AIがデータバックアップをより効率的にする4つの方法

フリーランスの技術ライターであるアシュリー・ウィルソンは、データの復旧やバックアップにAIが役立つ方法をいくつか紹介しています。 

デジタル革命は、クラウドコンピューティング、モバイルデバイス、およびその他の技術を組み合わせた新しい技術の相乗効果をもたらしました。 人工知能.新しい技術により、ビジネスシステムや顧客データのバックアップ作業はより複雑になっています。 Software-as-a-Service（サービスとしてのソフトウェア）アプリケーションは、従来のデスクトップアプリケーションやローカルデータセンターに取って代わり、データリポジトリはクラウドに移行しています。 規制当局は、データセキュリティとプライバシーを管理する新しい法律や規則を発表しました。このような傾向により、データの保持やシステムリカバリーの管理が複雑になっています。

The importance of efficiently managing a business’s data backup has increased as a result. In this article, we’ll cover five ways AIによるデータのバックアップとリカバリーの効率化.

#1 自動運転のバックアップ

New backup technologies are emerging that leverage 人工知能 そして 機械学習 にしています。 重要なデータやソフトウェアコンポーネントの継続的なバックアップ作業の自動化. These intelligent tools can be trained by IT engineers to follow the priorities and requirements for the business’s data security and recovery plans. 

大企業が管理するデータリポジトリの規模と複雑さが爆発的に増加していることを受けて。 これらのツールは、効率的なバックアッププロセスを維持するための必須アイテムとなります。 変化する要件に迅速に対応することができます。 のです。 省力化 このような自動運転のバックアップシステムは、大きな意味を持ちます。 

増え続けるデータストアやアプリケーションの日々のバックアップタスクを管理するために、多くの企業ではIT専門家のチーム全体が集中的に手作業で監視されています。 

これらのリソースは、よく訓練されたAIコンポーネントを搭載した自動運転のバックアップシステムによって、より生産的なタスクに専念することができます。

#2 インシデントレスポンス

When an incident takes place that compromises a business’s ability to function, it can be critical that the response is quick and effective. お客様のSLAでは短時間での対応が求められることが多く、また災害時には即時対応が求められます。 

AIシステムによるインシデントレスポンスの強化 は、いくつかの重要なポイントがあります。 

• 一つは インシデントレスポンスチームが取るべきアクションについての推奨事項.  AIは 大量のデータの分析 複数のソースから、人間よりも速く、客観的に判断することができます。大企業の環境では、インシデント発生直後の重要な数分間に、AIが迅速な判断を下すための重要な助けとなります。
• AIがインシデントの後遺症を軽減するために役立つ2つ目の方法は 復旧作業の自動化により、人間のレスポンダーを支援します。 例えば、大量のネットワークサーバーの再インストールや再設定が必要な場合、AIをプログラムすることで、人間のチームが管理するよりも早く復旧作業を行うことができます。

#3 ビジネス資産の回収

インシデントによってビジネスプロセスや職場が混乱した場合、手作業で復旧計画をまとめるのは困難な場合があります。 その難しさは、影響を受けるビジネスユニットの規模や数に応じて指数関数的に増加します。 

AI recovery and backup systems can include algorithms designed to assist incident response teams with organizing alternate resources and workspaces. 

ミティゲーションプランに何百人もの従業員が関わる場合、その分析力は AIは、意思決定者が検討するためのリカバリープランをより早く作成することができます。 例えば、ビジネスリカバリープランには、主要な機器やオフィスの場所などの詳細なデータベースが含まれており、AIコンポーネントがアクセスして新しい組織図を作成することができます。 インシデント対応チームは、どの資産や場所が利用できないかを示すだけでよい。  AIは、再構成が必要なビジネスプロセスを再現するために、必要に応じてアプリケーションやデータストアを転送する必要がある。 

これらの多くは タスクをより早く、より確実に遂行することができます。 事前にプログラムされた自動運転のAIが実行した場合。 

#4 テクノロジー資産の回収

AIのバックアップとリカバリーシステムは、詳細な再インストールプロセスが文書化され、AIコンポーネントと統合されていれば、テクノロジーの障害に対処することができます。  診断や復旧作業をどれだけ確実に行うことができるかによって、アン AIリカバリーシステムは、技術システムを監視し、障害が検出されるたびに介入することができます。 

経験とトレーニングを積めば、そのようなAIシステムは劇的に インシデントレスポンスの向上 原因と対策が事前にわかっている場合。

昨今のテクノロジー資産の複雑化に伴い、データストア、仮想サーバー、クラウド型データベースの復旧を効率的に行うためには、AIによるバックアップ・リカバリーが重要なツールとなります。 

その背景にあるネットワーク構成は クラウドコンピューティングシステム しかし、自動化することで、技術的な苦痛の一部または全部を取り除くことができます。

#5 リンキング・リカバリー・プロセス

もちろん、情報システムとビジネスオペレーションの両方に影響を与えるようなインシデントが発生した場合には、ビジネスとテクノロジーのリカバリープランが絡み合うこともあります。 

Many technology failures that happen don’t immediately impact operations システムのバックアップがあるから, they aren’t in use, or there are manual processes that workers can use. テクノロジーインシデントで、オペレーションでの対応が必要な場合。 テクノロジーの回復に対応するAIコンポーネントは、ビジネスの混乱が起こりそうな場合や進行中の場合に、最初の応答者に警告することができます。

Linked AI systems that automate business and technology backup and recovery actions can communicate and trigger each other’s actions with human oversight. 統合されたAIコンポーネントの全体的な効果は ビジネスの回復力を高め、システム障害や非技術的インシデントからの復旧を迅速に行うことができます。 

いずれの場合も、自動化されたバックアップ・リカバリーシステムは、複雑な問題を容易に管理することができます。

結論

組織が大きくなっていく中で デジタルオペレーションの幅を広げる, は、インテリジェントで自動化されたバックアップシステムの必要性を高めます。  規制当局がプライバシーやセキュリティに関する懸念に応じてデータを異なる方法で取り扱うことを要求する中、大企業はデータストアの管理を自動化する必要があります。 普段のバックアップ作業でも、災害からの復旧作業でも、データの取り扱いにはコンプライアンスと事業継続性を確保するための慎重な管理が必要です。 自動化されたシステムは、人間が適度に監視しながらこれを行うための一つの方法となるでしょう。

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