Die wachsende Bedeutung von "Daten" als Produktionsfaktor wird von niemandem mehr bestritten. Folglich sehen nach Meinung von Actifio nicht wenige Experten in Enterprise Data-as-a-Service (EDaaS) das "Next Big Thing" in der IT. [...]
- Agilität – durch sofortigen Zugriff auf Daten
- Resilienz – mit integriertem, statt nachgerüstetem Datenschutz
- Unabhängigkeit – keine Herstellerbindung, egal ob stationär oder in der Cloud
- Sicherheit – konzipiert für Sicherheit auf Unternehmensniveau
- Skalierbarkeit – von einer einzigen Anwendung bis zum globalen Unternehmen
- deutliche Reduzierung der Angriffsfläche der Infrastruktur
- Fähigkeit, angegriffene Systeme sofort wiederherzustellen, bei nahezu vollständiger Produktionsleistung mit feiner Granularität
- sofortige Application-Stack-Wiederherstellung (sowohl Daten als auch VMs) für Sicherheits-Scans
- Möglichkeit des DevOps-automatisierten Workflows, um die Produktionsdaten zu maskieren, bevor sie dem Testteam oder für Big-Data-Analysen zur Verfügung gestellt werden.
- Replikation des gesamten Applikationsstapels mit hoher Geschwindigkeit und niedriger RPO für Remote-Vaulting mit voller Historie
„In dieser neuen 24×7-Welt ist die Ausfallzeit von Anwendungen ein sehr unangenehmes Thema. Wenn etwa ein Hacker ins Netzwerk eindringt, die Daten verschlüsselt und Lösegeld verlangt, dann stellt sich Unternehmen die Frage, wie schnell die Anwendung wieder online sein können und die Daten in einem Zustand wie kurz vor dem Angriff sind“, erklärt Eckert. „Dies ist ein weiterer Bereich, in dem der Ansatz der Virtualisierung von Datenkopien einen Mehrwert bietet. Die gilt beim RPO für virtuelle Maschinen oder was die kontinuierliche Datenbankgranularität angeht. Es lassen sich der gesamte Applikationsstapel entweder lokal oder an einem externen Standort wiederherstellen – sofort und unabhängig von der Datengröße. Daraus resultiert eine große Sicherheitsreserve für verschiedene Szenarien.“ Eine Grundfeste in der IT-Sicherheit ist, dass Hacker nicht angreifen können, was nicht da ist. Durch den automatisierten DevOps-Workflow-Datenmaskierungsprozess können Unternehmen sensible Daten in der Produktion lassen und nur Daten nach der Maskierung für Tests und Analysen bereitstellen.
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