Los desafíos de escalar DSPM en entornos de datos de alto volumen

En el mundo digital actual, las empresas generan y almacenan cantidades masivas de datos. Para las compañías Fortune 1000 (F1000), esto a veces puede alcanzar cientos de petabytes de datos en la nube. Las organizaciones se enfrentan a preguntas fundamentales: ¿Dónde se almacenan mis datos? ¿Qué tipos de datos poseemos? ¿Qué datos son sensibles? ¿Qué está en riesgo? ¿Quién tiene acceso a ellos? Abordar estas inquietudes es crucial para mantener la seguridad y el cumplimiento de datos. Aquí es donde las soluciones de Data Security Posture Management (DSPM), como Cyera, entran en juego. Pero escalar DSPM para manejar entornos de datos de alto volumen presenta su propio conjunto de desafíos.

La inmensa escala de los datos

Las empresas de la F1000 manejan diariamente una enorme cantidad de información. Se trata de datos sensibles de clientes, registros financieros y conocimientos empresariales y propiedad intelectual de carácter propietario. Garantizar la seguridad de toda esta información sensible es crucial.

Sin embargo, cuando se trata de cientos de petabytes, los métodos tradicionales de seguridad de datos simplemente no son lo suficientemente escalables. Este volumen inmenso de datos no solo es vasto, sino que además está distribuido entre una multitud de tecnologías, incluidas diversas bases de datos y soluciones de almacenamiento de archivos. Los datos existen en numerosos formatos y estructuras, que van desde tablas estructuradas hasta archivos no estructurados, y a menudo contienen relaciones internas y dependencias complejas.

La compleja red de tipos de datos y tecnologías de almacenamiento complica los esfuerzos por identificar dónde reside la información sensible, comprender de qué se compone, evaluar su nivel de riesgo y determinar quién tiene acceso a ella. Gestionar un entorno de datos tan heterogéneo y vasto requiere soluciones avanzadas capaces de manejar la escala y la complejidad, desafíos para los que los métodos tradicionales de seguridad de datos no están bien equipados. Cyera comprende este desafío y ofrece sólidas soluciones de DSPM diseñadas para proteger los datos a cualquier escala.

Soluciones de datos diversas para escalar

Para abordar los desafíos de escalar DSPM, hemos tenido que ser creativos para manejar los enormes volúmenes de datos en reposo y las amplias demandas de procesamiento que conlleva. El tamaño mismo de los datos implica cantidades masivas de registros y genera cantidades igualmente enormes de metadatos, que deben procesarse y almacenarse de manera eficiente. Estos desafíos se agravan por la necesidad de manejar numerosas operaciones complejas—que van desde un alto volumen de consultas hasta cargas intensivas de lectura y escritura—mientras se garantiza un acceso rápido y la escalabilidad

Hemos incorporado una variedad de soluciones de datos, incluyendo:

• Bases de datos OLTP: Estas manejan una gran cantidad de transacciones por múltiples unidades de cómputo.
• Bases de datos OLAP: Se utilizan para analizar información compleja a partir de gran cantidad de metadatos a una velocidad muy alta.
• Bases de datos de grafos: Destacan en el manejo de datos con relaciones complejas, algo común en entornos a gran escala. Permiten modelar y consultar los datos como una red de entidades interconectadas
• Spark: Un sistema de procesamiento distribuido de código abierto usado para cargas de trabajo de big data.
• Soluciones de caché: Son una parte integral de las capacidades para un acceso más rápido.

Al combinar estas tecnologías, Cyera puede gestionar y procesar grandes conjuntos de datos con mayor eficiencia. Es como usar diferentes herramientas en una caja de herramientas: cada una tiene su propósito y, juntas, nos ayudan a construir algo grandioso.

Desafíos con las plataformas SaaS

Escalar DSPM no se trata solo de manejar datos almacenados en bases de datos tradicionales. Muchas empresas usan plataformas de Software como Servicio (SaaS) como Google Drive y Microsoft OneDrive. Estas plataformas no fueron diseñadas originalmente para manejar la obtención de datos a escalas tan masivas. Esto presenta desafíos únicos:

• Limitaciones de la API: Las plataformas SaaS a menudo tienen límites sobre cuánto datos puedes obtener a la vez.
• Problemas de latencia: Recuperar datos desde la nube puede ser más lento debido a demoras en la red.
• Fragmentación de datos: Los datos están distribuidos entre múltiples servicios y ubicaciones, lo que dificulta su gestión.

Cyera afronta estos obstáculos desarrollando estrategias y herramientas especializadas que funcionan dentro de las limitaciones de estas plataformas, garantizando una gestión fluida de la seguridad de datos en todos los servicios.

El secreto para escalar: un embudo rentable

Una de nuestras estrategias clave para escalar DSPM de manera efectiva es crear un “embudo” rentable y escalable. Así es como funciona:

1. Filtrado temprano: Utilizamos componentes eficientes y menos costosos al inicio del proceso para filtrar y ordenar datos. Esto reduce la cantidad de datos que deben procesarse posteriormente.
2. Procesamiento por capas: Cada etapa del embudo procesa los datos aún más, asegurando que solo la información más relevante avance.
3. Recursos optimizados: Para cuando los datos llegan a las etapas que requieren más recursos, hay menos, así que usamos los recursos de manera más eficiente.

Este enfoque de embudo ayuda a mantener alta calidad mientras se escala DSPM. En Cyera, hemos perfeccionado este método, asegurándonos de no desperdiciar recursos en procesamiento de datos innecesario.

Diseño para escalabilidad horizontal

Para manejar las enormes cantidades de datos, todo debe diseñarse para escalar horizontalmente. Esto significa que podemos agregar más máquinas o recursos para trabajar en paralelo cuando sea necesario. Así es como lo hace Cyera:

• Escalado automatizado: Los componentes de cómputo y otros recursos se crean y destruyen automáticamente según la demanda. Esta automatización nos ayuda a responder rápidamente sin intervención manual.
• Escalamiento eficiente: Aumentamos los recursos ni demasiado lento (para evitar cuellos de botella) ni demasiado rápido (para prevenir el desperdicio). Es un delicado equilibrio que garantiza la eficiencia.
• Planificación de la canalización: Nuestras canalizaciones de datos están diseñadas para distribuir las cargas de trabajo de manera uniforme, de modo que ningún componente se convierta en un punto único de falla.

Al planear y diseñar nuestros sistemas de esta manera, Cyera puede manejar volúmenes de datos crecientes sin comprometer el rendimiento ni incurrir en costos innecesarios.