在當今的多云世界中，標準化就像跨云數(shù)據(jù)共享的轉換器，確保不同的云平臺可以讀取數(shù)據(jù)并實現(xiàn)無縫交換。假設在全國各地有多個辦事處，每個辦事處都有不同的安全系統(tǒng)、辦事處經理和營業(yè)時間。但需要從任何位置安全地訪問企業(yè)文件，這就是跨云數(shù)據(jù)共享的挑戰(zhàn)。
由于每個云提供商都充當單獨的辦公室，因此訪問所需的所有文件會變得困難。此外，擁有多個具有不同訪問點的辦公室會使我們容易受到入侵和數(shù)據(jù)泄露的影響。雖然辦公樓內可能存在需要特殊訪問權限的禁區(qū)或安全室(存儲受復雜隱私法規(guī)約束的數(shù)據(jù))，但每棟辦公樓的安全級別是否都相同？幸運的是，存在解決方案可以確保他們做到這一點。
讓我們深入探討企業(yè)由于跨云數(shù)據(jù)共享而面臨的典型障礙，以及一系列可能的解決方案，以幫助您獲得實時洞察力。
多云數(shù)據(jù)管理的挑戰(zhàn)
在多云環(huán)境中，數(shù)據(jù)分布在不同的云平臺上，存儲解決方案和管理工具也各不相同。這種分散的框架可能導致數(shù)據(jù)所有權分散、可見性有限和數(shù)據(jù)孤島。
數(shù)據(jù)孤島阻礙企業(yè)全面了解其數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)孤島導致數(shù)據(jù)集不完整且不一致，這意味著一個部門可能會訪問錯誤或過時的信息。這阻礙了生成全面的實時洞察、促進協(xié)作和做出數(shù)據(jù)驅動決策的能力。事實上，研究發(fā)現(xiàn)，76%的受訪者承認數(shù)據(jù)孤島阻礙了跨部門交流。
此外，企業(yè)使用的每個云提供商都代表著另一個安全問題，每個云都是一個潛在的入口點。網絡掃描是網絡犯罪分子識別暴露入口點的常用方法。許多人使用一種稱為端口掃描的技術，這與審計人員查找易受攻擊的網絡區(qū)域的方法相同。然后，攻擊者瞄準云平臺之間的漏洞或錯誤配置，滲透到企業(yè)的整個云環(huán)境中，可能對企業(yè)的財務和聲譽造成災難性的損害。
多云還意味著很難全面了解潛在的安全風險，也很難確保在所有地方都實施一致的安全策略。由于數(shù)據(jù)孤島以及每個云提供商都有自己的安全協(xié)議和配置，這種情況進一步加劇。報告發(fā)現(xiàn)，69%的組織由于不同公共云平臺上應用安全性的配置方式不同而遭遇數(shù)據(jù)泄露或暴露。
跨云數(shù)據(jù)共享的另一個重要問題與數(shù)據(jù)隱私法規(guī)有關，企業(yè)必須遵守適用于其業(yè)務類型、數(shù)據(jù)位置和訪問數(shù)據(jù)的用戶的法規(guī)。
確?？缍鄠€云位置的合規(guī)性會大大增加數(shù)據(jù)治理流程的復雜性，這意味著需要額外的資源和專業(yè)知識來管理跨不同區(qū)域的合規(guī)性。對于擁有大量IT團隊的大型企業(yè)來說，保持合規(guī)性可能是一個相對容易的挑戰(zhàn)。然而，對于可能沒有內部IT團隊的初創(chuàng)企業(yè)和小型企業(yè)來說，要適應不斷變化的法規(guī)，他們可能需要將有限預算中的大部分花在專家云架構師身上。
跨云數(shù)據(jù)共享解決方案
雖然多云方法確實存在挑戰(zhàn)，但隨著越來越多的企業(yè)開展國際合作、建立在家辦公計劃以及外包具有特定專業(yè)的項目，IT團隊共享數(shù)據(jù)至關重要。以下是他們可以安全地做到這一點的方法。
跨云平臺的標準化
簡單來說，標準化就像是跨云數(shù)據(jù)共享的翻譯器，確保不同的云平臺可以讀取數(shù)據(jù)并實現(xiàn)無縫交換。這樣就無需為每個云環(huán)境編寫復雜的自定義代碼或數(shù)據(jù)轉換流程。
國際標準化組織等組織為企業(yè)提供獨立的、非政府的和全球性的標準。例如，可以查找和購買有關行業(yè)頂級標準的信息。ISO/IEC23894:2023指導用戶如何開發(fā)、生產、部署或使用使用AI的產品、系統(tǒng)和服務。
遵循標準化數(shù)據(jù)結構有助于實時數(shù)據(jù)分析、消除瓶頸并避免數(shù)據(jù)共享延遲或中斷。更重要的是，標準化數(shù)據(jù)簡化了數(shù)據(jù)管理，使跨多個云環(huán)境實施一致的數(shù)據(jù)治理策略更加容易。
集中式數(shù)據(jù)湖
為了充分利用多云環(huán)境，企業(yè)應將數(shù)據(jù)整合并集中在單個數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)湖中。由于這些存儲庫可以保存和處理大量結構化、半結構化和非結構化數(shù)據(jù)，因此非常適合跨部門協(xié)作。為了實現(xiàn)數(shù)據(jù)源的靈活性，可以實施“讀取時模式”方法。這意味著在分析期間定義數(shù)據(jù)結構，而不是預先強制執(zhí)行模式。
但是，集中式數(shù)據(jù)湖可以配置為近乎實時地處理數(shù)據(jù)。考慮預處理步驟來準備非結構化數(shù)據(jù)以便更快地進行分析。這可能涉及事先提取相關特征或元數(shù)據(jù)。然后，可以近乎實時地分析預處理的數(shù)據(jù)以及結構化數(shù)據(jù)流。
這就是人工智能數(shù)據(jù)目錄的作用所在：它們作為數(shù)據(jù)湖的搜索引擎，使用人工智能和機器學習來：
● 自動掃描和分類湖內的數(shù)據(jù)，使得查找和理解相關數(shù)據(jù)集更加容易。
● 識別并解決潛在的不一致性，例如重復或丟失的數(shù)據(jù)，確保分析的準確性和可靠性。
● 追蹤數(shù)據(jù)集的起源和演變，為分析提供有價值的背景信息并確保法規(guī)遵從性。
通過利用具有AI驅動目錄的數(shù)據(jù)湖，企業(yè)可以獲得解決跨云數(shù)據(jù)共享障礙的強大解決方案。數(shù)據(jù)湖將信息集中化，而AI目錄則解鎖數(shù)據(jù)，使其變得易于理解和值得信賴。
第三方數(shù)據(jù)共享平臺
第三方平臺允許企業(yè)將其各種云環(huán)境連接到平臺，從而實現(xiàn)安全且受控的數(shù)據(jù)交換。此中央樞紐簡化了跨云協(xié)作，使跨云環(huán)境的部門能夠輕松訪問和共享數(shù)據(jù)，從而促進協(xié)作和知識共享。
此外，擁有集中的數(shù)據(jù)焦點可以簡化數(shù)據(jù)治理任務，如訪問控制、合規(guī)性監(jiān)控和審計跟蹤。因此，隨著更快、更高效的數(shù)據(jù)共享成為可能，
此外，一些平臺還提供可視化工具，如內置儀表板。企業(yè)可以一目了然地了解數(shù)據(jù)，并快速響應市場趨勢和機會，從而提高整體敏捷性。
市場上有各種各樣的平臺和工具，包括數(shù)據(jù)集成平臺以及支持多云的云數(shù)據(jù)倉庫。
讓第三方提供內置報告等功能、提供詳細的審計跟蹤并采用靜態(tài)和傳輸中加密等強大的安全協(xié)議可以減輕小型IT團隊和個人的負擔，但確保您的合作伙伴值得信賴至關重要。
選擇正確的平臺和工具取決于企業(yè)的具體需求和預算，因此企業(yè)應該考慮支持哪些云提供商、他們提供的安全功能以及平臺是否可以隨著業(yè)務擴展。
總結
當前的多云方法對企業(yè)來說是一個挑戰(zhàn)。分散的信息被鎖在多個云環(huán)境中，導致無法獲取實時見解，并增加了合規(guī)性和法規(guī)方面的問題，更不用說，眾多的入口點增加了黑客的攻擊面。
然而，企業(yè)并非束手無策。通過跨平臺標準化數(shù)據(jù)格式、實施具有強大數(shù)據(jù)目錄的集中式數(shù)據(jù)湖以及利用第三方數(shù)據(jù)共享平臺，隧道盡頭就會出現(xiàn)曙光。這束光可以幫助企業(yè)打破數(shù)據(jù)孤島并釋放其信息的真正潛力。
