A cura di Domenico Iacono, Sales Engineer, Team Lead Italy & Spain – Commvault
Il volume e l’importanza dei dati stanno crescendo esponenzialmente complicando significativamente le attività di gestione e protezione. Lo scenario attuale ha provocato un aumento costante dei costi legati a queste due operazioni e, al momento, non tutte le aziende riescono a operare in modo omogeneo. Nel corso degli ultimi anni, sono stati diversi i cambiamenti nei paradigmi IT aziendali che hanno avuto un impatto determinante sul modo in cui ora le organizzazioni raccolgono, archiviano e gestiscono i propri dati.
Dai mainframe alle architetture client-server fino alla virtualizzazione, ai container cloud, ai microservizi e al SaaS, le aziende di tutto il mondo gestiscono patrimoni di dati sempre più frammentati e difficili da amministrare, che portano con sé anche un rischio significativo in caso di compromissione.
Nonostante le organizzazioni operino per stare al passo con l’innovazione, la necessità di aggiungere e proteggere continuamente nuovi workload non dovrebbe rappresentare una sfida, bensì un processo facile e intuitivo che si allinea con l’arrivo e l’implementazione di nuove tecnologie.
Migliorare l’efficienza
Le organizzazioni come possono affrontare mancanza di efficienza, rischi maggiori e costi più elevati associati alla gestione dei dati aziendali? Attualmente, l’incremento dell’efficienza operativa è fondamentale per chiunque cerchi di fare di più con meno e si assicuri, nel farlo, di non introdurre oneri aggiuntivi derivanti dal debito tecnico.
In questo scenario, l’automazione ha un impatto determinante sulla capacità dei team IT di fornire un’integrazione perfetta e la protezione dei carichi di lavoro nel loro stack tecnologico. Dal punto di vista di sicurezza e ripristino, ad esempio, avere una visione completa di tutti gli elementi IT, compresi gli ambienti di protezione dei dati, è fondamentale, soprattutto perché le copie dei dati fungono ora da “polizza assicurativa” per le aziende, da cui ripristinarsi, dopo un evento disastroso, qualunque esso sia.
Ridurre i rischi
Oltre a incrementare l’efficienza, vi sono numerosi casi d’uso in cui l’automazione può essere utilizzata per contribuire a mitigare i rischi. Un esempio emblematico è rappresentato dalla Disaster Recovery Orchestration (DRO) e dal ruolo della reportistica di conformità automatizzata.
Idealmente, la DRO si avvale di un runbook – una guida procedurale dettagliata – progettato per eseguire i failover, pianificati e non, nonché le operazioni di failback, con il vantaggio principale di poter ridurre significativamente il rischio di una perdita di dati e di periodi di inattività, oltre a mitigare gli errori umani, comuni quando si eseguono processi manuali complessi.
Nella pratica, invece, si utilizza un runbook di Disaster Recovery per automatizzare i passaggi necessari all’esecuzione delle operazioni di failover e failback. L’avvio di questo processo tramite un pulsante di failover garantisce, con un solo click, l’esecuzione in sequenza dei passaggi necessari.
Riduzione dei costi
Nell’attuale scenario economico, la generale riduzione dei costi ha assunto un ruolo primario all’interno delle organizzazioni di tutto il mondo, con l’automazione che può svolgere un ruolo significativo al fine di garantire risparmi considerevoli e sostenibili.
Un esempio concreto è rappresentato dai vantaggi ottenibili sfruttando la potenza dell’intelligenza artificiale (IA) e del machine learning (ML), allo scopo di garantire un uso più efficiente ed efficace dei servizi in cloud, come le risorse di calcolo.
Allo stesso modo, le tecnologie di automazione possono essere utilizzate per ridurre i costi di Disaster Recovery. Inoltre, integrando soluzioni cloud-native, gli utenti possono evitare spese inutili spesso associate allo spreco di cloud statici, garantendo anche un approccio più snello ed economico al data management.
L’avvento delle tecnologie cloud ha indubbiamente introdotto un importante cambiamento nel modo in cui le aziende pianificano e implementano le loro strategie di trasformazione digitale. Con il modello pay-as-you-go prevalente nei servizi cloud, vengono investiti tempo e sforzi sostanziali per pianificare un utilizzo ottimale delle risorse. Allo stesso tempo, l’elasticità intrinseca del cloud consente di scalare le proprie attività in maniera efficiente.
Di conseguenza, l’adozione di un approccio che consente di scalare l’automazione in base alle esigenze si allinea bene al cambiamento, fornendo la possibilità di aggiungere nuovi workload e nodi di calcolo e calibrarli appropriatamente in base alla loro crescita. Con questo allineamento le aziende possono assicurarsi di ottenere il massimo valore dal cloud, creando una strategia di gestione dei dati più efficiente ed economica.
Conclusione
La crescente complessità del data management può essere mitigata in modo significativo attraverso un’attenta strategia di implementazione di sistemi di automazione, che può fungere da potente strumento per una maggiore efficienza. Dalla promozione di una perfetta integrazione dell’ecosistema IT, alla protezione automatizzata dei workload, queste nuove tecnologie contribuiscono in modo significativo alla riduzione dei rischi attraverso l’orchestrazione del disaster recovery e l’automazione di reportistica sulla conformità e di identificazione e bonifica dei dati sensibili. Le aziende che adottano con successo queste funzionalità si troveranno in una posizione ideale per garantire una strategia di gestione e protezione dei dati efficiente, economica, a lungo termine.
