如何通过无缝跨云数据共享打破孤岛?

2024-7-31 / 0 评论 / 302 阅读

在当今的多云世界中,标准化就像跨云数据共享的转换器,确保不同的云平台可以读取数据并实现无缝交换。假设在全国各地有多个办事处,每个办事处都有不同的安全系统、办事处经理和营业时间。但需要从任何位置安全地访问企业文件,这就是跨云数据共享的挑战。

由于每个云提供商都充当单独的办公室,因此访问所需的所有文件会变得困难。此外,拥有多个具有不同访问点的办公室会使我们容易受到入侵和数据泄露的影响。虽然办公楼内可能存在需要特殊访问权限的禁区或安全室(存储受复杂隐私法规约束的数据),但每栋办公楼的安全级别是否都相同?幸运的是,存在解决方案可以确保他们做到这一点。

让我们深入探讨企业由于跨云数据共享而面临的典型障碍,以及一系列可能的解决方案,以帮助您获得实时洞察力。

 

如何通过无缝跨云数据共享打破孤岛?

 

多云数据管理的挑战


在多云环境中,数据分布在不同的云平台上,存储解决方案和管理工具也各不相同。这种分散的框架可能导致数据所有权分散、可见性有限和数据孤岛。

数据孤岛阻碍企业全面了解其数据。数据孤岛导致数据集不完整且不一致,这意味着一个部门可能会访问错误或过时的信息。这阻碍了生成全面的实时洞察、促进协作和做出数据驱动决策的能力。事实上,研究发现,76%的受访者承认数据孤岛阻碍了跨部门交流。

此外,企业使用的每个云提供商都代表着另一个安全问题,每个云都是一个潜在的入口点。网络扫描是网络犯罪分子识别暴露入口点的常用方法。许多人使用一种称为端口扫描的技术,这与审计人员查找易受攻击的网络区域的方法相同。然后,攻击者瞄准云平台之间的漏洞或错误配置,渗透到企业的整个云环境中,可能对企业的财务和声誉造成灾难性的损害。

多云还意味着很难全面了解潜在的安全风险,也很难确保在所有地方都实施一致的安全策略。由于数据孤岛以及每个云提供商都有自己的安全协议和配置,这种情况进一步加剧。报告发现,69%的组织由于不同公共云平台上应用安全性的配置方式不同而遭遇数据泄露或暴露。

跨云数据共享的另一个重要问题与数据隐私法规有关,企业必须遵守适用于其业务类型、数据位置和访问数据的用户的法规。

确保跨多个云位置的合规性会大大增加数据治理流程的复杂性,这意味着需要额外的资源和专业知识来管理跨不同区域的合规性。对于拥有大量IT团队的大型企业来说,保持合规性可能是一个相对容易的挑战。然而,对于可能没有内部IT团队的初创企业和小型企业来说,要适应不断变化的法规,他们可能需要将有限预算中的大部分花在专家云架构师身上。

跨云数据共享解决方案


虽然多云方法确实存在挑战,但随着越来越多的企业开展国际合作、建立在家办公计划以及外包具有特定专业的项目,IT团队共享数据至关重要。以下是他们可以安全地做到这一点的方法。

跨云平台的标准化


简单来说,标准化就像是跨云数据共享的翻译器,确保不同的云平台可以读取数据并实现无缝交换。这样就无需为每个云环境编写复杂的自定义代码或数据转换流程。

国际标准化组织等组织为企业提供独立的、非政府的和全球性的标准。例如,可以查找和购买有关行业顶级标准的信息。ISO/IEC23894:2023指导用户如何开发、生产、部署或使用使用AI的产品、系统和服务。

遵循标准化数据结构有助于实时数据分析、消除瓶颈并避免数据共享延迟或中断。更重要的是,标准化数据简化了数据管理,使跨多个云环境实施一致的数据治理策略更加容易。

集中式数据湖


为了充分利用多云环境,企业应将数据整合并集中在单个数据库或数据湖中。由于这些存储库可以保存和处理大量结构化、半结构化和非结构化数据,因此非常适合跨部门协作。为了实现数据源的灵活性,可以实施“读取时模式”方法。这意味着在分析期间定义数据结构,而不是预先强制执行模式。

但是,集中式数据湖可以配置为近乎实时地处理数据。考虑预处理步骤来准备非结构化数据以便更快地进行分析。这可能涉及事先提取相关特征或元数据。然后,可以近乎实时地分析预处理的数据以及结构化数据流。

这就是人工智能数据目录的作用所在:它们作为数据湖的搜索引擎,使用人工智能和机器学习来:

● 自动扫描和分类湖内的数据,使得查找和理解相关数据集更加容易。
● 识别并解决潜在的不一致性,例如重复或丢失的数据,确保分析的准确性和可靠性。
● 追踪数据集的起源和演变,为分析提供有价值的背景信息并确保法规遵从性。

通过利用具有AI驱动目录的数据湖,企业可以获得解决跨云数据共享障碍的强大解决方案。数据湖将信息集中化,而AI目录则解锁数据,使其变得易于理解和值得信赖。

第三方数据共享平台


第三方平台允许企业将其各种云环境连接到平台,从而实现安全且受控的数据交换。此中央枢纽简化了跨云协作,使跨云环境的部门能够轻松访问和共享数据,从而促进协作和知识共享。

此外,拥有集中的数据焦点可以简化数据治理任务,如访问控制、合规性监控和审计跟踪。因此,随着更快、更高效的数据共享成为可能,

此外,一些平台还提供可视化工具,如内置仪表板。企业可以一目了然地了解数据,并快速响应市场趋势和机会,从而提高整体敏捷性。

市场上有各种各样的平台和工具,包括数据集成平台以及支持多云的云数据仓库。

让第三方提供内置报告等功能、提供详细的审计跟踪并采用静态和传输中加密等强大的安全协议可以减轻小型IT团队和个人的负担,但确保您的合作伙伴值得信赖至关重要。

选择正确的平台和工具取决于企业的具体需求和预算,因此企业应该考虑支持哪些云提供商、他们提供的安全功能以及平台是否可以随着业务扩展。

总结


当前的多云方法对企业来说是一个挑战。分散的信息被锁在多个云环境中,导致无法获取实时见解,并增加了合规性和法规方面的问题,更不用说,众多的入口点增加了黑客的攻击面。

然而,企业并非束手无策。通过跨平台标准化数据格式、实施具有强大数据目录的集中式数据湖以及利用第三方数据共享平台,隧道尽头就会出现曙光。这束光可以帮助企业打破数据孤岛并释放其信息的真正潜力。

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