Des recherches récentes suggèrent que le coût moyen des temps d’arrêt informatiques imprévus s’élève désormais en moyenne à près de 15 000 $ par minute, prouvant une fois de plus que le temps, c’est de l’argent. Cela rend la résilience des données plus importante que jamais, mais il devient de plus en plus difficile de récupérer rapidement et d’endiguer les pertes.
Aujourd’hui, la quantité sans cesse croissante de données critiques pour l’entreprise s’étend de la périphérie du réseau au cœur du centre de données, en passant par plusieurs Clouds publics. De plus, il est constamment menacé par une cybermenace, avec une attaque de ransomware. toutes les 19 secondes. En conséquence, le temps moyen nécessaire pour identifier et contenir une violation dépasse désormais 250 jours.
Cependant, l’intelligence artificielle (IA) contribue à faire pencher la balance en faveur d’une récupération de données efficace et efficiente. En tirant parti des algorithmes d’apprentissage automatique et des analyses avancées, l’IA peut désormais éliminer une grande partie des incertitudes liées au processus de récupération, transformant ainsi ce qui ressemblait autrefois à trouver une aiguille dans une botte de foin en une opération précise.
Éléments d’une stratégie de résilience des données améliorée par l’IA
Voici quelques-unes des principales façons dont l’IA améliore la résilience des données pour faciliter une récupération plus rapide :
Découverte et protection intelligentes des actifs
Les systèmes de résilience des données basés sur l’IA peuvent analyser en permanence l’infrastructure pour identifier les actifs non protégés, une capacité essentielle dans les environnements informatiques hautement dynamiques d’aujourd’hui. Ces systèmes peuvent ensuite recommander et même appliquer des politiques de protection sur mesure qui s’intègrent parfaitement aux cadres existants. Cela garantit que toutes les données critiques reçoivent protectioncomblant ainsi toutes les lacunes potentielles dans un scénario de reprise.
Sécurité améliorée et réponse accélérée aux menaces
L’IA rend la cybersécurité plus intelligente et plus proactive. Les systèmes de résilience des données améliorés par l’IA peuvent détecter les menaces plus rapidement et avec une plus grande précision en employant des techniques telles que le suivi des logiciels malveillants basé sur le hachage et l’analyse sophistiquée du rayon d’explosion. Cette accélération de la détection des menaces se traduit par un confinement complet plus rapide, première étape du processus de récupération. En cas d’attaque de ransomware, l’IA peut rapidement analyser l’étendue de l’infection, identifier les systèmes affectés et établir des priorités de récupération. Cette approche ciblée réduit considérablement les temps d’arrêt et les risques potentiels. perte de données.
Plans de récupération automatisée
L’une des applications les plus prometteuses de l’IA en matière de résilience des données est sa capacité à créer, automatiser, tester et maintenir des workflows de récupération pour une multitude de scénarios d’attaque différents avant que les cybercriminels n’attaquent. Ces plans générés par l’IA incluent d’éventuelles interdépendances entre les réseaux, les applications et les magasins de données. En cartographiant et remapping constamment ces relations, les systèmes de résilience des données basés sur l’IA peuvent aider à orchestrer des processus de récupération mieux alignés sur les objectifs de continuité des activités.
Sélection intelligente des points de récupération
La sélection du bon point de récupération est cruciale pour minimiser la perte de données et garantir la continuité des activités, mais cela impliquait traditionnellement une analyse manuelle lente et un certain degré de conjecture. L’IA modernise ce processus en recommandant des points de récupération optimaux sur la base d’une analyse complète des risques de l’intégrité des données, de la cohérence des applications et de l’impact potentiel sur les systèmes dépendants. En éliminant le besoin d’identifier manuellement la « dernière bonne copie connue » des données, l’IA permet non seulement de gagner un temps précieux, mais réduit également le risque d’erreur humaine.
L’avenir de la résilience des données
À mesure que l’IA continue d’évoluer, attendez-vous à des systèmes de résilience des données encore plus sophistiqués qui contribueront à accélérer encore davantage la reprise. À mesure que l’IA agentique mûrit, les systèmes de résilience des données dotés de capacités de raisonnement et de prise de décision proactives alimenteront une gestion des données entièrement autonome.
Il est toutefois important de noter que l’IA n’est pas infaillible. Son efficacité repose sur des données fondamentales de qualité, des processus et des garde-fous bien définis, ainsi que sur une expertise humaine pour guider et affiner ses opérations. Les organisations qui cherchent à tirer parti de l’IA pour améliorer la résilience des données devraient la considérer comme un outil puissant pour augmenter et accélérer leurs stratégies existantes, et non comme un remplacement de bonnes pratiques de gestion des données.
À l’avenir, la trajectoire est claire : la complexité des données et les menaces qui pèsent sur elles continueront de croître, ainsi que le coût des temps d’arrêt. Dans cette réalité, basée sur l’IA systèmes de résilience des données deviennent rapidement une nécessité.
