Commvault ci spiega come ottimizzare i processi di data management

I dati sono una risorsa preziosa e strategica per le aziende, ma anche una sfida complessa e costosa da gestire e proteggere. Con la crescita esponenziale del volume e dell’importanza dei dati, le attività di data management diventano sempre più difficili e onerose. Inoltre, lo scenario tecnologico cambia rapidamente, richiedendo alle organizzazioni di adattarsi continuamente ai nuovi paradigmi IT, come la virtualizzazione, il cloud, i microservizi e il SaaS. Questi cambiamenti rendono i dati sempre più frammentati e dispersi in diverse piattaforme e ambienti, aumentando il rischio di perdita o compromissione dei dati stessi.

Abbiamo discusso dell’argomento con Domenico Iacono, Sales Engineer, Team Lead Italy & Spain di Commvault, per capire come  gestire e proteggere i dati in un mondo digitale in continua evoluzione.

“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”, afferma Iacono.

Data management: come ottimizzarne i processi grazie all’automazione

Iacono ritiene che, per affrontare questa sfida, le organizzazioni debbano cercare di ottimizzare l’efficienza operativa, riducendo i costi e il debito tecnico, e garantendo la sicurezza e il ripristino dei dati, sfruttando le opportunità offerte dall’automazione. L’automazione permette ai team IT di integrare e proteggere i carichi di lavoro in modo semplice e intuitivo. Il tutto senza dover aggiungere manualmente nuovi componenti o configurazioni. Inoltre, l’automazione consente di avere una visione olistica di tutti gli elementi IT coinvolti nella gestione e protezione dei dati, facilitando il monitoraggio e il controllo delle attività.

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Esempi pratici: DRO e AI

Un caso d’uso rilevante in cui l’automazione può fare la differenza è la Disaster Recovery Orchestration (DRO), ovvero l’orchestrazione automatizzata delle operazioni di failover e failback in caso di disastro. La DRO si basa su un runbook, una guida procedurale dettagliata, che definisce i passaggi da seguire per trasferire i dati da un ambiente primario a uno secondario, e viceversa, in modo rapido ed efficace. Inoltre la DRO riduce il rischio di perdita di dati e di downtime, oltre a prevenire gli errori umani che possono verificarsi quando si eseguono processi manuali complessi. Infine DRO include anche la reportistica di conformità automatizzata, che verifica il corretto funzionamento delle operazioni di failover e failback e ne documenta i risultati.

Un altro esempio concreto è rappresentato dai vantaggi ottenibili sfruttando la potenza dell’intelligenza artificiale (AI) e del machine learning (ML), allo scopo di garantire un uso più efficiente ed efficace dei servizi in cloud, come le risorse di calcolo. Le tecnologie di automazione possono essere utilizzate anche per ridurre i costi di Disaster Recovery, integrando soluzioni cloud-native che evitano spese inutili spesso associate allo spreco di cloud statici. In questo modo, si ottiene anche un approccio più snello ed economico al data management.

Sfruttare le potenzialità offerte dal cloud

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, le organizzazioni devono investire tempo e sforzi 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.

Il data management secondo Domenico Iacono

In conclusione, Iacono ritiene che 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. 

“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”, conclude Iacono.

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