İşletmeler daha fazla veri üretmeye devam ettikçe etkili veri yedekleme ve kurtarma stratejileri giderek daha kritik hale geliyor. Yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML), bu alanda güçlü araçlar olarak ortaya çıkıp kuruluşların veri yedeklemeye yaklaşım biçimini değiştiriyor.
Veri yedeklemede yapay zekaya yönelik küresel pazardaki büyüme, yedekleme ve kurtarma süreçlerini otomatikleştirmek ve optimize etmek için yapay zeka ve makine öğrenimi algoritmalarından yararlanan bulut tabanlı yedekleme çözümlerinin giderek daha fazla benimsenmesiyle sağlanıyor.
Kuruluşların, ortaya çıkan siber tehditlere karşı ayakta durabilmek için güçlü veri yedekleme ve kurtarma sistemlerine sahip olmaları artık çok önemli. Yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojilerinin kullanılması, veri yedekleme çözümlerini daha verimli hale getiriyor. Bu teknolojileri kullanarak elde edilecek avantajlardan başlıcaları aşağıdaki gibidir:
Tahmine dayalı analitik: Yapay zeka ve makine öğreniminin veri yedeklemedeki önemli avantajlarından biri, potansiyel veri kaybı risklerini gerçekleşmeden önce belirleme ve azaltma yetenekleridir. Bu teknolojiler, geçmiş veri modellerini analiz ederek ve gelecekteki eğilimleri tahmin ederek, güvenlik açığı alanlarını proaktif bir şekilde belirleyebilir ve veri kaybını önlemek için önlemler uygulayabilir.
Otomatik yedeklemeler: Tekrarlanan ve zaman alan yedekleme görevlerini otomatikleştirme ve BT kaynaklarının daha stratejik girişimlere odaklanmasını sağlama yeteneğidir. Bu sistem, veri yedeklemelerinin sık sık alınmasını ve güvenli konumlarda saklanmasını sağlayabilir. Otomatik yedekleme yalnızca üretkenliği artırmakla kalmaz, aynı zamanda insan hatası riskini de azaltarak veri kalitesini ve doğruluğunu artırır.
Büyük Veri Analitiği: Veri yedekleme süreçlerinden elde edilen veriler, makine öğrenimi modelleri tarafından analiz edilebilir. İşletmelerin büyük veri analitiği yoluyla değerli bilgiler elde etmelerine olanak sağlar.
Akıllı olağanüstü durum kurtarma: Yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojileri, örneğin birincil site arızalandığında olağanüstü durum kurtarma (ODM) sitesine geçiş yaparak verilerin akıllı bir şekilde kurtarılmasına yardımcı olabilir. Hangi veri kümesinin önce geri yüklenmesi gerektiğine öncelik verebilir.Ayrıca hangi yedek kopyanın bir siber saldırıdan etkilenmediğini ve geri yükleme için kullanılacağını belirleyebilir. Bu sayede, arıza süresini en aza indirebilir ve bir felaket durumunda kurtarma süresini hızlandırabilir.
Her geçen gün verinin büyüklüğünün kritik hale gelmesinden dolayı popüler veri yedekleme yazılımları, Anomaly Detection konfigürasyon ve bildirim özelliklerini son sürümlerinde kullanıma sunmuştur.
Kullanılan veri yedekleme teknolojisi ne olursa olsun, verilerin güvenli bir şekilde saklanması gerekir. Yedeklenen veriler çeşitli depolama cihazlarında saklanabildiğinden, veri depolama sistemleri yedekleme altyapısında kritik bir rol oynar. Yapay zeka odaklı depolama pazarının "2031 yılına kadar 162,5 milyar dolara ulaşacağı ve 2022'den 2031'e kadar %26,7'lik bir Bileşik Büyüme Oranı ile büyüyeceği tahmin ediliyor."
Veri Depolama Sistemlerinde Yapay Zekanın Önemi
Yapay zeka yeteneklerine sahip depolama sistemleri, birden fazla depolama cihazının gerçek zamanlı izlenmesini destekler ve sınırlı insan müdahalesiyle bunların verimli bir şekilde yönetilmesine yardımcı olur. Bugünün organizasyonları için hayati öneme sahip olmasının en önemli beş nedeni şunlardır:
· Yedek depolama cihazlarında yapay zeka, aksama sürelerini ve cihaz arızalarını önlemek için olası donanım arızalarını oluşmadan önce tahmin etmeye ve düzeltmeye yardımcı olur.
· Bir yapay zeka sisteminin öngörü yetenekleri, yetersiz depolama kapasitesi ve depolama cihazlarının hatalı yapılandırılması gibi anormalliklerin tespit edilmesine yardımcı olur ve yöneticilerin etkili kaynak planlaması yapmasını sağlar.
· Yapay zeka destekli bir veri tekilleştirme sistemi, gereksiz verileri tanımlayıp ortadan kaldırarak yedeklemeler için gereken depolama miktarını önemli ölçüde azaltabilir ve donanım maliyetlerinin de azaltılmasına yardımcı olabilir.
· Yapay zeka, makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak veri sınıflandırmayı ve almayı otomatikleştirerek, en kritik dosyaları tanımlamayı ve hızlı bir şekilde geri yüklemeyi kolaylaştırabilir.
· Yapay zeka, otomatik uyumluluk izleme ve raporlama araçları sağlayarak işletmelerin sektör düzenlemeleriyle uyumlu kalmasına yardımcı olur.
Ancak yapay zeka destekli yedekleme sistemlerinin, yapay zeka algoritmalarının hesaplama gereksinimlerini desteklemek için yüksek performanslı CPU'lar ve GPU'lar gibi önemli donanım kaynaklarına ihtiyaç duyduğunu unutmamak önemlidir. Bu, kuruluşların yapay zekanın genel avantajlarından yararlanmasını sağlayan tek seferlik bir yatırımdır.
Yapay zekayı veri yönetimi ve depolama sistemlerinde benimseyen işletmelerin, iş büyümesini ve yenilikçiliği teşvik etmek için verilerin gücünden yararlandıkça rekabet avantajı elde etme olasılıkları daha yüksektir.
Sonuç olarak, veri yedeklemede yapay zeka ve makine öğreniminin yükselişi, kuruluşların veri dayanıklılığını artırmaları ve giderek veri odaklı bir dünyada iş sürekliliğini sağlamaları için veri yönetimi ve güvenliği konularında daha akıllı, hızlı ve etkili çözümler sunma potansiyelini artırarak işletmelerin veri kaybı riskini minimize etmelerine yardımcı oluyor.
Onur Demir
İşNet Depolama ve Yedekleme Sistemleri Kıdemli Uzmanı