Si cree que la proliferación de dispositivos móviles ha cambiado el concepto de borde de la red, prepárate para el emergente Internet of Things (IoT), donde un sensor conectado a la red podría ubicarse en la cima de una montaña, en un campo de maíz o incluso en el océano.
Entonces, ¿cómo una empresa incorpora IoT en su plan de recuperación ante desastres? En cierto sentido, IoT crea un desafío único porque es extenso y vulnerable. Pero, según los expertos, también puede convertirse en parte de una solución DR, ayudando a proteger el negocio en caso de desastre. En primer lugar, con respecto a los dispositivos IoT, tanto la lógica de la aplicación como los datos pueden distribuirse ampliamente fuera del centro de datos, lo que exige que cualquier planificación DR sea independiente de los sistemas informáticos centrales.
En segundo lugar, las organizaciones de TI deben ampliar su planificación de análisis de amenazas para tener en cuenta los dispositivos de IoT.
Tercero, si pensamos en DR en la tríada clásica de tecnología, procesos y personas, no solo la tecnología será diferente para IoT, sino también las personas y los procesos.
Y finalmente, los acuerdos de nivel de servicio (SLA) de IoT pueden ser diferentes de los de TI básicos, los dispositivos de IoT a menudo son en tiempo real y no pueden tolerar un RTO (objetivo de tiempo de recuperación) medido en horas.
Una forma de pensar acerca de IoT es que se trata esencialmente de instrumentar un proceso, recopilar datos y actuar sobre esos datos.
Este mismo enfoque se puede tomar cuando se trata de recuperación de desastres. Los sistemas de IoT, combinados con análisis y aprendizaje automático, se pueden usar para detectar problemas serios antes de que sucedan.
Si bien DR no es la razón principal para crear un gemelo digital oculto de procesos industriales, esa copia podría usarse en una situación de recuperación de desastres. Es importante que las empresas incluyan dispositivos y datos de IoT en su planificación de DR.
En muchas circunstancias, el almacenamiento de datos históricos de IoT proporciona un seguimiento forense que puede utilizarse para recuperar un estado o volver a generar el último conjunto de lecturas conocidas.
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