İleri Seviye Veri Yönetimi

Geleneksel yedekleme çözümlerindeki yüksek yedekleme alanı maliyeti, her veritabanı için ayrı bir uzmanlık gereksinimi ve alınan yedeklerin sağlıklı olup olmadığını bilmemek her kurum için başlıca sorunlar. Bunlara ek olarak, alınan yedekleri başka bir DR konumuna kopyalamanız ve regülasyonlardan dolayı uzun süreli olarak arşivlemeniz gerekir.

Yedeklenen verilere erişmeniz gerektiğinde, veri kurtarma süresi hedefi (RTO) veri boyutuna göre yükseliyor. Ayrıca kurulum öncesi süreçler operasyonlar maliyetleri de (OPEX) artırır. Dosyalardaki bozulmalar nedeniyle veri kaybı da yaşayabilirsiniz.

DevOps, Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi operasyonları için TDM ortamları oluştururken, geleneksel restore stratejilerini kullanarak, veritabanı ve uygulamaların veritabanının büyüklüğüne bağlı olarak erişilebilir hale gelmesi bir baş ağrısı olabilir. Üretim ortamı ile aynı disk kapasitesine sahip olmak altyapı maliyetlerini (CAPEX) artırır. Ek olarak, kurulum sonrası yapılacak adımlar (OPEX) operasyonel maliyetleri arttırır. Sonuç olarak, production dışı ortamlar için altyapı (TCO) ve yönetim (OPEX) maliyetleri, production ortamlarından daha yüksek olabilir.

Veritabanlarındaki hassas verilere yetkisiz erişim, KVKK, GDPR, SOX gibi yasal veya şirket düzenlemelerine bağlı olarak engellenmelidir. Veri maskeleme,  verilere erişimi engellemek için kullanılan araçlardan biridir. Bununla birlikte, verileri maskeleyebilmek için maskeleme işleminin yapılacağı veritabanı üzerinde veritabanını hassas metaverilerle eşleştirmek gerekir.

Bir veritabanı üzerinde doğru maskeleme yapabilmeek için hassas veri keşfi sürekli olarak gerçekleştirilmelidir. Hassas veri keşfi sonrasında yapılacak maskeleme işleminde, veri tutarlılığı ve bütünlüğünden ödün verilmeden veriler maskelenmelidir.

Farklı veritabanları ve uygulamaların minimum downtime ile bulut platformlarına taşınması, hibrit bulut yapısına entegrasyon ve iş kritik süreçlerdeki devamlılık  nedeni ile yapılan yüksek altyapı maliyetleri, bulut kullanımından sağlanan maliyet-fayda oranını (ROI) azaltır.

Veri Analitiği, Yapay zeka ve Makine Öğrenimi operasyonlarında doğru algoritmaları üretmek için gerçek verilerle çalışabilmek önemli unsurlardan biridir. Ancak donanım maliyetleri veya danışmanlık hizmetleri nedeniyle verilerin organizasyon dışına çıkarılması gerekir. Bu durumda yasal düzenleme ve güvenlik politikaları nedeniyle sorunlar ortaya çıkmaktadır.