Selles artiklis uuritakse, kuidas AI on mõjutanud andmete taastamise tööstust ning võimalusi, kuidas ettevõtted ja andmete taastamise spetsialistid saavad tehisintellekti andmete taastamisel rakendada.
Tehisintellekti (AI) rakendamine enamikus tehnoloogilistes edusammudes on kogumas hoogu kogumas. Võimsaid algoritme kasutatakse unikaalsete probleemide analüüsimiseks ja lahenduste leidmiseks ning andmete taastamine pole erand. Kuidas kasutatakse tehisintellekti andmete taastamisel?
AI kasutamine andmete kadumise vältimiseks
Masinõppe ja tehisintellekti vaikerakendus andmete taastamisel on reaktiivse lähenemisviisi asemel ennetav lähenemisviis. Seega keskendub see tehnoloogia andmete varukoopiate ja andmekandjate kaitsmisele loogiliste kahjustuste eest. Selle põhjuseks võib olla voolukatkestus või pahavara rünnakud.
Kasutades saadaolevaid andmeid süsteemi käitumise kohta, tuvastab AI-algoritm, millal salvestusseade hakkab rikki minema või kui kettaruum hakkab ammenduma. Seejärel saadab programm hoiatusteate, mis võimaldab teil võtta asjakohaseid meetmeid oma andmete kaitsmiseks. Viiruste rünnakute korral saavad AI-algoritmid õppida, kuidas tuvastada pahavara rünnakuid, näiteks failide massilist rikkumist. Seejärel töötab süsteem turvatarkvaraga, näiteks viirusetõrjega, et vältida rünnaku edasist levikut.
Tehisintellekti kasutamine kaotatud andmete taastamiseks
AI-d saab kasutada rikutud andmete taastamiseks nii tervetel kui ka kahjustatud andmekandjatel. Selle tehnoloogia ilu seisneb selles, et taastumisprotsess on täielikult automaatne ilma inimese sekkumiseta. Kui mõni fail on rikutud, saab AI-algoritm kasutada automaatseid lahendusi, näiteks DataNumen Archive Repair arhiivifailide algoleku taastamiseks.
Kui seade ebaõnnestub, saab masinõppe algoritme kasutada täpsemate toimingute tegemiseks, nagu salvestatud andmete eraldamine ja loogilise väljundi pakkumine, mis seejärel salvestatakse tervetele draividele. Selliseid toiminguid saab teha automaatselt või laboris.
Oluline on märkida, et enne, kui AI-algoritmid saavad selliseid funktsioone täita, peavad nad läbima õppimisfaasi. Selles etapis ei pruugi need optimaalselt töötada. Sellest tuleks teavitada sidusrühmi, et vältida ebarealistlikke ootusi.
AI mõju andmete taastamisele
Andmekao vältimise ja taastamise taustal seab AI praeguste tehnoloogiate lati kõrgele. Kuigi see on alles lapsekingades, pakub AI juba lahendusi keerukatele andmete taastamise probleemidele. Kuna tööstus jätkab selle tehnoloogia omaksvõtmist, muutub andmete taastamine üha enam automatiseeritud teenuseks.
Kuigi see on veel saavutamata, ei lähe kaua aega, enne kui see juhtub. Kui tehisintellekti tehnoloogia täielikult küpseb, saavad ettevõtted oma süsteemid mõne minuti jooksul pärast katastroofi taastada. Mõned kliendid isegi ei tea, kas ettevõtte süsteem oli maas. See pikendab oluliselt andmete taastamise aega.
Veelgi enam, spetsialistide jaoks selles valdkonnas praktiseerimiseks vajalikud ekspertoskused nihkuvad drastiliselt andmeteaduse ja masinõppe suunas. See on ülioluline kõigile, kes soovivad teha karjääri andmete taastamise alal. Tehnoloogia muutub väga kiiresti ja mõte täielikult AI-toega andmete taastamise teenustest pole kaugeltki kaugel. Seega, kui olete huvitatud andmete taastamisest või juba töötate sellel alal, ärge laske end liiga mugavalt tunda, eriti kui teil neid oskusi napib.