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インテリジェントデータ管理とは、ハイブリッドおよびマルチクラウド環境下で、最小限のIT作業で企業データを保管、識別、保護するため、AIを活用して自動化する方法です。この方法は企業のリスクを軽減しながら時間とコストを節約できるだけでなく、データの持つ潜在的な価値を引き出して競争優位性を高めることにも繋がります。データは企業にとって最も価値のある資産とも言えるものです。
この10年間で、IT環境は目覚ましい進化を遂げてきました。オンプレミスのデータセンターから、仮想化サーバー、ハイパーコンバージドハードウェア、SaaS (Software as a Service) アプリケーション、そして今日の複数のクラウドまで、現代のITインフラはこれまでになく複雑かつサイロ化しています。
そのため、企業が増加するデータ量を効率的に管理することは複雑な課題となっています。データが無秩序に拡散したことで、データの保護、保存、識別、プロビジョニングといった企業のIT要件は、非効率的でコストのかかるプロセスになりました。
データ管理ツールが古いために、バックアップ、非構造化データの管理、災害復旧 (DR)、セキュリティ、ガバナンス、開発/テスト、分析など、多くのチームにとって重要なオペレーションの実施に時間がかかり過ぎているのが現状です。企業がクラウドやマルチクラウドへ急速に移行したことで、事態はさらに複雑化しました。
サイロ化したレガシー製品は大量データの断片化を引き起こすだけでなく、サイバー犯罪者が悪用する攻撃対象領域を広げることになります。また、データを暗号化するだけでなく、データを窃取し二重脅迫で金銭を得るランサムウェアの攻撃者にとって、複数のエントリーポイントやデータのコピーは格好の標的です。
インテリジェントデータ管理プラットフォームを活用すると、AIを駆使して企業のデータ管理における煩雑さを自動で軽減することができます。インテリジェントデータ管理では、あらゆるデータからより大きなインサイトを抽出し、攻撃者に先回りしてデータを保護するため、タスクの簡素化および構造化/半構造化/非構造化データといった複数のデータソースの一元化が行えます。
例えばAIを活用した異常検出の統合では、バックアップや非構造化データに潜むサイバー攻撃の脅威を特定することができます。また、搭載されたレコメンデーションシステムは潜在的な問題を事前に回避しながら問題や傾向の予測が行えるため、ITやセキュリティチームは、残業や週末に働くことなく、より多くの仕事領域をカバーすることができます。差し迫った脅威がある場合には、インテリジェントなデータ管理がその原因の排除や復旧作業を開始し、RTO (目標復旧時間) を短縮します。
インテリジェントデータ管理は、IT部門が再びコントロールを取り戻し、最終的には企業が膨大な情報から必要な価値を得られるようにします。
インテリジェントデータプラットフォームは、さまざまな業界の企業におけるデータ管理戦略の簡素化や改善を支援するものです。また、データを重複することなく、構造化/半構造化/非構造化データを単一環境へ自動で統合することができます。そこから、企業全体で人工知能や機械学習 (AI/ML) を利用し、データからインサイトを得ることで、よりデータの価値を高めることができるようになります。また、データ上でサードパーティアプリケーションを実行し (データをコンピュートリソースに移動)、脆弱性を発見することも可能です。
インテリジェントデータ管理フレームワークは、非構造化データ、半構造化データ、構造化データといったすべてのデータソースをひとつのプラットフォーム上に統合し、例えばランサムウェア攻撃への対応など必要に応じてインサイトの提供を自動で行い、修復方法を推奨するスマート機能が組み込まれています。
近年は膨大な数のデータ管理システムが登場していますが、実際に「インテリジェント」なものはほとんどありません。中でもAI搭載型は最もスマートで、AIをフル活用し、あらゆる種類のデータソースのデータ管理ライフサイクル全体を自動化することができます。
適切なインテリジェントデータ管理システムを選択するには、AIが搭載されていること以外に、以下の基準を満たしているものを選ぶ必要があります:
市場に存在するインテリジェントデータ管理ソフトウェアから選ぶべきは、AIを使ったデータフローやランサムウェアなどのデータセキュリティに対するデータ監視の実施、アプリケーションの高速実行、開発サイクルの短縮、データの生産性と価値の向上を実現する、クラウドベースのインテリジェントデータ管理ソフトウェアです。
インテリジェンスとは規模のことではありません。企業が必要としているのは、チームがより少ない労力でスマートに稼働できるようにする、モダンなインテリジェントデータ管理機能です。インテリジェントデータ管理を利用すれば、企業は意思決定の改善や迅速な脅威対応を行うことができます。
例えばAIを利用して脅威を可視化すると、ITチームがランサムウェア攻撃の発端となりうる異常を監視し、検出できるようになります。アラートの自動化や他のソフトウェアソリューションとのAI接続も、対応の一元化に繋がります。
また、インテリジェントデータ管理プラットフォームからの先を見越した推奨は、オペレーションの監視、モデリング、最適化にも理想的です。チームはこうした予測分析を使って早期に傾向を発見し、変化に備えた事前計画を立てることができます。
最後に、インテリジェントデータ管理プラットフォームは、手動の時間のかかるタスクを自動化してITにかかる時間を短縮し、問題発生時のRTO (目標復旧時間) も改善します。
今日の増え続けるデータを管理する方法は非常に断片化、サイロ化しているため、不可能ではないものの企業の持つすべての情報を総合的に把握することが難しくなっています。従来は異なるデータセンターに保存されていた情報も、今ではクラウドや複数のクラウドに保存されることが増えました。その結果、オペレーションごとに異なるデータサイロが発生しています。このことは、データの保護、バックアップ、それぞれ分離しているインフラスタックにまたがる包括的な分析、そしてもちろん、ますます巧妙化するランサムウェア攻撃からデータを保護する必要がある企業にとっても大きな課題となっています。
インテリジェントデータ管理を推進するため、Cohesityは最新のソフトウェア、特にハイパースケーラーとそのAI活用の原則を考慮に入れました。
そして、単にレガシーのデータ管理フレームワークを改善するのではなく、次世代データ管理を取り入れたのです。この新しいアプローチは、データ管理を、異なるサイロを提供するそれぞれ孤立した集合体から、すべてのデータを一元管理できる完全に集約された統合ハイブリッドクラウドソリューションへと完全に再定義し、変革するものです。そして、それはAIインサイトも搭載しています。
Cohesityはインテリジェントデータ管理プラットフォームの概念を進化させ、AIを利用して手作業を自動化し、事前アラートや健全性チェックを作動できるようにしました。AIによる脅威検出は、ランサムウェアをはじめとするサイバー攻撃を阻止します。また、AIによるレコメンデーションでITの運用負荷が下がり、同時にサイバーレジリエンスも向上します。
AIインサイトの活用はCohesityの次世代データ管理の中核となるもので、次のような特徴を備えています:
シンプルな拡張性: Cohesityはサイロ化したデータ管理機能を、複数のユースケースを大規模に実行することができる単一の拡張可能なソフトウェアプラットフォームに統合し、複雑さとコストを削減します。包括的なグローバルソリューションとして、データ管理のライフサイクル全体を単一の直感的なコンソールから管理可能です。
ゼロトラストセキュリティ: 新たなデータ管理プラットフォームを設計する際、Cohesityが最も優先したのはセキュリティです。コアからエッジまでハイパースケールのファイルシステムを採用したことで、データ全体の可視化とデータの制御が実現しました。最小権限と職務分離の原則に基づいて構築したCohesityのマルチレベルのセキュリティ保護は、きめ細かく、実績のある、世界最高水準の機能です。
AIによるインサイト: Cohesityには、AIによる異常検出、リスク体制評価、予測可能な復旧、深い可視性、業界をリードするセキュリティ統合機能が搭載されており、企業は社内外からのサイバー脅威に立ち向かうことができます。内蔵のAIによるレコメンデーションシステムは潜在的な問題を未然に回避し、ユーザーに影響が出る前にチームが問題を検出できるようにします。そして、CohesityのAIと機械学習機能があれば、ITスタッフは夜間や週末対応をすることなく、より多くの領域をカバーすることができます。
サードパーティ製品との拡張性: CohesityはAPIを使用し、自動化やオーケストレーションツールといったサードパーティ製品やCohecityアプリとの統合を実現する効率的なプラットフォームです。これにより、データセキュリティ、コスト、コンプライアンス、価値の可視化をさらに高めることができます。
