فرض کن یه روز صبح از خواب بیدار میشی و میبینی که کل اطلاعاتت، از عکسای یادگاری گرفته تا فایلهای مهم کاری، یهویی غیب شده! حالا اگه همچین اتفاقی بیفته، باید چیکار کنیم؟ اینجاست که مفهوم «Data Resiliency» یا همون «انعطافپذیری دادهها» وارد بازی میشه.
تو این مقاله قراره بهت بگیم Data Resiliency چیه، چرا اینقدر مهمه، و چطور میتونی با استفاده از تکنولوژیها و استراتژیهای مختلف از دادههات محافظت کنی. از تکنیکهای سادهای مثل بکاپگیری منظم گرفته تا راهکارهای پیشرفتهای مثل استفاده از هوش مصنوعی، همه رو بررسی میکنیم تا مطمئن بشی که دادههات همیشه امن و قابل دسترس باقی میمونن. آمادهای؟ پس بیاین شروع کنیم!
Data Resiliency یعنی اینکه سازمانها بتونن بعد از حملههای سایبری یا از دست رفتن دادهها، خیلی سریع به حالت قبل برگردن، برنامههای پشتیبانیشون رو اجرایی کنن، و اطلاعات از دست رفتهشون رو بازیابی کنن. علاوه بر این، باید بتونن از اطلاعاتشون در آینده بهتر محافظت کنن.
این موضوع هر روز مهمتر میشه چون تهدیدات سایبری روز به روز بیشتر و پیچیدهتر میشن. دیگه فقط بحث یه هکر ساده نیست؛ حالا با حملههای پیچیدهتر، مثل باجافزارها، مجرمان سایبری دنبال این هستن که اطلاعات سازمانها رو گروگان بگیرن و کلی دردسر درست کنن. حملههای سایبری نه تنها بیشتر شدن، بلکه تکنیکها و راههای جدیدی برای دور زدن دفاعهای امنیتی هم کشف میشن.
البته مجرمان سایبری تنها تهدیدات موجود نیستن. حتی اگه اطلاعاتت توی فضای ابری هم ذخیره شده باشه، باز هم خطراتی مثل بلایای طبیعی (مثل سیل) یا قطعی برق که این بلاها به دنبال دارن، میتونن به سرورهای فیزیکی آسیب بزنن. همچنین اشتباهات انسانی مثل پاک کردن یه فایل یا مدیریت ضعیف دادهها هم میتونن دادههای حیاتی رو به خطر بندازن.
اما مهم نیست که دادهها چطور از دست برن یا خراب بشن، یه سازمان باید همیشه آماده باشه که به سرعت وارد عمل بشه. یه استراتژی مناسب باید بتونه:
واضحه که بهترین زمان برای ایجاد همچین استراتژیای قبل از اینه که بهش نیاز پیدا کنی.
وقتی حرف از Data Resiliency میشه، یه حقیقت مثل روز روشنه: زمان همون پوله. وقتی یه حمله سایبری یا قطعی دادهها اتفاق میافته، زمان مثل یه ساعت شنی شروع به تموم شدن میکنه.
اگه یه سازمان نتونه به موقع به این اتفاقات پاسخ بده یا تکرار شدن این مشکلات باعث بشه مشتریا احساس امنیت نکنن، ممکنه این سازمان اعتبارش رو از دست بده. هر ساعتی که بگذره و سازمان نتونه دادهها رو بازیابی کنه، ممکنه مشتریهای بیشتری از دست برن و به سازمان اعتماد نکنن.
در واقع، اگه سازمانها نتونن از پس این مشکلات بر بیان، ممکنه کل کسبوکارشون رو از دست بدن. اهمیت مالی Data Resiliency انقدر زیاده که نمیشه نادیدهش گرفت.
برخی از کارشناسا میگن یه سازمان باید بتونه با سه نوع مشکل دادهای مختلف مواجه بشه و همچنان به کارش ادامه بده:
اگه یه سازمان بتونه از پس این سه مشکل بربیاد و همچنان کارش رو ادامه بده، اون موقع میتونیم بگیم که اون سازمان data resilient یا همون انعطافپذیر در برابر دادههاست.
برای اینکه دادههای ارزشمند سازمانت رو به بهترین شکل محافظت کنی، یه سری تکنولوژیها دست به دست هم میدن و کار رو برات راحتتر میکنن. ابزارهای بکاپ و بازیابی اولین گزینههایی هستن که باید بهشون توجه کنی. این ابزارها فرایند پشتیبانگیری رو خودکار میکنن، دادهها رو فشرده و رمزنگاری میکنن، و در سناریوهای بحرانی مثل فاجعهها به کمکت میان. این ابزارها ممکنه روی سطح ذخیرهسازی فیزیکی کار کنن یا از تکنولوژی مجازیسازی استفاده کنن که این خودش یه لایه دیگه از حفاظت به دادهها اضافه میکنه.
علاوه بر این، تکنولوژیهای دیگهای هم هستن که کمک میکنن Data Resilience بهتر بشه، مثل:
در نهایت، امنیت هم یه بخش ضروری از Data Resilience به حساب میاد. به عنوان مثال، تکنولوژیهای رمزنگاری دادهها باعث میشن که اطلاعاتت به فرم غیرقابل دسترسی تبدیل بشه و جلوی دسترسی غیرمجاز و تغییرات ناخواسته رو بگیره.
برای اینکه بتونی در برابر اتفاقات غیرمنتظره مقاومت کنی و سریع واکنش نشون بدی، چندین استراتژی وجود داره که میتونن بهت کمک کنن تا به Data Resilience برسی. بیاین چند تا از رایجترین استراتژیها رو با هم مرور کنیم و ببینیم چطور میشه اونها رو مؤثرتر کرد.
بکاپ گرفتن از دادهها یکی از قدیمیترین و مهمترین تکنیکهاست، و دلیل خوبی هم برای این کار وجود داره. بکاپها نسخههای کپیشدهای از دادهها هستن که جدا از دادههای اصلی نگهداری میشن. با بکاپهای منظم، همیشه چندین نسخه از دادههای مهم در دسترس خواهی داشت، و این کار بهت کمک میکنه تا اگه دادهای رو از دست دادی، سریع بتونی اون رو بازیابی کنی.
وقتی بکاپ میگیری، حتماً باید اونها رو در یه مکان امن و دور از دسترس نگه داری. همچنین، باید به صورت منظم این بکاپها رو تست کنی تا مطمئن بشی که در زمان بحران یا خرابی، قابل استفاده هستن.
رمزنگاری دادهها باعث میشه هیچ کس نتونه بدون اجازه به اطلاعات حساس دسترسی پیدا کنه. با این روش، اطلاعاتت محرمانه میمونه و احتمال اینکه توسط هکرها به خطر بیفته خیلی کم میشه. یادت باشه که بکاپها هم باید رمزنگاری بشن تا Data Resilience کامل بشه.
علاوه بر این، رمزنگاری باعث میشه که دادههات سالم بمونن و از دستکاری یا تغییرات غیرمجاز توسط افراد دیگه جلوگیری بشه.
سرور پشتیبان یعنی داشتن چندین سرور که میتونن همزمان کارهای مشابهی رو انجام بدن. اگه یه سرور خراب بشه، سرورهای دیگه میتونن کار رو ادامه بدن. این کار باعث میشه سیستمها همیشه در دسترس باشن، حتی اگه یکی از سرورها از کار بیفته. از مزایای این کار میتونیم به کاهش زمان از کار افتادگی، جلوگیری از از دست رفتن دادهها، و اطمینان از دسترسی کاربران به برنامههای حیاتی اشاره کنیم.
امروزه خدمات ابری یکی از بهترین راهحلها برای رسیدن به Data Resilience هستن. این خدمات قابلیتهایی مثل:
رو ارائه میدن. این ویژگیها به سازمانها کمک میکنه که بدون نیاز به مدیریت مستقل این خدمات، به Data Resilience بیشتری دست پیدا کنن. همچنین، خدمات ابری بکاپهای خودکار ارائه میدن که به سازمانها امکان بازیابی سریع و آسان دادهها رو در صورت از دست رفتن دادهها میده.
این خدمات همچنین استراتژیهای بازیابی از فاجعه رو فراهم میکنن که باعث میشه در صورت بروز بلایای طبیعی یا حوادث دیگر، دادهها به شکل مؤثری بازیابی بشن.
برنامه بازیابی از فاجعه یه استراتژی کامله که مراحل لازم رو در صورت بروز فاجعه مشخص میکنه. این برنامه بهت کمک میکنه که از دست رفتن دادهها رو به حداقل برسونی و مطمئن بشی که دادهها همچنان در دسترس کاربران باقی میمونه.
یکی از مهمترین مراحل در این برنامه، شناسایی دادههای حیاتیست. این کار کمک میکنه که تلاشهای بازیابی رو اولویتبندی کنی و مطمئن بشی که دادههای حساس و مهم ابتدا بازیابی میشن. همچنین، این برنامه باید یه طرح واکنش به حادثه داشته باشه که در اون مشخص بشه چه کسانی رو در صورت بروز فاجعه باید مطلع کنی.
هیچ استراتژیای بدون آموزش صحیح کارکنان نمیتونه مؤثر باشه. باید کارکنان رو در مورد بهترین روشهای مدیریت و امنیت دادهها آموزش بدی. این آموزشها میتونن شامل موارد زیر باشن:
علاوه بر تکنیکهای بالا، تکنیکهای جدیدی مثل آینهسازی دادهها، تکرار دیتابیس، عکسهای فوری و کپیهای سریع هم هستن که به Data Resilience کمک میکنن. امروزه این تکنیکها توسط بیشتر ارائهدهندگان خدمات ابری بزرگ استفاده میشن.
سازمانهایی که Data Resilience رو درست پیادهسازی میکنن، از مزایای زیادی بهرهمند میشن. مثل:
اگه Data Resilience به این آسونی بود، همه ازش استفاده میکردن. ولی حقیقت اینه که پیادهسازی Data Resilience توی سازمانها چالشهای خودش رو داره.
با شروع پاندمی کرونا و رواج کار از راه دور، خیلی از سازمانها مجبور شدن دوباره به استراتژیهای تداوم کسبوکار و Data Resilience خودشون فکر کنن. چون وقتی همه از خونه کار میکنن، خطرات سایبری هم بیشتر میشه و شرکتها دنبال راههای قویتری برای حفظ دادههاشون هستن.
یکی از این راهها اینه که سازمانها به سمت استفاده از معماریهای چندابری (multi-cloud) حرکت کنن. یعنی دادههاشون رو توی محیطهای مختلف مثل ابر عمومی، خصوصی، هیبریدی و حتی سیستمهای داخلی نگه دارن. اینجوری اونا میتونن استراتژیهای Data Resilience بهتری رو پیاده کنن که با محیطهای چندابری سازگار باشه.
یه روند دیگه که داره محبوب میشه، استفاده از هوش مصنوعی (AI)، یادگیری ماشین (ML) و اینترنت اشیا (IoT) توی استراتژیهای Data Resilience هست. این تکنولوژیها کمک میکنن تهدیدات پیشرفتهتر شناسایی بشن، ناهنجاریهای پنهان دادهها کشف بشن و خیلی از کارهای Data Resilience خودکار بشه. البته این تکنولوژیها خودشون هم یه سری ریسکهای ذاتی دارن که ابزارهایی مثل AI TRiSM تلاش میکنن اونها رو کاهش بدن.
Data Resilience یعنی توانایی یک سازمان برای ادامه فعالیتهای خودش حتی بعد از بروز مشکلاتی مثل حملات سایبری، خرابیهای فنی یا بلایای طبیعی. این مفهوم خیلی مهمه چون با افزایش تهدیدات سایبری و وابستگی بیشتر به دادهها، هر لحظه ممکنه مشکلی پیش بیاد. داشتن Data Resilience باعث میشه که دادهها همیشه در دسترس باشن و کسبوکارها بدون وقفه به کارشون ادامه بدن.
بکاپگیری بخشی از Data Resilience محسوب میشه. بکاپ یعنی داشتن نسخههای کپی از دادهها برای بازیابی در مواقع ضروری. اما Data Resilience یه مفهوم جامعتره که علاوه بر بکاپگیری، شامل راهکارهایی مثل رمزنگاری دادهها، استفاده از سرورهای پشتیبان و پیادهسازی برنامههای بازیابی از فاجعه هم میشه. در واقع، Data Resilience تضمین میکنه که حتی در صورت بروز مشکلات بزرگ، دادهها همچنان امن و قابل دسترس باشن.
خدمات ابری به شما این امکان رو میده که دادههاتون رو در مکانهای مختلف و امن ذخیره کنید. این خدمات معمولا شامل امکاناتی مثل بکاپگیری خودکار، رمزنگاری دادهها، متعادلسازی بار کاری و برنامههای بازیابی از فاجعه هستن. استفاده از این خدمات باعث میشه که حتی در صورت بروز مشکلاتی مثل خرابی سرورها یا بلایای طبیعی، بتونید سریع دادههاتون رو بازیابی کنید و کسبوکارتون بدون وقفه به کارش ادامه بده.
بله، استفاده از AI و ML میتونه خیلی مفید باشه، چون این تکنولوژیها میتونن تهدیدات رو سریعتر شناسایی کنن و عملیات Data Resilience رو خودکار کنن. اما مثل هر تکنولوژی دیگهای، این روشها هم ریسکهای خودشون رو دارن. برای همین باید از ابزارهایی مثل AI TRiSM استفاده کنید که کمک میکنن این ریسکها کاهش پیدا کنن و امنیت دادهها حفظ بشه.
بهترین زمان برای پیادهسازی استراتژی Data Resilience قبل از اینه که بهش نیاز پیدا کنید! یعنی باید قبل از اینکه مشکلی پیش بیاد، برنامههای بازیابی، بکاپگیری و روشهای امنیتی رو آماده کرده باشید. اینجوری اگه اتفاقی افتاد، میتونید بدون هیچ دردسری از دادههاتون محافظت کنید و به کارتون ادامه بدید.
آموزش کارکنان باید شامل آگاهی از اهمیت حفاظت از دادهها، آموزش بهترین روشهای امنیت داده مثل استفاده از پسوردهای قوی و شناسایی لینکهای مشکوک، و بهروزرسانیهای مداوم درباره تهدیدات سایبری جدید باشه. این آموزشها باعث میشن که کارکنان بهتر بفهمن چطور میتونن از دادهها محافظت کنن و نقش مهمی در حفظ Data Resilience داشته باشن.
هزینههای پیادهسازی Data Resilience بستگی به اندازه سازمان، حجم دادهها و پیچیدگی سیستمها داره. هزینهها میتونن شامل گرفتن بکاپهای منظم، استفاده از خدمات ابری، نگهداری سرورهای پشتیبان و آموزش کارکنان باشن. البته، هرچند این هزینهها ممکنه زیاد باشه، اما در بلندمدت باعث کاهش خطرات و جلوگیری از ضررهای مالی بزرگ میشه.
Data Resilience یعنی توانایی سازمانها در ادامه فعالیتهای خودشون حتی بعد از بروز یه فاجعه، به شکلی که مشتریها هیچ وقفهای رو حس نکنن. با افزایش تهدیدات سایبری و خطرات ناشی از دسترس نبودن دادههای حیاتی، داشتن یه استراتژی قوی برای Data Resilience خیلی مهمه.
چندین استراتژی برای بهبود Data Resilience وجود داره، مثل گرفتن بکاپهای منظم، رمزنگاری دادهها، استفاده از خدمات ابری، پیادهسازی برنامههای بازیابی از فاجعه و آموزش کارکنان درباره اهمیت Data Resilience. در نهایت، با ظهور تکنولوژیهای جدید مثل هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و اینترنت اشیا، آیندهی Data Resilience خیلی امیدوارکننده به نظر میرسه.