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如何透過 5 階段智能數據管理 實現超可用性企業策略

▲ Veeam 亞太及日本區高級副總裁 Shaun McLagan(右)與 Veeam 亞太及日本區科技總監吴孔煜(左)

Veeam 一向主張可用性(Availability),不過近日就高調提倡「超可用性」(Hyper-Availability)的全新願景及策略,到底加多一個「超」字之後,這個「超可用性」策略和之前的可用性策略又有甚麼分別?

Veeam 亞太及日本區高級副總裁 Shaun McLagan 闡釋:「過往企業的可用性策略流於被動(Reactive),而超可用性則採取主動(Proactive),帶領企業從政策主導(Policy Based),逐步邁向由行為主導(Behavior Based)的智能數據管理。2、3 年前,客戶之間還在討論  DR(災難復原),如今已再沒有人談論 DR,畢竟 DR 的備份數據可能幾年來都沒派上用場,不遇上重大保安事故實難以彰顯其價值。反觀網絡偵測技術按數據行為異常採取行動,在未出現保安事故前已立即進行備份並通報相關人員,反而更見效益。」

McLagan 續指,現今企業講求數據的可用性和流動性,加上近年物聯網(IoT)、人工智能 (AI)、機器學習(Machine Learning)和區塊鏈(Blockchain)等技術,均需要一個具高度擴展性和易於使用的平台來管理數據,Veeam 遂將智能數據管理劃分為 5 個階段,提出全新的超可用性策略,並透過利用 Veeam Hyper-Availability Platform 進行智能數據管理,以確保業務連續性,降低風險並加速創新。

▲ 智能數據管理的 5 個階段

超級可用企業的智能數據管理階段

第一階段 ── 備份(Backup):備份所有工作負載,並確保數據在發生運作中斷、攻擊、遺失或被盜情況時能進行復原。

第二階段 ── 彙總(Aggregation):即使遷移至軟件定義數據中心或多雲環境,仍能掌握管控大權,確保數據在多雲環境下仍能保持第一階段原有的服務水平協議(SLA)和合規性(Compliance),以推動創新數碼服務。

第三階段 ── 可視性(Visibility):通過清晰和統一的可視性,改善多雲環境的數據管理。在此階段,數據管理漸漸從被動過渡為主動,通過高級監察、資源優化、容量規劃和內置智能,確保數據的完整性和可用性。

第四階段 ── 編配(Orchestration):將數據無縫地遷移到多雲環境中的最佳位置,以確保業務連續性、合規性、安全性以及業務營運數據皆得到最佳編排。

第五階段 ── 自動化(Automation):數據通過學習自行備份得以實現自動化管理,並根據業務需求自行遷移到理想位置,在偵測到出現異常活動時自我隔離及保護,並立即進行復原。此階段通過數據分析、模式識別和機器學習的組合,為企業數據管理提升至新的自動化水平。

McLagan 表示,並非所有企業皆由零開始,反之,當中不少已在第一至第三階段建立了相當的可用性;而在亞太區當中,以日本及澳洲走得較前,然而在邁向行為主導智能數據管理上仍須下一番工夫。就香港而言,Veeam 香港及澳門區總經理陳超成則透露,部分服務供應商因追求更靈活提供創新數碼服務和體驗,以及縮短服務推出市場需時,已率先步入智能數據管理的第四階段。

▲ Veeam Hyper-Availability Platform 提供整合、可視性、協作、智能和自動化,為企業實現智能數據管理

Any App、Any Data、Any Cloud

高速增長和無處不在的企業數據無論在規模和複雜性方面,均為數據管理帶來前所未有的挑戰。比方說,Veeam 有客戶計劃將整個 IT 基建遷移至軟件定義數據中心,亦有客戶在部署雲運算後認為不合業務需求,欲將系統回遷至就地部署(On-premise)的數據中心;然而遷移數據不比搬運磚塊般簡單,客戶往往不知從何入手。而所謂超可用性,正是幫助企業令數據變得更彈性、更智能和易於管理。

Veeam 亞太及日本區科技總監吴孔煜舉例指,於今年 5 月底正式實施的歐盟《一般數據保護條例》(General Data Protection Regulation,GDPR),規定企業必須在投入生產線前,刪去受法規規限的數據,以往要從海量的備份數據中抽出這些數據工序繁複,如今則可藉Veeam Hyper-Availability Platform 內的 Veeam DataLabs 進行篩選管理。企業若遭勒索程式(Ransomware)入侵,同樣可透過 Veeam DataLabs 在無防毒程式的環境下進行測試,以確保所復原的備份數據不含惡意程式。

Veeam Hyper-Availability Platform 提供整合、可視性、編配、智能和自動化,以便將數據管理從政策主導轉為行為主導、從手動管理轉到智能自動化。這令高度分佈的多雲基礎架構中,大規模和恆常流動的數據管理變得更容易,以確保數據能安全地自動化、自學及協作。McLagan 強調,超可用性的願景,正是協助企業在任何應用程式、數據以及雲運算環境之間,實現智能數據管理。

夥伴生態系統為邁向智能數據管理提供暢順過渡

以往的解決方案以既定的時間間距將數據機械化複製,要實現超可用性備份和復原則須更具智能,令數據能實時學習,同時適當地配合整個企業數據架構中各個環境的實際情況。吴孔煜相信,保護和管理數據必須從過往的被動保險政策,轉為主動提供業務價值的系統。而 Veeam 主張的行為主導系統,則可讓數據更自主地自行管理,並迅速提供關鍵業務和營運見解。

當然,這並非 Veeam 獨自的功勞,而是超過 55,000 個合作夥伴的生態系統,合力為其 Universal APIs 提供相關的應用程式介面(API),讓企業得以在多雲基礎架構下實現無縫的智能數據管理,從而獲取更有價值的業務見解。

 

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Catabell Lee

The author Catabell Lee