新年临近,全球各地的企业都面临着在假期保持业务连续性的挑战。了解这些节日所带来的复杂性并采用正确的解决方案,可以显著增强企业在此期间的业务韧性。在不影响运营效率的情况下,利用数据保护、网络安全和业务连续性解决方案来应对假期离岗是确保企业经济完整性的关键。
欢庆佳节的同时,实施稳健的数据保护和网络安全措施
数据是现代企业的命脉。因此,在新年假期期间,特别是在员工长时间离岗的情况下,制定并实施稳健的数据保护策略至关重要。例如,Veritas的NetBackup解决方案提供了全面的数据保护,覆盖物理、虚拟和云环境,即使在假日,也能确保关键业务数据的安全性和可访问性。
此外,考虑到不断增加的网络威胁,企业还应考虑采用综合的网络韧性解决方案,比如采用像Veritas 360 Defense这样成熟可靠的解决方案生态系统。该架构可提供端到端保护,汇集了领先的数据保护、数据治理和数据安全功能,可以帮助企业抵御网络威胁,确保数据和系统在整个节日期间的安全。
利用云的可扩展性应对假期高峰
新年假期期间,企业经常面临高流量和交易量,尤其在商务和电子商务领域。为了管理数据激增,企业需要额外的空间来存储客户数据。云可扩展性提供了解决方案,使企业可以在不进行传统硬件投资的条件下扩展资源。通过利用云的可扩展性,企业可以满足高需求,并在高峰期保持无缝运营。
充分利用自动化系统优势
自动化降低了各种业务流程对人工干预的需求,从而减轻了员工可用性降低带来的影响。在攻击面前,跨全部环境运行的全自动编排恢复流程可让企业IT牢牢掌控全局,助力实现快速可靠的大规模数据恢复。全面来说,从数据备份到系统健康检查、威胁检测以及由 Veritas 360 Defense 支持的自动响应,这些流程可以确保业务在假期期间继续无障碍运行。
利用云技术保障业务连续性
利用云的可扩展性和可访问性,即使节假日企业也可以确保不间断运营,并且能够随时随地访问关键系统和数据。在假期期间,信息归档和检索的用户友好解决方案对于保证业务连续性至关重要。
像规划节假日一样统筹灾后恢复工作
很多企业了解数据的备份十分重要,但仅仅备份还不够,还要看是不是“可恢复”。恢复是备份的关键环节,也是根本目标。造成损失后的恢复工作是任何业务连续性战略的关键组成部分。系统究竟应该如何规划?备份策略应该如何设计和执行?以及如何跨数据全生命周期实现高效管理?都是需要同样考虑到的问题。采用韧性平台可为工作负载迁移、灾难恢复和应用程序韧性提供统一的解决方案。
提供远程访问和支持
最后,为员工提供安全的远程访问系统和强大的远程支持,确保即使办公室空无一人,业务连续性也能得到保证。但同时,需要通过明确个人设备管理方法、开展内部网络安全意识培训、将信息安全意识植入入职流程、准备良好的备份方案和与专业的IT集成商合作等方式加强混合办公的数据保护措施。
关于 Veritas
Veritas Technologies是安全多云数据管理领域的领导者。超过八万家企业级客户, 包括91%的全球财富100强企业,均依靠Veritas确保其数据的保护、可恢复性和合规性。Veritas在规模化的可靠性方面享有盛誉,可为企业提供抵御勒索软件等网络攻击威胁所需的韧性。Veritas通过统一的平台,支持超过800种数据源,100多种操作系统以及1400多种存储设备。在云级技术的支持下,Veritas现正在实践其数据自治战略,在降低运营成本的同时,实现更大价值。
Veritas中国官方网站:https://www.veritas.com/zh/cn/
Veritas官方微信平台:VERITAS_CHINA(VERITAS中文社区)
好文章,需要你的鼓励
33年后,贝尔纳多·金特罗决定寻找改变他人生的那个人——创造马拉加病毒的匿名程序员。这个相对无害的病毒激发了金特罗对网络安全的热情,促使他创立了VirusTotal公司,该公司于2012年被谷歌收购。这次收购将谷歌的欧洲网络安全中心带到了马拉加,使这座西班牙城市转变为科技中心。通过深入研究病毒代码和媒体寻人,金特罗最终发现病毒创造者是已故的安东尼奥·恩里克·阿斯托尔加。
悉尼大学和微软研究院联合团队开发出名为Spatia的创新视频生成系统,通过维护3D点云"空间记忆"解决了AI视频生成中的长期一致性难题。该系统采用动静分离机制,将静态场景保存为持久记忆,同时生成动态内容,支持精确相机控制和交互式3D编辑,在多项基准测试中表现优异。
人工智能安全公司Cyata发现LangChain核心库存在严重漏洞"LangGrinch",CVE编号为2025-68664,CVSS评分达9.3分。该漏洞可导致攻击者窃取敏感机密信息,甚至可能升级为远程代码执行。LangChain核心库下载量约8.47亿次,是AI智能体生态系统的基础组件。漏洞源于序列化和反序列化注入问题,可通过提示注入触发。目前补丁已发布,建议立即更新至1.2.5或0.3.81版本。
马里兰大学研究团队开发ThinkARM框架,首次系统分析AI推理过程。通过将思维分解为八种模式,发现AI存在三阶段推理节律,推理型与传统AI思维模式差异显著。研究揭示探索模式与正确性关联,不同效率优化方法对思维结构影响各异。这为AI系统诊断、改进提供新工具。