Os Desafios de Escalar DSPM em Ambientes de Dados de Alto Volume

No mundo digital de hoje, as empresas geram e armazenam quantidades massivas de dados. Para empresas Fortune 1000 (F1000), isso pode às vezes atingir centenas de petabytes de dados na nuvem. As organizações lidam com questões fundamentais: Onde meus dados estão armazenados? Que tipos de dados possuímos? Quais dados são sensíveis? O que está em risco? Quem tem acesso a eles? Abordar essas preocupações é crucial para manter a segurança e a conformidade dos dados. É aqui que as soluções de Data Security Posture Management (DSPM) como a Cyera entram em cena. Mas dimensionar o DSPM para lidar com ambientes de dados de alto volume apresenta seu próprio conjunto de desafios.

A Escala Imensa de Dados

As empresas F1000 lidam com uma quantidade enorme de informações diariamente. São informações confidenciais de clientes, registros financeiros e insights de negócios proprietários e propriedade intelectual. Garantir que todos esses dados confidenciais estejam seguros é crucial.

No entanto, quando você está lidando com centenas de petabytes, os métodos tradicionais de segurança de dados simplesmente não são escaláveis o suficiente. Esse volume imenso de dados não é apenas vasto, mas também distribuído em uma infinidade de tecnologias, incluindo vários sistemas de banco de dados e soluções de armazenamento de arquivos. Os dados existem em inúmeros formatos e layouts, variando de tabelas estruturadas a arquivos não estruturados, e frequentemente contêm relacionamentos internos e dependências complexas.

A intrincada rede de tipos de dados e tecnologias de armazenamento complica os esforços para identificar onde os dados sensíveis residem, entender do que esses dados consistem, avaliar seu nível de risco e determinar quem tem acesso a eles. Gerenciar um ambiente de dados tão heterogêneo e expansivo requer soluções avançadas que possam lidar com a escala e a complexidade—desafios que os métodos tradicionais de segurança de dados não estão preparados para enfrentar. A Cyera compreende esse desafio e fornece soluções robustas de DSPM projetadas para proteger dados em qualquer escala.

Soluções de Dados Diversificadas para Escalabilidade

Para enfrentar os desafios de escalar DSPM, tivemos que ser criativos no gerenciamento dos enormes volumes de dados em repouso e das extensas demandas de processamento que os acompanham. O tamanho absoluto dos dados envolve números massivos de entradas e gera quantidades igualmente massivas de metadados, que devem ser processados e armazenados de forma eficiente. Esses desafios são agravados pela necessidade de lidar com inúmeras operações complexas—desde um alto volume de consultas até cargas de trabalho pesadas de leitura e gravação—garantindo ao mesmo tempo acesso rápido e escalabilidade

Incorporamos uma variedade de soluções de dados, incluindo:

• Bancos de Dados OLTP: Estes lidam com um grande número de transações por múltiplas unidades de computação.
• Bancos de Dados OLAP: Usados para analisar insights complexos de uma grande quantidade de metadados em altíssima velocidade.
• Bancos de dados de grafos: Excelentes para lidar com dados que possuem relacionamentos complexos, o que é comum em ambientes de grande escala. Eles nos permitem modelar e consultar dados como uma rede de entidades interconectadas
• Spark: Um sistema de processamento distribuído de código aberto usado para cargas de trabalho de big data.
• Soluções de Cache: Elas são parte integrante das capacidades para acesso mais rápido.

Ao combinar essas tecnologias, a Cyera pode gerenciar e processar grandes conjuntos de dados de forma mais eficiente. É como usar diferentes ferramentas em uma caixa de ferramentas; cada uma tem seu propósito e, juntas, elas nos ajudam a construir algo grandioso.

Desafios com Plataformas SaaS

Escalar DSPM não se trata apenas de lidar com dados armazenados em bancos de dados tradicionais. Muitas empresas usam plataformas de Software como Serviço (SaaS) como Google Drive e Microsoft OneDrive. Essas plataformas não foram originalmente projetadas para lidar com a busca de dados em escalas tão massivas. Isso apresenta desafios únicos:

• Limitações de API: Plataformas SaaS frequentemente têm limites sobre a quantidade de dados que você pode buscar de uma vez.
• Problemas de Latência: Recuperar dados da nuvem pode ser mais lento devido a atrasos na rede.
• Fragmentação de Dados: Os dados estão espalhados por vários serviços e locais, tornando mais difícil gerenciá-los.

A Cyera aborda esses obstáculos desenvolvendo estratégias e ferramentas especializadas que funcionam dentro das restrições dessas plataformas, garantindo o gerenciamento contínuo da segurança de dados em todos os serviços.

O Segredo da Escalabilidade: Um Funil Econômico

Uma das nossas principais estratégias para escalar DSPM de forma eficaz é criar um "funil" econômico e escalável. Veja como funciona:

1. Filtragem Antecipada: Usamos componentes eficientes e menos dispendiosos no início do processo para filtrar e classificar dados. Isso reduz a quantidade de dados que precisam ser processados posteriormente.
2. Processamento em Camadas: Cada estágio do funil processa os dados ainda mais, garantindo que apenas as informações mais relevantes avancem.
3. Recursos Otimizados: Quando os dados chegam aos estágios que exigem mais recursos, há menos dados, então usamos os recursos de forma mais eficiente.

Esta abordagem de funil ajuda a manter alta qualidade ao escalar o DSPM. Na Cyera, aperfeiçoamos este método, garantindo que não estamos desperdiçando recursos em processamento de dados desnecessário.

Projetando para Escalabilidade Horizontal

Para lidar com as grandes quantidades de dados, tudo precisa ser projetado para escalabilidade horizontal. Isso significa que podemos adicionar mais máquinas ou recursos para trabalhar em paralelo quando necessário. Veja como a Cyera faz isso:

• Dimensionamento Automatizado: Componentes de computação e outros recursos são criados e destruídos automaticamente com base na demanda. Essa automação nos ajuda a responder rapidamente sem intervenção manual.
• Escalabilidade Eficiente: Escalamos recursos de forma não muito lenta (para evitar gargalos), mas também não muito rápida (para prevenir desperdício). É um equilíbrio delicado que garante eficiência.
• Planejamento de Pipeline: Nossos pipelines de dados são projetados para distribuir cargas de trabalho uniformemente, de modo que nenhum componente se torne um ponto de falha.

Ao planejar e projetar nossos sistemas dessa forma, a Cyera pode lidar com volumes crescentes de dados sem comprometer o desempenho ou incorrer em custos desnecessários.