Les défis liés à la mise à l'échelle de DSPM dans les environnements de données à volume élevé

Dans le monde numérique actuel, les entreprises génèrent et stockent des quantités massives de données. Pour les entreprises du Fortune 1000 (F1000), cela peut parfois atteindre des centaines de pétaoctets de données dans le cloud. Les organisations sont confrontées à des questions fondamentales : Où sont stockées mes données ? Quels types de données possédons-nous ? Quelles données sont sensibles ? Quels sont les risques ? Qui y a accès ? Répondre à ces préoccupations est crucial pour garantir la sécurité et la conformité des données. C'est là que… Gestion de la posture de sécurité des données (DSPM) Des solutions comme Cyera entrent en jeu. Mais la mise à l'échelle de DSPM pour gérer des environnements de données à haut volume présente son propre lot de défis.

L'immense échelle des données

Les entreprises du Fortune 1000 traitent quotidiennement une quantité considérable d'informations : données clients sensibles, données financières, informations commerciales confidentielles et propriété intellectuelle. Il est donc crucial de garantir la sécurité de toutes ces données sensibles.

Cependant, lorsqu'il s'agit de centaines de pétaoctets, les méthodes traditionnelles de sécurité des données ne sont tout simplement pas suffisamment évolutives. Cet immense volume de données est non seulement colossal, mais également réparti sur une multitude de technologies, notamment divers systèmes de bases de données et solutions de stockage de fichiers. Les données existent sous de nombreux formats et agencements, allant des tables structurées aux fichiers non structurés, et contiennent souvent des relations et des dépendances internes complexes.

L'imbrication complexe des types de données et des technologies de stockage complique l'identification de l'emplacement des données sensibles, la compréhension de leur contenu, l'évaluation de leur niveau de risque et la détermination des personnes y ayant accès. La gestion d'un environnement de données aussi hétérogène et étendu exige des solutions avancées capables de gérer l'échelle et la complexité – des défis auxquels les méthodes traditionnelles de sécurité des données sont mal préparées. Cyera comprend cet enjeu et propose des solutions DSPM robustes, conçues pour sécuriser les données à toutes les échelles.

Solutions de données diversifiées pour la mise à l'échelle

Pour relever les défis de mise à l'échelle DSPMNous avons dû faire preuve de créativité pour gérer les volumes considérables de données stockées et les importantes exigences de traitement qui en découlent. La taille même des données implique un nombre massif d'entrées et génère des quantités tout aussi importantes de métadonnées, qui doivent être traitées et stockées efficacement. Ces défis sont amplifiés par la nécessité de gérer de nombreuses opérations complexes — allant d'un volume élevé de requêtes à des charges de travail importantes en lecture et en écriture — tout en garantissant un accès rapide et une bonne évolutivité.

Nous avons intégré diverses solutions de données, notamment :

• Bases de données OLTPCes systèmes gèrent un grand nombre de transactions grâce à plusieurs unités de calcul.
• Bases de données OLAPUtilisé pour analyser à très grande vitesse des informations complexes issues d'une grande quantité de métadonnées.
• bases de données graphiques: Excellentes capacités de traitement des données aux relations complexes, fréquentes dans les environnements à grande échelle. Elles nous permettent de modéliser et d'interroger les données sous forme de réseau d'entités interconnectées.
• ÉtincelleUn système de traitement distribué et open source utilisé pour les charges de travail de données massives.
• Solutions de mise en cacheElles font partie intégrante des capacités permettant un accès plus rapide.

En combinant ces technologies, Cyera peut gérer et traiter de grands ensembles de données plus efficacement. C'est comme utiliser différents outils dans une boîte à outils : chacun a son utilité, et ensemble, ils nous permettent de réaliser quelque chose d'exceptionnel.

Défis liés aux plateformes SaaS

La mise à l'échelle de DSPM ne se limite pas à la gestion des données stockées dans des bases de données traditionnelles. De nombreuses entreprises utilisent des plateformes SaaS (Software as a Service) telles que Google Drive et Microsoft OneDrive. Ces plateformes n'ont pas été conçues initialement pour gérer l'extraction de données à de telles échelles. Cela pose des défis uniques :

• Limitations de l'APILes plateformes SaaS ont souvent des limites quant à la quantité de données que vous pouvez récupérer simultanément.
• Problèmes de latenceLa récupération des données depuis le cloud peut être plus lente en raison des délais de réseau.
• Fragmentation des donnéesLes données sont réparties sur plusieurs services et emplacements, ce qui complique leur gestion.

Cyera surmonte ces obstacles en développant des stratégies et des outils spécialisés qui fonctionnent dans le cadre des contraintes de ces plateformes, garantissant ainsi une gestion transparente de la sécurité des données sur l'ensemble des services.

Le secret de la croissance : un entonnoir rentable

L'une de nos stratégies clés pour déployer efficacement DSPM consiste à créer un « entonnoir » rentable et évolutif. Voici comment cela fonctionne :

1. Filtrage précoceNous utilisons des composants performants et économiques en amont du processus pour filtrer et trier les données. Cela réduit la quantité de données à traiter ultérieurement.
2. Traitement par couchesChaque étape du processus traite les données plus en profondeur, garantissant que seules les informations les plus pertinentes soient conservées.
3. Ressources optimiséesAu moment où les données atteignent les étapes nécessitant davantage de ressources, il y en a moins, ce qui nous permet d'utiliser les ressources plus efficacement.

Cette approche par entonnoir permet de maintenir une qualité élevée tout en assurant la mise à l'échelle du DSPM. Chez Cyera, nous avons perfectionné cette méthode, ce qui nous permet d'éviter le gaspillage de ressources lié au traitement de données inutiles.

Conception pour une évolutivité horizontale

Pour gérer ces volumes considérables de données, tout doit être conçu pour une scalabilité horizontale. Cela signifie que nous pouvons ajouter des machines ou des ressources pour travailler en parallèle en cas de besoin. Voici comment Cyera procède :

• Mise à l'échelle automatiséeLes composants de calcul et autres ressources sont créés et supprimés automatiquement en fonction de la demande. Cette automatisation nous permet de réagir rapidement sans intervention manuelle.
• Mise à l'échelle efficaceNous augmentons nos ressources ni trop lentement (pour éviter les goulots d'étranglement), ni trop rapidement (pour éviter le gaspillage). C'est un équilibre délicat qui garantit l'efficacité.
• Planification des pipelinesNos pipelines de données sont conçus pour répartir les charges de travail de manière uniforme, afin qu'aucun composant ne devienne un point de défaillance.

En planifiant et en concevant nos systèmes de cette manière, Cyera peut gérer des volumes de données croissants sans compromettre les performances ni engendrer de coûts inutiles.