バックアップと災害復旧のための生成AIツールはまだ初期段階にある

バックアップ ソフトウェア ベンダーはすでに自動化と仮想アシスタント用の生成 AI ツールを導入していますが、これらの追加によってエンタープライズ ワークフローがどのように強化されるかはまだわかりません。

データ バックアップおよび災害復旧ベンダーは、自社の AI 生成アシスタントが企業の最良の友となることを期待していますが、宣伝と販売が始まってほぼ 1 年が経過したにもかかわらず、そのメリットは明らかではありません。

バックアップと災害復旧のためのこれらの GenAI 追加機能には、タスクやレポート作成業務を自動化する何らかの形式のチャットボットのほか、コード生成やアラート管理などの追加機能が含まれています。

データセンター・インテリジェンス・グループのCEO、ジェローム・ウェント氏は、これらの追加機能は潜在的に有用ではあるものの、運用を有意義に変更するよりも、製品を会話に引き付け続けることが主な目的であると述べた。

「自社製品にAIを取り入れるという話は、現実よりも誇大宣伝に近い」とウィンター氏は言う。

ガートナーの副社長アナリスト、シド・ナグ氏は、バックアップおよび災害復旧ベンダーは、顧客のセキュリティを損なうことなく、自社のAIがどのように付加価値を提供できるかを十分に実証する必要があると述べた。

「誰もがAIの実験をしている」とネーグル氏は語った。 「しかし、AIの有用性はソリューションとビジネス価値によって決まります。

生成AIのさまざまな試み

GenAI は、ログ、データ レイク、ユーザー生成コンテンツから生成された大量のデータを合成してメディアとコードを生成できる機械学習 (ML) テクノロジーの最新の開発です。この用語と技術は、今年初めに OpenAI (Microsoft が出資する生成 AI 企業) とその ChatGPT チャットボットの急速な台頭により、広く一般に知られるようになりました。

それ以来、バックアップおよび災害復旧ベンダーを含むさまざまな業界のテクノロジー企業や市場ターゲットは、技術的リーダーシップを確保するために、生成 AI の何らかのバリエーションを自社のプラットフォームやポートフォリオに急いで統合してきました。早期導入により、ベンダーはソフトウェア ポリシー、手順、マニュアルに関する AI サービスのトレーニングを開始することもできます。

企業に販売している大手ハイパースケールクラウドプロバイダーも、生成 AI ツールを宣伝しています。これらには、Google とその包括的な Vertex AI プラットフォーム、Microsoft Azure AI とその Copilot アシスタント実装、大規模な言語モデル生成のための AWS Bedrock が含まれます。各サービスは、エンタープライズ テクノロジー スタックのさまざまな部分で GenAI 機能を提供しており、ベンダーがこれらのツールを構築するにつれて AI ゴールド ラッシュに貢献しています。

バックアップベンダーは、Metallic データ保護 SaaS から GenAI 機能を提供する Commvault Arlie や、Varonis Data Security Platform 用の Athena AI などの製品でこの分野に参入しています。

どちらの AI ツールも 11 月にデビューし、Druva の Dru、Cohesity の Turing、Rubrik の Ruby など、過去 1 年間にリリースされた他の多数の AI ツールに加わりました。ベンダーの広報担当者によると、これらの製品はいずれも顧客自身の環境とやり取りしたり、顧客データを保存したりはしない。代わりに、メタデータまたは顧客が開発したデータセットとベンダー独自のポリシーを使用して、データ処理契約を強制します。これにより、データが顧客のドメインから出ることがなくなるため、規制の厳しい業界では重要となり、GDPR などのデータ プライバシー規制に準拠する上でも重要となります。

これらのツールに共通する機能は、AI と対話するためのチャット スタイルのインターフェース、異常検出ツール、書面によるレポートの生成です。

これらの製品の多くは、Dru の Bedrock や Commvault の Microsoft Azure の OpenAI など、既存の GenAI ツール上に構築されています。さらに重要なのは、バックアップベンダーのこれらのツールのうち、数年前にリリースされた既存のMLツール上に構築されているものがどれだけあるかだと、Futurum Groupのシニアアナリスト、クリスタ・マコンバー氏は述べた。

「一般的に、データ保護ベンダーはすでに機械学習を使用して、ランサムウェア攻撃の兆候となる可能性のあるバックアップ環境の異常を検出しています」とマコンバー氏は述べた。

しかし、差別化の余地はまだあると彼女は語った。たとえば、Commvault の AI 製品は、AI によって開発されたマルウェアを検出し、インテリジェントなバックアップ スケジューリングと負荷分散を提供できます。

TechTarget Enterprise Strategy Group のプラクティス ディレクターである Christophe Bertrand 氏は、バックアップ ソフトウェアは、ランサムウェアの復旧やワークロードの信頼性のテスト環境で GenAI の恩恵を受けることができ、これまでは小規模なバックアップ チームやセキュリティ チームでは実現できなかった規模でのテストが可能になると述べています。

多くの ML 技術はすでに使用できるようにバックアップされているため、ソフトウェアやクラウド全体での自動 API 生成などを通じて、これらの機能をさらに拡張する機会があると Bertrand 氏は述べています。

「サービスとの接続に役立つMLやその他のソリューションはすでに数多く存在します」と彼は語った。 「より早く、より良い結果を出すのに役立つツールなら、なぜ使わないのでしょうか？」

バックアップはAIインフラストラクチャ自体を保護する上でも大きな役割を果たす可能性があり、重複データはAIのさらなるトレーニングと学習に役立つとベルトラン氏は述べた。バックアップ ベンダーにとって、これらの機能により、IT 製品からさらに差別化を図り、より包括的なセキュリティやデータ プラットフォーム ツールを実現できます。導入されるデータが増えるにつれて、これらの機能によってサプライヤーの顧客に対する管理がさらに強化され、競合他社への切り替えが困難になる可能性があります。

GenAIはDRにおける価値を証明しなければならない

業界アナリストによると、ユーザーに何を探しているのかを尋ねたり、顧客のバックアップルーチンを自動化したりする以外に、GenAI が自動化を超えてデータバックアップをどのように改善するかについては、まだ証明されていないことがたくさん残っているという。

ドラゴン・スレイヤー・コンサルティングの社長兼創設者であるマーク・ステイマー氏は、AI駆動型マルウェアが最終的にはランサムウェア市場を席巻し、こうした攻撃を阻止するにはAI駆動型ツールが必要になるだろうと述べた。

Varonisのインシデント対応およびクラウド運用担当副社長マット・ラドレック氏は、生成AIによって脅威アクターが電子メールで従業員を騙すことが可能になり、フィッシング攻撃が増加していると述べた。ただし、バックアップ内の GenAI は、ランサムウェア攻撃の前後にセキュリティ侵害を検出して警告するのに役立ちますが、最前線のデータ保護は、依然としてユーザーが適切なサイバーセキュリティの実践に従うことに依存します。

ラドレック氏は、セキュリティ業界でも同様の苦労があり、企業ユーザーはデジタル衛生に気を配り、パスワードが更新されていることや、違法なファイルが会社のハードウェアにダウンロードされていないことを確実にしなければならないと述べた。ビジネス マネージャーや経営幹部も、IT 自体だけでなく、適切なセキュリティ プロトコルについても詳しく調べる必要があります。

GenAIはこれらの攻撃を学習して対抗できるが、適切な対応を選択し、ITスタックへの攻撃の範囲を理解するには、依然として人間の要素が重要であると彼は述べた。

「これは日々の責任の一部であることを人々に理解してもらいましょう」とラドレク氏は語った。

ベルトラン氏は、AI を利用した攻撃を単独で回避することはできないため、セキュリティ チームとバックアップ チームがこれらの攻撃に対する自然な防御として GenAI を使い始めると予想していると付け加えました。

「AIにはAIで対抗すべきだ」と彼は語った。

ステイマー氏は、ランサムウェアを阻止することに加えて、AI が将来、今日のスペルチェッカーのように従業員が使用するよりシームレスなテクノロジーとなり、仕事のやり方を変えるだろうと予想している。ラドレク氏と同様に、彼も個々の従業員が退職することを期待しているのではなく、能力が追加されることを期待している。

たとえば、バックアップに人的要素を残して、保護すべきデータが何であるかを理解し、不要なコストの重複を回避します。

「生成AIはホワイトカラーの仕事に本当の影響を与えるだろう」とステイマー氏は語った。