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企業將重新平衡混合云的發展

這場疫情以一種前所未有的方式推動了云計算的應用,在Veritas最近的一項調查中,89%的受訪者表示他們在過去18個月中加快了云計算的進程。然而,在迅速決定所需要的數據托管服務之后,如今,許多企業正準備為其混合云做出長期戰略決策。平衡不同公有云之間的服務成本、便利性、以及所需的服務級別協議,將是企業在2022年努力應對的挑戰。再加上需要考慮對抗勒索軟件的防御韌性,很明顯,企業必須細致入微地平衡物理、虛擬和多云組合。但可以肯定的是——一切都將變成混合狀態。

容器化將在主流生產環境中開始騰飛

全世界即將把注意力轉移到Kubernetes和容器的編排上。2022年將是真正開始看到容器在生產環境中進行重點部署的一年。就像從物理到虛擬到云一樣,我們已經準備好邁出轉向微服務和容器的下一步。企業也將真切感受到轉移云端后帶來的好處。擁有不同應用或大型復雜IT基礎設施的企業,將通過云的可擴展性和彈性來節約成本,同時獲得自由遷移——從本地部署到云,再從云到云。由于容器的出現使數據遷移變得更容易,一些大型的云供應商已經開始提供Kubernetes“交鑰匙”解決方案了。預計在2022年,世界各地的企業都將更多地采用這些解決方案。因此,Veritas認為,在新的一年里,一切都將與Kubernetes息息相關。

勒索攻擊將由高管承擔法律后果

在過去的一年里，勒索攻擊頻率急劇上升,對經濟、社會信任和信息管理造成了嚴重影響。從年初至今,這些攻擊對經濟上造成的破壞已經增加了185% ,預計到今年年底,造成的金額損失將超過200億美元。 由于這些攻擊還將繼續成為網絡犯罪份子有利可圖的機會,損失金額還在繼續上升。攻擊者已經開始瞄準保護和支持人類生命的機構,如醫院和食品供應鏈。

在這之前,勒索攻擊的影響通常僅限于企業,不涉及具體的領導人。但現在關乎人命,政府已開始正式介入并加強防范。預計,在新的一年里,高管不但有失業的風險,還可能因潛在的疏忽而面臨法律訴訟或入獄。正因如此,在2022年,高管會將打擊勒索軟件作為首要關注和優先事項。

AI/ML將推動下一波勒索軟件攻防戰

在過去的一年里,勒索軟件對各行各業的攻擊都在急劇增加,黑客們變得更加老練 。在2022年,預計由人工智能驅動的安全和數據保護,將成為黑客和企業雙方的核心力量。為避免被發現,黑客將不斷發動具備自適應能力的威脅攻擊,作為應對手段,企業將采用人工智能和ML技術來確?；A設施的安全,并通過不斷學習和改進的工具來保護數據——相應的迭代速度會比預期快得多。

員工的網絡安全意識將達到前所未有的高度

勒索軟件迅速崛起讓人們開始關注惡意軟件帶來的危害,網絡安全成為社交媒體、各大新聞的熱門話題。因此,普通員工對勒索攻擊的意識將大大增強——由此可見,他們對防御勒索軟件的教育會持開放和接受態度。長期來看,這將為企業帶來讓員工接受保護策略的機會,這是很幸運的,因為他們不會再經歷像如今這樣巨大的攻擊危險。在2022年,員工可期待更多關于保護公司數據的討論,以及如何成為解決方案的一部分。

生成性信息技術將為企業帶來新的數據管理類別

近年來,通過將現有的內容重新利用、重新組合創造出新內容的技術呈現出“井噴”態勢。Gartner預測,在未來三年半之內,由“生成性IT”(Generative IT)所產生的數據占所有數據的比例,將由現在的1%增長到10%。然而,由此產生的新型數據,也需要企業進行管理和保護。部署正確的分類工具,確保新型數據的生命周期能夠得到管理,并且以合規的方式存儲,對項目的早期成功至關重要。否則,這些數據可能成為未來的“暗數據”。

決策信息技術將推動全球的數據清理工作

全球IT技能人員的缺乏已經造成了相應的損失。例如,根據Veritas最近的研究,企業平均需要新增27名全職IT人員,才能在明年完成疫情項目的安全工作。在2022年,預測AI和ML有望減輕IT團隊的壓力。但是,AI和ML能夠幫助彌合差距并接手人工工作的前提是,對IT人員來說,當務之急是數據是否干凈,是否有重復或過時的信息。關于數據分析有一句老話,叫做“錯進,錯出”,除非喂給人工智能的是有用的數據,否則它做出來的決策也將是無效或無用的。然而,35%的商業數據被認為是 "暗數據",也就是說,管理數據的人也不知道它是什么。在從決策IT中獲得真正的價值之前,企業應當盤點這些暗數據,從而確保決策所依據的信息是有用的。

混合辦公將使IT人員的壓力倍增

2021年下半年,大部分就業市場逐步回暖,就業信心逐步恢復,當被壓抑的職業追求遇上經濟增長的大好形勢,就是一場“完美風暴”。許多公司意識到,為了留住和吸引新員工,他們需要提供更多的工作靈活性,讓員工可以選擇在家辦公還是回到辦公室。對于IT人員來說,這意味著復雜性增加了,而可預測性變少了。對于已經被壓縮的IT部門來說,要想生存和發展,就必須放棄只適用于某種情況的“點式”解決方案,接受在日益變化的環境中能夠給予支持的平臺和組合。否則的話,就可能被行政和管理的重荷壓垮。

為避免罰金,企業需要將數據隱私、風險和監測統一起來

在2022年,兩個商業挑戰之間的沖突,將要求企業統一其合規戰略。首先,數字化轉型和向混合辦公的轉變,讓數據被應用到各種各樣的信息傳輸和協作工具當中,并已出現碎片化。其次,隨著隱私法規在中國的不斷完善,保持合規性變得更具挑戰性。為了保持合規性,很多企業大量采用了數據管理、隱私和合規性解決方案,去捕獲、歸檔并發現所有的數據,然而這些解決方案很快失去了控制。在2022年,當企業意識到自己既沒有資源來繼續擴大和管理這些數據工具,又承受不起合規風險的時候,兩個挑戰的沖突將達到頂峰。因此,這也將推動企業向更加統一的方法轉變,即企業能夠從一個統一的綜合平臺上管理數據歸檔、隱私、風險以及監測,從而簡化管理并提升效率。

商業和個人通訊之間的界限將愈發模糊,企業需要采取行動

在新的一年里，為商業目的使用個人或非官方通訊頻道幾乎是每個企業都會面臨的問題。向“隨時隨地工作”文化的轉變，讓員工更加依賴短消息、電話、視頻、社交平臺或聊天等即時對話來與人溝通。例如,在疫情期間，面對面的互動幾乎為零，經紀人可能先在網上認識客戶(例如通過Clubhouse),簽約之后,他們自然繼續通過網絡來保持通信。但是，這雖然對員工來說非常便利,但給合規團隊帶來了壓力，因為如果對話與業務有關，就必須被捕獲和監控。進入2022年，企業需要主動調整政策,確保員工在業務過程中使用社交媒體或商業協作工具的行為也被納入公司的合規戰略當中。

數據分析將轉向多模式溝通

在疫情期間由協作工具所創造的信息，將在2022年達到一個臨界點——對這些數據的挖掘將產生效益。Veritas研究發現,自疫情以來，企業員工花在協作、會議和消息工具上的時間增加了20%。好消息是，這些工具能收集到面對面會議溝通中通常會丟失的數據，目前，記錄下的信息已經大到足以讓企業描繪出一幅整體的業務圖景。例如，在醫療保健行業,醫生和病人之間的溝通,包括書面病歷、音頻電話和視頻咨詢，都可以被捕捉和分析，從而提取出相應的文字情感，甚至是面部表情或者語氣語調。這些信息被匯編在一起，在為HIPPA或其他監管目的進行存檔之前，能為診斷建立起一個更加全面的視角。

預測智能信息將深入發展

正如我們所知,向混合型辦公轉變造成了來源不一的數據激增，對于今天的企業來說，能夠捕獲、歸檔和發現這些快速增長的數據至關重要。然而，從產生的數據量來看，這個過程可能需要花費巨額成本。問題在于，這些數據中有很多被歸類為“暗數據”，這意味著,雖然這些信息經過了收集、處理和儲存等,但卻沒有任何價值。

在新的一年里，為了更好地了解哪些是真正重要的數據，企業將開始在邊緣主動預測智能內容。通過將人工智能數據模式和政策進行結合，對實際需要捕獲和分析的內容進行智能預測，將有助于大大降低成本,提高效率。在源頭進行數據管理將成為趨勢，而管理的也不僅僅只是數據，更是信息。

疫情下寬松政策將逐漸收緊,企業應當做好準備

在疫情期間,因為意識到，企業既沒有足夠的空間來匹配緊急活動的合規性,也沒有資金來支付罰金，許多合規監管機構都放松了管理。隨著新冠疫情爆發兩周年的臨近，國際監管機構認為企業已經沒有借口開脫，預計這種寬松政策正逐漸收緊。把注意力放在別處的企業，應當在被罰之前迅速趕上合規要求才行。