Denne artikkelen undersøker hvordan AI har påvirket datagjenopprettingsindustrien og mulige måter bedrifter og datagjenopprettingsfagfolk kan bruke AI i datagjenoppretting.
Anvendelsen av kunstig intelligens (AI) i most teknologiske fremskritt vinner frem over hele verden. Kraftige algoritmer brukes til å analysere og foreskrive løsninger på unike problemer, og datagjenoppretting er intet unntak. Hvordan brukes AI i datagjenoppretting?
Bruke AI for å forhindre tap av data
Standardapplikasjonen for maskinlæring og kunstig intelligens i datagjenoppretting er å ta i bruk en forebyggende tilnærming i motsetning til en reaktiv. Derfor fokuserer denne teknologien på å sikre sikkerhetskopiering av data og lagringsmedier fra enhver logisk skade. Dette kan skyldes strømbrudd eller malware-angrep.
Ved å bruke tilgjengelige data om systematferd, registrerer en AI-algoritme når en lagringsenhet er i ferd med å svikte eller når diskplassen er i ferd med å bli oppbrukt. Programmet sender deretter en advarselsmelding som lar deg iverksette passende tiltak for å sikre dataene dine. Når det gjelder virusangrep, kan AI-algoritmer lære hvordan de oppdager malware-angrep, for eksempel en massiv korrupsjon av filer. Systemet vil da jobbe med sikkerhetsprogramvare som et antivirus for å hindre ytterligere spredning av angrepet.
Bruke AI for å gjenopprette Lost Data
AI kan brukes til å gjenopprette ødelagte data på både sunne og skadede lagringsmedier. Det fine med denne teknologien er at gjenopprettingsprosessen vil være helautomatisk uten menneskelig innblanding. I tilfelle noen filer er ødelagt, kan AI-algoritmen bruke automatiserte løsninger som DataNumen Archive Repair for å gjenopprette arkivfilene til deres opprinnelige tilstand.
Når en enhet svikter, kan maskinlæringsalgoritmer brukes til å utføre avanserte operasjoner som å trekke ut lagrede data og gi en logisk utgang som deretter lagres på sunne stasjoner. Slike operasjoner kan utføres automatisk eller i laboratorier.
Det er viktig å merke seg at før AI-algoritmer kan utføre slike funksjoner, må de gjennomgå læringsfasen. I denne fasen kan det hende at de ikke fungerer optimalt. Dette bør kommuniseres til interessenter for å forhindre urealistiske forventninger.
Effekten av AI på datagjenoppretting
På bakgrunn av forebygging og gjenoppretting av datatap, setter AI standarden høyt for gjeldende teknologier. Selv om det fortsatt er i startfasen, gir AI allerede løsninger på komplekse datagjenopprettingsproblemer. Ettersom industrien fortsetter å omfavne denne teknologien, vil datagjenoppretting i økende grad bli en automatisert tjeneste.
Selv om dette ennå ikke er oppnådd, vil det ikke ta lang tid før det skjer. Når AI-teknologien modnes fullt ut, vil selskaper kunne gjenopprette systemene sine innen få minutter etter en katastrofe. Noen kunder vil ikke engang vite om et selskaps system var nede. Dette vil i stor grad forbedre gjenopprettingstiden for data.
Dessuten vil ekspertferdighetene som kreves for at fagfolk skal praktisere i denne bransjen drastisk skifte mot datavitenskap og maskinlæring. Dette er avgjørende for alle som ønsker å forfølge en karriere innen datagjenoppretting. Teknologien endrer seg veldig fort, og tanken på å ha fullt AI-drevne datagjenopprettingstjenester er ikke langsøkt. Så hvis du er interessert i datagjenoppretting eller allerede jobber i dette feltet, ikke bli for komfortabel, spesielt hvis du mangler disse ferdighetene.