada vez mayores, y un uso de aplicaciones y entornos de TI cada vez más diversos.
La nube, en particular, ha ayudado a simplificar la escalabilidad de la infraestructura, el desarrollo de aplicaciones y el análisis de datos, pero al mismo tiempo, ha complicado la protección de datos sin querer.
Afortunadamente, la recuperación y el self-driving backup son ahora posibles gracias a la potencia de la IA, lo que simplifica la protección de los datos, independientemente de dónde o en qué infraestructura se encuentren. En lugar de requerir trabajo, el sistema trabaja para nosotros.
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