Richtig speichern und intelligent managen

Wie Daten sich in Zukunft selbst schützen

| Autor / Redakteur: Thomas Sandner* / Dr. Jürgen Ehneß

Das Datenwachstum und aktuelle Anforderungen an Kriterien wie Verfügbarkeit und Compliance erfordern ein neues Datenmanagement.
Das Datenwachstum und aktuelle Anforderungen an Kriterien wie Verfügbarkeit und Compliance erfordern ein neues Datenmanagement. (Bild: © THATREE - stock.adobe.com)

Im Zuge der Digitalisierung entstehen immer mehr Daten, die nicht nur gespeichert, sondern auch verwaltet werden müssen. Hohe Anforderungen an Verfügbarkeit, Datenschutz und Data Governance sowie zugleich Cyber-Risiken erfordern ein neues Datenmanagement: Ohne Automatisierung und maschinelles Lernen wird es nicht gehen.

Datenvolumen explodieren, immer mehr Geräte und Anwendungen erzeugen Daten in ganz unterschiedlichen Formaten. Maschinell erzeugte Volumen – Stichwort: IoT – wachsen dabei fünfzigmal schneller als herkömmliche Daten. Gleichzeitig sind Multi-Cloud-Infrastrukturen auf dem Vormarsch. Sie eröffnen Unternehmen die Chance, ihre Daten rund um die Uhr verfügbar zu halten und so erfolgreich am global vernetzten Wirtschaftskreislauf teilzunehmen. Doch es gibt auch immer mehr Richtlinien und Auflagen, von DSGVO über KRITIS bis zu branchenspezifischen Vorgaben.

Um Daten zu schützen, muss man sie kennen: Vielen Organisationen fehlt der genaue Überblick, welche Daten sie erzeugen, wo diese gespeichert sind, wer auf sie zugreift und wie sie abgesichert sind. Sie müssen also dringend die Voraussetzungen für ein umfassendes Datenmanagement schaffen, um für die Zukunft gerüstet zu sein.

Datenmanagement automatisieren

Die klassische Datensicherung durch Backup stößt zunehmend an Grenzen und bindet wertvolle Ressourcen. Aber ohne geht es auch nicht, sonst steht im Notfall alles still. Die Aufgabe, die enormen und permanenten Datenströme in verteilten Multi-Cloud-Umgebungen optimal und sicher zu steuern, muss daher neu gelöst werden. Die manuelle Verwaltung mit reaktiven Absicherungsmechanismen muss einer intelligenten Automatisierung weichen, einem aktiven System, das klare Geschäftsvorteile erzeugt. Das Ziel ist eine Art Eigenverwaltung, in der Daten „lernen“, umgehend und richtig auf Ereignisse zu reagieren, die irgendwo in der Infrastruktur eines Unternehmens passieren.

Backup als Basis

Hybride oder Multi-Cloud-Infrastrukturen und die Digitalisierung erfordern eine neue Datenmanagementstrategie, die den gesamten Lebenszyklus der Daten betrachtet und herkömmliche Disziplinen wie Backup und Wiederherstellung, Datenschutz und Datensicherheit über die gesamte Infrastruktur hinweg vereinheitlicht. Für dieses Datenmanagement gibt es keine schlüsselfertige Lösung, denn jede Organisation hat andere Infrastrukturen und individuelle Anforderungen. Ein einheitliches und sicheres Datenmanagement sollte sukzessive umgesetzt werden, und es erfordert zudem eine kontinuierliche Weiterentwicklung. Veränderte Anforderungen und neue Technologien sind nur zwei Aspekte, warum Organisationen sich dabei Entwicklungspfade offen halten sollten. Eine Integrationsplattform bildet die Basis, um Abläufe, Verfahren, Steuerung und Kontrollen im Datenmanagement sukzessive zu organisieren und zu vereinheitlichen.

Das erfordert die Umsetzung von fünf Kernaufgaben:

Daten zuverlässig sichern: Aufwändig, aber Backups sind auch in Zukunft unverzichtbar. Nur wenn alle Daten und Workloads konsequent gesichert werden, können sie bei Ausfällen, Angriffen, Verlust oder Diebstahl schnell wiederhergestellt werden. Snapshots erlauben eine kurzfristige Datensicherung mit minimalen Auswirkungen auf die Produktivumgebung, denn sie erfordern wenig Daten-Traffic. Sie sind eine sehr gute Ergänzung zum klassischen Backup. Weitere Effizienzverbesserungen bieten Technologien zur Optimierung von Backup-Traffic, zur Reduktion der Backup-Dateigrößen wie Deduplizierung, für die Komprimierung oder WAN-Beschleunigung. Mit Storage-Snapshots lassen sich Backup-Zeitfenster erheblich reduzieren, dennoch: ohne Backup kein zuverlässiger Datenschutz.

Cloud gezielt einsetzen: Immer mehr Unternehmen integrieren Cloud-Plattformen in ihre IT-Infrastruktur und -strategie. IT-Organisationen sollten dabei ihre Cloud-Strategie, ihr Datenmanagement und ihre Sicherungsmechanismen eng verzahnen, damit sie zu jeder Zeit die Kontrolle über die Vielfalt an Daten und die Steuerung von Datenströmen behalten. Dabei bietet die Cloud auch viele Chancen, um Workloads bedarfsgerecht zu verschieben, wiederherzustellen und zwischen Betriebsplattformen zu wechseln, ob On-Premises oder in der Cloud. Das steigert nicht nur die Datensicherheit, sondern auch die Business Continuity und die Verfügbarkeit in einer Hybrid-Cloud-Umgebung.

Transparenz herstellen: Auf Basis einer Integrationsplattform kann die gesamte Datensicherung in einer Infrastruktur, ob für physische, virtuelle oder Cloud-basierte Workloads, konsolidiert werden. Unternehmen sind in der Lage, unterschiedliche Speicherorte – beispielsweise On-Premises oder in der Cloud – zentral zu verwalten; Anwender erhalten den sofortigen Zugriff auf alle Daten und Anwendungen, egal, wo sie sich befinden. Diese zentrale Steuerung eröffnet IT-Abteilungen einen ganzheitlichen Überblick über Datennutzung, Abläufe und Leistungsprobleme. Software für Monitoring, Ressourcenoptimierung und Kapazitätsplanung ermöglicht ein präventives Management, das Betriebsstörungen verhindert. Manuelle Eingriffe werden sukzessive reduziert, so genannte Predictive Analytics verbessern Planung und Entscheidungsfindung.

Datenströme orchestrieren: Auf Basis umfassender Orchestrierungsfunktionen können Unternehmen ihre Workloads bedarfsgerecht steuern und sie an den jeweils besten Speicherort verschieben. Eine regelbasierte Automatisierung hilft ihnen zugleich, Disaster-Recovery-Pläne (DR) zu automatisieren. Damit wahren Firmen ihre Business Continuity und Sicherheit, die Einhaltung von Richtlinien sowie die optimale Nutzung von Ressourcen. So vollziehen sie den Schritt von der regelbasierten zur echten Automatisierung.

Datenmanagement automatisieren: In Zukunft werden sich Daten weitgehend autonom, auf Basis von SLAs automatisiert, verwalten. Sie lernen, Backups von sich selbst zu erstellen und sich automatisch an den Ort zu bewegen, an dem sie für Geschäftsabläufe benötigt werden. Sie erkennen ungewöhnliche Vorgänge, etwa Cyberangriffe, sichern sich dagegen ab und stellen sich bei Bedarf selbst wieder her. Datenanalysen, das Erkennen von Verhaltensmustern und maschinelles Lernen eröffnen Firmen die Chance, ihr Datenmanagement zu automatisieren.

Automatisierung wird unverzichtbar

Bei dem rasanten Datenwachstum stößt die traditionelle, regelbasierte Datenverwaltung bereits heute an ihre Grenzen. Die Zukunft gehört einem ereignisgesteuerten Ansatz, in dem Daten lernen, sich selbst zu steuern und abzusichern, um jederzeit wichtige Erkenntnisse über den Geschäftsverlauf und -betrieb zu liefern.

Thomas Sandner, Senior Regional Presales Manager CEMEA bei Veeam Software.
Thomas Sandner, Senior Regional Presales Manager CEMEA bei Veeam Software. (Bild: Alexey Testov)

Multi-Cloud-Umgebungen sind nicht umsonst auf dem Vormarsch, bieten sie doch die aussichtsreichste Basis für flexible Digitalisierung. Ein einheitliches Datenmanagement hilft, diesen Infrastrukturen ihre Komplexität zu nehmen. Allerdings sollten Unternehmen von Beginn an auf Automatisierung und Orchestrierung setzen, damit die Volumen kontrollierbar bleiben: Alle Daten können dann jederzeit und überall genutzt werden, ob an der Edge, in der Cloud oder im zentralen Rechenzentrum.

*Der Autor: Thomas Sandner, Senior Regional Presales Manager CEMEA bei Veeam Software

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