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Vor kurzem veröffentlichte Aqniu die „Panoramaübersicht der chinesischen Cybersicherheitsbranche (11. Auflage)“. Darin werden die neuesten Entwicklungen im heimischen Cybersicherheitsbereich detailliert analysiert, gegliedert in 16 Hauptkategorien und 108 Unterkategorien. Die Übersicht ist ein unverzichtbarer Leitfaden für branchenspezifische Entscheidungen, Geschäftsentwicklungen und Marktanalysen. Neben dem klassischen Bereich der Katastrophenwiederherstellung ist Information2 mit dem Produkt i2HDFS im Segment Datensicherheit – Big-Data-Schutz aufgeführt. Doch worin genau besteht der Big-Data-Schutz, und wie setzt Information2 diesen um?
Durch die Welle der digitalen Wirtschaft sind Daten zu einem zentralen Produktionsfaktor vergleichbar mit Erdöl geworden, die zur vielfältigen Nutzung erfasst und verarbeitet werden müssen. Daraus ergab sich die starke Verbreitung quelloffener Big-Data-Plattformen wie Hadoop. Auf dem chinesischen Markt sind Big-Data-Plattformprodukte nach jahrelangem Wachstum mittlerweile weit verbreitet im Finanzwesen, der öffentlichen Verwaltung und bei Telekommunikationsanbietern. Die Integration von KI/ML mit Big-Data-Plattformen ist ein klarer Trend, wodurch deren Bedeutung weiter steigt. IDC prognostiziert, dass das chinesische Datenvolumen bis 2027 76,6 Zettabyte (ZB) übersteigen wird, wobei vor allem Unternehmensdaten stark anwachsen. Der Schutz von Big Data ist daher dringend erforderlich – der Betrieb von Big-Data-Plattformen stellt für viele Unternehmen eine große Herausforderung dar. Häufige Missverständnisse bei der Katastrophenwiederherstellung von Big Data Big-Data-Plattformen sind für Unternehmen und die gesamte Gesellschaft zentral, da sie zentrale Daten für Geschäftsentscheidungen und die Unternehmensentwicklung speichern. Die sichere und stabile Betriebsweise dieser Plattformen ist unerlässlich. Trotz wiederholter Sicherheitsvorfälle bestehen bei vielen Unternehmen nach wie vor Missverständnisse zum Schutz von Big-Data-Plattformen: Einige gehen davon aus, dass für Datenmengen im Petabyte-Bereich keine separaten Sicherungs- und Wiederherstellungswerkzeuge benötigt werden. Andere halten die Sicherung unstrukturierter Daten für nicht praktikabel. Wieder andere meinen, verlorene Daten ließen sich unkompliziert neu erstellen. All diese Ansichten stammen aus veralteten Denkweisen. Heutzutage haben sich Datenumfang, Datentypen und Verarbeitungsanforderungen grundlegend verändert. Der Aufstieg großer Sprachmodelle und AIGC bringt komplexe Anforderungen an die Datenverarbeitung mit sich. Big Data erfasst und generiert ständig neue Daten mit vielfältigen, unvorhersehbaren Eigenschaften, wodurch die Datenerfassung erschwert wird. Die Wiederherstellung nach Datenverlust oder Betriebsunterbrechungen ist zeitaufwendig und anspruchsvoll, wobei die Folgen gravierend ausfallen können. Um dies abzufedern, benötigen Unternehmen Systeme zur Katastrophenwiederherstellung, die Datensicherheit und Geschäftskontinuität gewährleisten und so Wettbewerbsvorteile sichern.
i2HDFS – Der zuverlässige Schutzschild für Big Data
Als führender Hersteller von Katastrophenwiederherstellungslösungen schließt Information2 eine heimische Lücke im Bereich der Katastrophenwiederherstellung für Big-Data-Plattformen und hat das Echtzeit-Synchronisationsprodukt i2HDFS entwickelt. i2HDFS erfasst und synchronisiert transaktionsbezogene Echtzeitdaten von Big-Data-Plattformen über verschiedene Cluster hinweg. Es löst die Herausforderungen von Unternehmen bei Datenmigration, Datenvalidierung, Sicherung, Wiederherstellung und Katastrophenvorsorge und sichert so eine ununterbrochene Geschäftstätigkeit ohne Datenverlust.
Praxisbeispiel: Katastrophenwiederherstellung der Big-Data-Plattform einer großen Stadtbank
Die Big-Data-Analyseplattform einer großen Stadtbank ist seit Jahren im Einsatz und verarbeitet zentrale Geschäftsdaten. Mit wachsender Bedeutung der Plattform und wiederkehrenden Betriebsunterbrechungen sind die Compliance-Anforderungen an die Katastrophenwiederherstellung deutlich verschärft worden. Das stetige Datenwachstum der Bank führte zu Problemen wie einer steigenden Anzahl kleiner Dateien und einem hohen Anteil an kalten Daten. Ohne geeignete Maßnahmen würden alle digitalen Anwendungen beeinträchtigt. Die Bank benötigte eine Katastrophenwiederherstellungslösung zur Datensynchronisation und Datenaufteilung, um Analyseeffizienz, Datensicherheit und stabilen Betrieb zu gewährleisten.
Mithilfe von Information2 i2HDFS werden Daten in Echtzeit für die Katastrophenvorsorge synchronisiert, wobei die Sicherungsdaten nur lesbar zugänglich sind. Durch die Trennung von Lese- und Schreibzugriffen verbessert sich die Analyseleistung, gleichzeitig sinken die Speicherkosten. Aktuelle Daten von IDC zeigen, dass bei nahezu 80 % der Unternehmen die Integrationsrate von KI/ML mit Datenverarbeitungsplattformen unter 50 % liegt. Zukünftige Systemerweiterungen erfordern daher leistungsstarke Infrastruktursoftware für Daten wie Big-Data-Plattformen. Die Katastrophenwiederherstellung ist ein zentraler Baustein der unternehmerischen IT. Durch den Einsatz von Information2 i2HDFS im Finanzwesen, der Fertigungsindustrie und im Gesundheitswesen können zukünftig noch mehr Nutzer ihre Big-Data-Plattformen zuverlässig absichern.
