클라우드 데이터 보호 및 관리 플랫폼
Cohesity Data Cloud

Cohesity Data Cloud는 전체 데이터를 단일 플랫폼으로 통합합니다. 강력한 보안으로 데이터를 안전하게 보호하고, 가장 빠른 복구 속도를 보장하며, AI를 통해 숨겨진 비즈니스 인사이트를 발견합니다.

엔터프라이즈 스케일 데이터 보호 및 사이버 위협으로부터 위험 줄임

Cohesity Data Cloud는 모든 데이터 소스에 대한 글로벌 거버넌스를 통해 모든 데이터를 보호하고 항상 데이터를 복구할 수 있도록 보장합니다.

사이버 공격 대응 및 복구

Cohesity Data Cloud를 사용하여 위협 탐지를 개선하고 사이버 복구를 자동화하며 데이터 도난으로 인한 위험을 줄일 수 있습니다.

효과적인 사이버 복원력 비용 절감

값비싼 레거시 시스템을 제거하고 설비 투자 비용 및 운영 비용을 크게 낮춥니다. 아니면 SaaS 솔루션을 통해 운영 비용 전용으로 전환합니다.

Data Protect

Cohesity Data Cloud에 탑재된 고의 백업 및 복구 솔루션

‘Self-managed, Cloud, SaaS 등
엔터프라이즈 워크로드의 백업 및 복구를 간소화하고 가속화’

  • 단일 통합 플랫폼 기반의 복원력과 높은 보안성 제공
  • 플랫폼과 규모에 맞춘 데이터 보호
  • 데이터 관리 비용 및 운영 복잡성 감소
  • 비즈니스 중단 시 RTO 최소화
  • 무제한 확장 스냅샷 기반 RPO 개선
  • 포괄적인 데이터베이스 복구 지원
  • Multi-Tenant 및 Self-Service 기반 보호 기능 제공

Zero-Trust을 백업 및 복구 경에 적용한 차세대 데이터 보안 솔루션

  • 미인증 접근으로부터 보호

  • 데이터 침해 및 유출로부터 보호

  • 시간 기반 공격 및 미인증 접근으로부터 보호

  • 사용자의 고의∙실수로 인한 행위로부터 보호

  • 데이터 탈취, APT 공격 및 데이터 삭제로부터 보호

  • 잘못된 구성 및 오류 감지

효율적이고 유연한 분산 메타데이터 구조를 갖춘 Scale-out 분산 파일 시스템

‘분산 확장 구조 기반의 통합 데이터 보호 및 관리 플랫폼’

  • Cohesity Platform 성능은 노드 유형과 노드 수에 따라 결정

  • 단일 노드보다 다중 노드 병렬 백업이 더 높은 성능 제공

  • 데이터는 모든 노드에 분산 저장

  • Cohesity는 Scale-up 중복제거 장비와 달리 읽기∙쓰기 성능 모두 우수

  • 데이터는 여러 노드에 중복 제거 방식으로 저장

특허된 Cohesity SpanFS® 의 SnapTree 기술

‘SpenFS 기반 Snap Tree 성능 저하 없는 초고속 복수 실현’

  • A, B, Cn을 재구성하기 위한 무제한 누적되는 Traverse (n) 구조로 인한 구조적 문제점

  • Cohesity SnapTree는 고정된 메타데이터 구조를 기반으로 최소한의 탐색만으로 데이터 복구가 가능하며 SnapShot 수와 관계없이 빠른 성능을 제공 (A, B, Cn을 재구성하기 위해 항상 고정된 Traverse 구조를 통해 빠른 복구 가능)

비즈니스 중단을 차단하는 즉각적인 데이터 가시성과 초고속 복구 메커니즘

‘서비스 다운타임을 제로에 가깝게 구현하는 인스턴트 대규모 복구 솔루션’

레거시 복원의 이슈

  • 인프라 부하를 유발하는 비효율적인 복구 공정

  • 데이터 가용성 확보까지 이어지는 장기적인 서비스 다운타임

  • 대규모 데이터 환경에서의 확장성 및 증분 복구 한계

Cohesity Instant Mass Restore

  • 최대 100배 이상의 복구 속도 향상 및 시간 단축

  • 수백 대 규모의 엔터프라이즈급 VM 그룹 동시 복원

  • 스크립트 없는 직관적인 UI 기반의 자동화된 복구 프로세스

단일 플랫폼으로 구현하는 고성능 Scale-out 기반의 지능형 데이터 보호 솔루션

‘사이버 위협 대응과 데이터 규제 준수를 실현하는 클라우드 네이티브 보안 플랫폼’

Data Hawk

보안 위협 탐지와 데이터 거버넌스를 결합한 지능형 데이터 보안 서비스

‘사이버 위협 대응과 데이터 규제 준수를 실현하는
클라우드 네이티브 보안 플랫폼’

  • 운영 부담을 최소화한 SaaS 기반의 완전 관리형 서비스

  • 메타데이터 전송 방식으로 원본 데이터 유출 방지 및 보안 강화

  • 마켓플레이스 앱을 통한 온프레미스 워크로드와 유연한 실행

  • 전용 앱 노드 기반의 안정적인 고성능 보안 분석 환경

  • Qualys 협업을 통한 정밀한 위협 및 취약점 탐지

  • BigID 제휴 기반의 민감 데이터 식별 및 자동 분류

최신 위협 피드 기반의 정밀 분석으로 신속한 위협 대응 및 복구 의사결정 지원

‘글로벌 위협 피드와 연계하여 사이버 복원력 및 보안 가시성 극대화’

물리적∙논리적 격리를 통한 가상 에어갭 기반의 Cyber Vault

‘사이버 공격으로부터 비즈니스를 보호하는 불변의 데이터 금고 및 최후의 복구 방어선’

  • 가상 에어갭(Virtual Air-gapped) 기술을 통한 강력한 데이터 격리

  • 네트워크 분리로 백업 시스템 대상 랜섬웨어 공격 사슬 차단

  • 내부자 위협으로부터 안전한 최후의 골든 카피(Golden Copy) 확보

  • 현대화된 3-2-1 전략 기반의 무결한 최후 복구 지점 제공

  • 보존 잠금(Lock) 기능을 통한 엄격한 보안 및 컴플라이언스 준수

  • 사이버 보험 요건 충족 및 엔터프라이즈 보안 프레임워크 완성

지능형 Threat Protection 기반의 다계층 보안 체계 및 무결성 검증 복구 시스템

‘지능형 인텔리전스 분석으로 잠재적 위협을 제거하고 무결한 비즈니스 복원력 제공’

  • Google 위협 인텔리전스 연동으로 실시간 멀웨어 및 침해 지표 선제 차단

  • 사용자 정의 YARA 룰 기반 고도화된 타겟형 위협 헌팅 수행

  • 내장형 샌드박스를 통한 의심 파일 격리 및 정밀 위협 분석

  • 악성코드 재실행을 원천 봉쇄하는 검증된 클린 복구 프로세스

  • 보안 기술을 결합한 다계층 방어 체계로 데이터 무결성 보장

지능형 Data Classification 기반의 민감 데이터 식별 및 선제적 거버넌스 체계

‘사이버 위협 대응력 및 규제 준수 역량 극대화’

  • ML 기반 엔진 활용 개인식별 및 민감 데이터 자동 정밀 분류

  • 사고 발생 시 민감 데이터 노출 범위 및 피해 규모 즉각 분석

  • 방치된 데이터 구조화를 통한 내외부 노출 위험 선제적 차단

  • GDPR∙PCI 등 주요 보안 규제 대응 민감 데이터 자동 매핑

  • 중요도별 차등 보안 정책 적용으로 관리 가시성 및 효율 극대화

GAIA

과거에는 보호, 제는 활용 – 데이터 백업의 패러다임 전환

‘백업은 끝이 아니라, 시작 입니다.’

과거의 백업 (보호)

  • 단순 보관

  • 재해 복구, 컴플라이언스 목적

  • 쌓여만 가는 데이터

  • 정적 데이터

  • 비용 중심

(투자가 꺼려지는…)

최신 트렌드 (활용)
(고객 요구사항)

  • 능동적 활용

  • AI 학습, 인사이트 도출, 업무 자동화

  • 업무에 직접 활용되는 데이터

  • 백업된 데이터의 활용 방안의 적극적 모색

(적극적인 투자가 필요한…)

보호된 백업 데이터를 비즈니스 인텔리전스로 전환하는 생성형 AI 엔진

‘LLM과 RAG 기술을 결합한 AI 대화형 비서’

Data Protect로 백업된 데이터의 활용 단계

‘고객의 백업된 비정형 데이터 적극적 활용을 통한 유휴 데이터의 재발견’

대규모 비형 데이터 분석을 통해 즉각적인 의사결정을 지원하는 AI 어드바이저

‘기업 내부 데이터를 자연어 대화로 탐색하고 핵심 통찰을 빠르게 도출’

전처리 없는 AI 검색의 혁신

Cohesity 플랫폼 내 이미 통합∙인덱싱∙벡터화된 AI-ready 백업데이터 활용, 전통적인 전처리 단계 대폭 감소’

  • AI-ready 데이터 : 이미 정제∙구조화∙인덱싱 완료
  • 즉시활용 : 몇 분 내 질의/분석 가능
  • 데이터 이동 없음 : 별도 ETL/복제 불필요
  • 보안∙컴플라이언스 : Cohesity 거버넌스 기반
단계 전통적 목적 Gaia에서 불필요한 이유
데이터 수집 및 통합
(ingest&unify)
여러 소스의 데이터를 수집 및 통합 Cohesity 플랫폼에서 이미 통합된 백업, 아카이브를 활용해서 별도 수집 불필요
데이터 정제
(cleaning)
중복 제거, 결측값 처리, 오류값 교정 등 글로벌 중복제거 및 데이터 무결성 검증 내장
데이터 포맷 및 구조 표준화
(normalization, format unification)
다양한 포맷을 통일 자동 텍스트 추출 및 임베딩 처리 엔진이 다양한 파일포맷 지원 (HWP도 지원)
피처 추출 및 엔지니어링
(feature engineering)
모델 학습용 의미 있는 변수나 특징을 추출하고 가공 인덱싱 과정에서 RAG 방식으로 자동 임베딩 및 벡터화
데이터 인덱싱 및 색인화
(indexing)
검색분석용 색인 생성 네이티브 인덱스 및 벡터 DB 자동 제공
데이터 검증 및 품질 보증
(validation/quality check)
기대하는 포맷/품질/범위로 정리됐는지 검토 백업데이터 저장소 내에서 즉시 검색
Gaia는 “AI-ready” 상태

백업 데이터의 가치를 극대화하는 엔터프라이즈급 생성형 AI 가용성 확보

‘보안성과 정확성을 겸비한 AI 엔진으로 실시간 비즈니스 인사이트 도출’

안정성과 보안을 갖춘 지능형 데이터 활용 및 AI 통합 분석 프레임워크

‘분산된 기업 자산을 통합하여 비즈니스 가치 재창출’