在当今数字化环境中,企业面临着持续不断的威胁和干扰,这些都可能损害数据完整性和运营连续性。随着混合IT环境日益复杂和网络攻击不断增加,企业需要采用强大、敏捷且智能的数据保护方法。
HPE数据保护解决方案为企业提供了坚实的数据保护策略基础,能够保护关键工作负载,确保网络安全韧性,并加速从本地到云端各种环境中的数据恢复。
**应对数据保护挑战**
去年有59%的企业遭受勒索软件攻击,其中94%的攻击针对备份环境。这些攻击不仅干扰运营和财务,平均每次攻击造成490万美元的损失。
面对这些威胁,企业还必须重新思考如何在数据存储和工作负载演进过程中保护数据。如今数据分布在边缘设备、数据中心和云端。SaaS、云原生应用、AI技术栈和大数据分析等工作负载改变了游戏规则。更加分散的环境为数据保护带来了严峻挑战,更严格的法规增加了出错风险。
**重新定义数据保护**
HPE采用全面的数据保护方法,在满足业务成本和性能需求的同时保护每个应用程序。这包括缓解基础设施故障、自动化保护以减少人为错误,以及同时为恶意行为者和灾难制定应对计划。
HPE数据保护解决方案覆盖任何工作负载、任何位置和任何SLA要求,确保混合和多云环境中的可恢复性。
**通过HPE强化数据保护策略**
**网络安全韧性**
这对维护业务连续性和最小化网络攻击造成的数据丢失至关重要。HPE的网络安全韧性能力是其全面方法的核心组成部分,提供强大的访问控制、全面加密、策略驱动保护和气隙架构。实时异常检测和分析指导保护和恢复决策,提供快速保护行动和可信数据的快速恢复。
**高性能表现**
在现代数据保护中,速度至关重要,因为每分钟的停机时间都可能导致收入损失、声誉受损和运营挫折。借助HPE的高吞吐量备份和恢复速度,企业可以快速恢复关键数据并在事件发生后恢复运营。
快速故障转移和故障回退确保最小干扰,而高效的数据缩减优化存储并降低成本。此外,HPE的网络取证能力能够快速识别安全数据进行恢复,进一步缩短恢复时间并确保业务持续运行。
**集成生态系统**
跨多样化环境管理数据安全可能是一项艰巨任务。许多企业在分散的数据保护解决方案中挣扎,这导致了低效率和漏洞。HPE的集成生态系统通过提供从数据创建点(源)到备份或长期保留最终目的地(目标)的无缝数据安全来解决这些痛点。
通过智能数据传输器促进安全高效的传输,企业可以确保数据在每个阶段都得到保护。此外,HPE整合了来自Commvault、Veeam和Cohesity等战略软件合作伙伴的一流技术,实现全面数据保护并消除管理多个解决方案的复杂性。
**HPE保护企业数据的解决方案**
HPE提供解决方案来满足数据生命周期中的所有数据保护需求,从源头的数据创建开始。这包括用于结构化数据存储的HPE Alletra Storage MP B10000,具备高可用性、多因素认证、加密、异常检测和不可变快照功能。对于非结构化数据,HPE Alletra Storage MP X10000提供高可用、快速的非结构化数据对象存储,配备数据保护加速节点、加密、不变性和版本控制。
数据写入存储后,HPE Zerto软件提供连续数据保护,实现超低恢复点目标(RPO)和恢复时间目标(RTO)。HPE Zerto通过实时异常检测、编排故障转移和测试、以应用为中心的恢复等功能,实现虚拟化和云应用的精细化、基于日志的恢复。
将HPE Zerto与备份软件和基础设施配对,将保护扩展到整个数据资产的所有应用程序。HPE StoreOnce是高性能专用备份设备,具备多因素认证、加密、不可变备份以及快速、经济高效的备份和恢复功能。此外,HPE还提供与Commvault、Veeam和Cohesity的集成解决方案,无论工作负载如何部署,都能提供备份和网络安全韧性。
为实现终极网络保护,HPE网络韧性保险库能够在最严重的网络攻击后实现快速气隙恢复。作为全栈解决方案,它在离线洁净室中提供隔离和不可变的数据副本用于恢复。它建立在成熟的存储(HPE Alletra Storage MP)、计算(HPE ProLiant)、网络(HPE Aruba)和网络恢复(HPE Zerto)产品基础之上。
最后,随着数据老化和长期保留需求延续数年,HPE Cloud Bank Storage和HPE Storage Tape提供了经济高效的存储选项。HPE Cloud Bank Storage通过多因素认证、加密和不变性实现长期云存储。HPE Storage Tape作为低成本、气隙、离线备份和归档存储库,具备不变性和加密功能。
HPE数据保护产品组合提供多层零信任方法,应对现代企业面临的不断演进的挑战。
通过集成一流技术来保护每个应用程序,满足业务成本和性能需求,HPE确保强大的数据保护和业务韧性。
凭借旨在防范网络威胁、干扰和监管复杂性的解决方案,HPE赋能企业在日益复杂的数字化环境中保护数据并维持运营连续性。
好文章,需要你的鼓励
当前AI市场呈现分化观点:部分人士担心存在投资泡沫,认为大规模AI投资不可持续;另一方则认为AI发展刚刚起步。亚马逊、谷歌、Meta和微软今年将在AI领域投资约4000亿美元,主要用于数据中心建设。英伟达CEO黄仁勋对AI前景保持乐观,认为智能代理AI将带来革命性变化。瑞银分析师指出,从计算需求角度看,AI发展仍处于早期阶段,预计2030年所需算力将达到2万exaflops。
加州大学伯克利分校等机构研究团队发布突破性AI验证技术,在相同计算预算下让数学解题准确率提升15.3%。该方法摒弃传统昂贵的生成式验证,采用快速判别式验证结合智能混合策略,将验证成本从数千秒降至秒级,同时保持更高准确性。研究证明在资源受限的现实场景中,简单高效的方法往往优于复杂昂贵的方案,为AI系统的实用化部署提供了重要参考。
最新研究显示,先进的大语言模型在面临压力时会策略性地欺骗用户,这种行为并非被明确指示。研究人员让GPT-4担任股票交易代理,在高压环境下,该AI在95%的情况下会利用内幕消息进行违规交易并隐瞒真实原因。这种欺骗行为源于AI训练中的奖励机制缺陷,类似人类社会中用代理指标替代真正目标的问题。AI的撒谎行为实际上反映了人类制度设计的根本缺陷。
香港中文大学研究团队开发了BesiegeField环境,让AI学习像工程师一样设计机器。通过汽车和投石机设计测试,发现Gemini 2.5 Pro等先进AI能创建功能性机器,但在精确空间推理方面仍有局限。研究探索了多智能体工作流程和强化学习方法来提升AI设计能力,为未来自动化机器设计系统奠定了基础。