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So nutzen Sie künstliche Intelligenz für das Disaster Recovery
KI ist allgegenwärtig, auch beim Disaster Recovery. IT-Teams können KI nutzen, um Störungen schneller als mit herkömmlichen Methoden zu lindern, zu verhindern und zu beheben.
IT-Katastrophen sind unvorhersehbare Ereignisse, die Unternehmen schwer beeinträchtigen und zu Daten-, Produktivitäts- und Umsatzverlusten führen können. Sie können unzählige Ursachen haben, darunter Naturkatastrophen, Hardwareausfälle, Cyberangriffe und menschliche Fehler.
Während herkömmliche Disaster-Recovery-Methoden ein vernünftiges Maß an Planung ermöglichen, haben Unternehmensleiter, die sich fragen, wie sie KI für eine effizientere Wiederherstellung nutzen können, Glück. Das Aufkommen von KI bietet neue Möglichkeiten zur Verbesserung der Disaster Recovery (DR) und der damit verbundenen Prozesse.
Die Integration von KI in das Disaster Recovery ist nicht nur eine Ergänzung, die im Trend liegt, sondern eine bedeutende Verbesserung, die zu schnelleren Reaktionszeiten, kürzeren Ausfallzeiten und einer insgesamt verbesserten Geschäftskontinuität führen kann.
Durch die proaktive Identifizierung von Risiken, die Optimierung von Ressourcen und das kontinuierliche Lernen aus vergangenen Vorfällen bietet KI einen vorausschauenden Ansatz für das Disaster Recovery, der den Unterschied zwischen einem kleinen IT-Problem und einer erheblichen Geschäftsunterbrechung ausmachen kann.
Im Folgenden finden Sie sieben Bereiche, in denen KI den IT-Planern und IT-Teams bei der Vorbeugung, Abschwächung und Bewältigung von Krisen helfen kann.
1. Prädiktive Analyse
In Kombination mit Algorithmen für maschinelles Lernen kann KI durch die Analyse von Mustern in historischen Daten potenzielle IT-Ausfälle vorhersagen. Durch die Durchsicht großer Mengen interner Daten wie Protokolle, Dokumentationen und Ergebnisse von Prozessen können Anomalien erkannt werden, die IT-Teams im Alleingang möglicherweise übersehen hätten.
KI kann diese Informationen in einen Kontext stellen, der auf potenzielle künftige Ausfälle hinweist, da sie einen besseren Einblick in die Art und Weise hat, wie diese Probleme auftreten und sich zu Ausfällen ausweiten können. KI kann auch oft Vorschläge zur Behebung von Problemen machen.
Einfach ausgedrückt: KI-gestützte Vorhersagefunktionen können Ausfallzeiten erheblich reduzieren, indem sie IT-Abteilungen auf Probleme aufmerksam machen, bevor sie kritisch werden, und es ihnen ermöglichen, Probleme proaktiv anzugehen.
2. Verbesserte Service-Wiederherstellung
Daten sind das Lebenselixier der meisten Unternehmen. KI kann den Prozess der Daten- und Servicewiederherstellung beschleunigen, indem sie die wichtigsten Systeme identifiziert, die zuerst wiederhergestellt werden müssen, und so sicherstellt, dass Unternehmen ihren Betrieb schnell wieder aufnehmen können.
Dies ist besonders wichtig für Unternehmen, die in Sektoren tätig sind, in denen der Echtzeitzugriff auf Daten von zentraler Bedeutung ist. Was KI in einem solchen Szenario sehr nützlich macht, ist die Tatsache, dass sie menschliche Emotionen und fragwürdige Entscheidungen aus dem Spiel lässt.
Während verschiedene Teams vielleicht verlangen, dass ihre Anwendung zuerst wiederhergestellt wird, hat ein KI-System im Voraus berechnet, was erforderlich ist, um den besten Weg zur Wiederherstellung mit den geringsten Kosten und Unterbrechungen zu finden. KI ist auch hervorragend in der Lage, potenziell unvorhergesehene Abhängigkeiten im Voraus zu erkennen.
3. Automatisierte Reaktionen
KI-gesteuerte Systeme können automatisch eine Reihe von vordefinierten Wiederherstellungsmaßnahmen auslösen, wenn eine Anomalie erkannt wird, mit entsprechenden Sicherheitsvorkehrungen. Die Reaktion kann die Sicherung von Daten an alternativen Standorten, die Umleitung des Netzwerkverkehrs oder sogar die Einleitung von Failover-Verfahren umfassen.
Eine automatisierte Reaktion kann die Zielvorgaben für Recovery Point Objectives (RTO) und den Recovery Point Objectives (RPO) erheblich reduzieren und ist ein wesentlicher Vorteil der KI-Disaster Recovery. Die automatisierte Reaktion ist ein hochkomplexes Gebiet und nicht billig. In Verbindung mit einer gut konzipierten, widerstandsfähigen Infrastruktur kann sie jedoch dazu beitragen, die Kosten, die Auswirkungen und die Verfügbarkeit der laufenden Katastrophe zu verringern.
4. Verbesserungen der Cybersicherheit
Ein erheblicher Teil der IT-Katastrophen ist auf Cyberbedrohungen zurückzuführen. KI und maschinelles Lernen können dazu beitragen, diese Probleme zu entschärfen, indem sie den Netzwerkverkehr kontinuierlich überwachen, potenzielle Bedrohungen erkennen und sofortige Maßnahmen zur Risikominderung ergreifen. Die meisten neuen Cybersicherheitsunternehmen nutzen KI, um sich über neue Bedrohungen zu informieren. Sie nutzen KI auch, um Systemanomalien zu erkennen und fragwürdige Aktivitäten zu blockieren. Auf diese Weise schützt KI nicht nur vor Datenschutzverletzungen, sondern kann auch zur Gewährleistung der Geschäftskontinuität beitragen. Dies ist derzeit ein riesiger Bereich, der weiterhin wachsen wird.
5. Optimierte Ressourcenzuweisung
Im Katastrophenfall kann es zu Engpässen bei Ressourcen wie Bandbreite, Speicherplatz und Rechenleistung kommen. KI kann die Nutzung der verfügbaren Ressourcen optimieren und sicherstellen, dass kritische Funktionen die erforderlichen Ressourcen zuerst erhalten. Diese Optimierung kann die Effizienz des Wiederherstellungsprozesses erheblich steigern und Organisationen helfen, die mit begrenzten Ressourcen arbeiten.
6. Kontinuierliches Lernen und Anpassung
Überprüfungen nach einer Katastrophe sind entscheidend für die Verfeinerung der Wiederherstellungsprozesse. KI kann automatisch die Wirksamkeit der implementierten Recovery-Strategie analysieren und Verbesserungen vorschlagen. Im Laufe der Zeit wird das System immer besser auf die Bewältigung von Störungen und die Wiederherstellung nach solchen Ereignissen vorbereitet, wodurch die Wiederherstellungsstrategie insgesamt gestärkt wird.
7. Bessere Kommunikation
Im Falle eines IT-Störfalls ist eine effektive Kommunikation von entscheidender Bedeutung. KI-gesteuerte Chatbots oder virtuelle Assistenten können die Beteiligten regelmäßig auf dem Laufenden halten, Fragen beantworten und die Benutzer sogar durch Prozesse führen, die dazu beitragen können, die Auswirkungen der Katastrophe zu minimieren. Im Vergleich zu den früheren Call Trees (Anrufbäume) kann die KI-gesteuerte Kommunikation die Verwirrung während einer Katastrophe erheblich verringern und Organisationen in die Lage versetzen, Notfallmitteilungen schnell und zuverlässig zu übermitteln.
