Un fallo de servidores, un ciberataque, un ransomware o incluso un error humano pueden dejar a una empresa sin acceso a información y aplicaciones esenciales.
Ante este escenario, la cuestión no es únicamente cómo recuperar los sistemas, sino cuánto tiempo puede mantenerse un negocio sin sus datos y servicios críticos.
El Disaster Recovery ha evolucionado precisamente para reducir ese riesgo y acelerar la recuperación.
El Disaster Recovery (DR), o Plan de Recuperación ante Desastres, engloba las estrategias, procedimientos y herramientas tecnológicas destinadas a restablecer la actividad de una organización en el menor tiempo posible después de un incidente grave.
Su alcance va mucho más allá de disponer de copias de seguridad o backups. Una estrategia de recuperación debe contemplar cómo volver a poner en funcionamiento sistemas esenciales como el correo electrónico, ERP, CRM, página web, plataformas de facturación o bases de datos.
El impacto de una incidencia, de hecho, no depende exclusivamente del fallo tecnológico. Un factor determinante es el tiempo que necesita la empresa para recuperar su capacidad operativa. Un apagón, una configuración incorrecta, un borrado accidental, una avería de hardware o un ataque de ransomware pueden comprometer la continuidad del negocio.
En este contexto, la incorporación de la Inteligencia Artificial (IA) y el Machine Learning está transformando los sistemas de Disaster Recovery, permitiendo que sean más rápidos, automatizados y precisos.
Tradicionalmente, muchos procesos de DR necesitaban intervención humana tanto para identificar una caída como para activar manualmente los mecanismos de recuperación. Las nuevas tecnologías permiten avanzar hacia modelos más autónomos y proactivos.
Fabricantes tecnológicos y grandes proveedores de servicios en la nube ya incorporan estas capacidades a sus soluciones de recuperación y continuidad.
Una de las principales aportaciones de la inteligencia artificial al Disaster Recovery es su capacidad para analizar continuamente el comportamiento de redes, usuarios y sistemas.
Mediante este aprendizaje, la tecnología puede establecer patrones habituales de funcionamiento y detectar posibles anomalías. Por ejemplo, un intento de cifrado masivo de archivos o una extracción de datos fuera de lo normal pueden activar mecanismos de respuesta que permitan aislar los equipos afectados antes de que el incidente se extienda.
Soluciones como HPE InfoSight utilizan análisis predictivo basado en telemetría procedente de numerosos sistemas para anticipar determinados problemas relacionados con hardware o almacenamiento. El objetivo es detectar posibles fallos con antelación y facilitar una actuación preventiva.
En materia de ciberseguridad, plataformas en la nube como Microsoft Sentinel, dentro del ecosistema Azure, emplean técnicas de Machine Learning para identificar patrones potencialmente maliciosos y responder con rapidez ante determinadas amenazas.
Cuando se produce una interrupción crítica, el tiempo de respuesta resulta fundamental. La automatización permite reducir la dependencia de procesos manuales y acelerar la puesta en marcha de la infraestructura alternativa.
El denominado failover consiste en trasladar las operaciones desde el sistema afectado hacia los recursos de respaldo. Los sistemas modernos pueden automatizar parte de este proceso, redirigiendo tráfico y activando réplicas de servidores alojadas, por ejemplo, en la nube.
Servicios como Azure Site Recovery permiten orquestar escenarios de recuperación y facilitar el failover de determinadas infraestructuras hacia entornos alternativos.
En arquitecturas híbridas, tecnologías como HPE Zerto incorporan mecanismos de Protección Continua de Datos (CDP), orientados a reducir el RPO o Objetivo de Punto de Recuperación. De este modo, se busca minimizar la cantidad de información que podría perderse entre el momento del incidente y el último estado recuperable disponible.
No todas las aplicaciones tienen la misma importancia para una organización. Ante una interrupción grave, recuperar primero los sistemas esenciales puede marcar una diferencia considerable en la continuidad de la actividad.
Las tecnologías basadas en aprendizaje automático pueden ayudar a identificar qué aplicaciones, servicios y datos presentan una mayor relevancia en función de su utilización y de las necesidades operativas.
De esta forma, un Disaster Recovery inteligente puede priorizar la recuperación de aquellos servicios que resultan fundamentales para que los departamentos críticos vuelvan a trabajar cuanto antes.
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