จัดส่งแบบด่วนถึง
ติดต่อเรา
ติดตามการสั่งซื้อ
ค้นหา
การค้นหายอดนิยม
สอบถามข้อมูล
ตะกร้าสินค้า
เข้าสู่ระบบ

คูปอง
เสนอราคาตอนนี้
ประหยัดสูงสุด 8%

สอบถามข้อมูล
ติดต่อเรา

ข้อเสนอแนะ
ข้อเสนอแนะของคุณ
คุณจะให้คะแนนเราเท่าไร?
ความง่ายดายในการใช้งาน:
ข้อเสนอแนะการซื้อ:
รายละเอียดสินค้า:

ความปลอดภัยของข้อมูล AI และการปฏิบัติตามข้อกำหนดในการใช้งานแบบไฮบริด

ความปลอดภัยของข้อมูล AI และการปฏิบัติตามข้อกำหนดในการใช้งานแบบไฮบริด
  • แนะนำ
  • ชาเลนจ์ (Challenge)
  • สินค้าแนะนำ
  • เปรียบเทียบ
  • ใช้กรณี
รับความช่วยเหลือจากผู้เชี่ยวชาญ

การรักษาความปลอดภัยของกระแสข้อมูล AI แบบไฮบริด

การรักษาความปลอดภัยของกระแสข้อมูล AI แบบไฮบริด

  • เนื่องจากภาระงาน AI เคลื่อนย้ายไปมาระหว่างศูนย์ข้อมูลและคลาวด์สาธารณะอย่างคล่องตัว ทีมรักษาความปลอดภัยและการปฏิบัติตามกฎระเบียบจึงต้องปกป้องข้อมูลการฝึกอบรม โมเดล และข้อมูลการวัดระยะทางที่ละเอียดอ่อนในสภาพแวดล้อมที่กระจัดกระจาย ข้อมูลในปัจจุบันข้ามโครงสร้างพื้นฐานภายในองค์กร เกตเวย์เชื่อมต่อ และ API ที่เชื่อมต่อกับอินเทอร์เน็ต ทำให้เกิดความเสี่ยงต่อการเคลื่อนย้ายในแนวนอน การเปลี่ยนแปลงนโยบาย และบันทึกการตรวจสอบที่ไม่สอดคล้องกัน แรงกดดันในการขยายขนาด AI อย่างรวดเร็วมักจะแซงหน้าการควบคุมที่มีอยู่ ทำให้เกิดช่องว่างในการแบ่งส่วน การควบคุมการเข้าถึง และหลักฐานการปฏิบัติตามกฎระเบียบ

    ส่วนนี้จะอธิบายถึงวิธีการสร้างระบบรักษาความปลอดภัยและการปฏิบัติตามกฎระเบียบที่สอดคล้องกันสำหรับการใช้งาน AI แบบไฮบริด โดยการจัดเรียงไฟร์วอลล์ การควบคุมการเข้าถึงที่ปลอดภัย และสวิตช์ศูนย์ข้อมูลภายใต้รูปแบบนโยบายเดียวกัน คำแนะนำต่อไปนี้จะเน้นที่จุดที่จะบังคับใช้การควบคุม วิธีการแบ่งส่วนเส้นทางข้อมูล AI และจุดตัดสินใจที่สำคัญเมื่อเลือกไฟร์วอลล์รักษาความปลอดภัย อุปกรณ์การเข้าถึงตามตัวตน และสวิตช์ศูนย์ข้อมูลสำหรับการใช้งานแบบไฮบริด เพื่อให้บรรลุทั้งเป้าหมายด้านประสิทธิภาพและการปฏิบัติตามกฎระเบียบ

การรักษาความปลอดภัยของข้อมูล AI ในสภาพแวดล้อมแบบไฮบริด

การสร้างสมดุลระหว่างการปกป้องข้อมูล AI และการปฏิบัติตามข้อกำหนดในระบบที่ใช้งานทั้งแบบภายในองค์กรและบนคลาวด์นั้น ถูกจำกัดด้วยสถาปัตยกรรม ต้นทุน และความเสี่ยงในการดำเนินงาน

การรักษาความปลอดภัยของข้อมูล AI ในสภาพแวดล้อมแบบไฮบริด

  • การควบคุมที่กระจัดกระจายในโดเมนแบบผสมผสาน

    นโยบายและเครื่องมือที่แตกต่างกันระหว่างระบบภายในองค์กรและบนคลาวด์ ทำให้การปกป้องข้อมูล การแบ่งส่วนข้อมูล และการตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลอย่างสม่ำเสมอเป็นเรื่องยาก

  • เพิ่มระดับความปลอดภัยโดยไม่ลดทอนปริมาณการใช้งาน AI

    การตรวจสอบและการแบ่งส่วนแบบเรียลไทม์สำหรับงาน AI อาจเพิ่มความล่าช้าและต้นทุน ซึ่งอาจส่งผลกระทบต่อประสิทธิภาพของโมเดลและประสบการณ์ของผู้ใช้

  • การเปลี่ยนแปลงด้านการปฏิบัติตามกฎระเบียบและความซับซ้อนของอัตลักษณ์

    การปรับการเข้าถึงและการอนุญาตเข้าเครือข่ายโดยคำนึงถึงตัวตนให้สอดคล้องกับกฎระเบียบที่เปลี่ยนแปลงไปและระบบเดิม ทำให้ภาระงานด้านการออกแบบและการดำเนินงานเพิ่มขึ้น

รากฐานข้อมูล AI ไฮบริดที่ปลอดภัย

ให้ความสำคัญกับการควบคุมที่ช่วยปกป้อง แบ่งแยก และปฏิบัติตามข้อกำหนดของข้อมูล AI ในสภาพแวดล้อมแบบไฮบริด

การควบคุมข้อมูลไฮบริดแบบรวมศูนย์

บังคับใช้นโยบายความปลอดภัยเดียวกันทั่วทั้งศูนย์ข้อมูล สาขา และเวิร์กโหลด AI บนคลาวด์

การเข้าถึงการปฏิบัติตามข้อกำหนดที่พิสูจน์ได้

เชื่อมโยงการเข้าถึงตามตัวตนและ NAC เข้ากับนโยบายที่พร้อมสำหรับการตรวจสอบและมาตรการควบคุมตามกฎระเบียบ

โครงสร้าง AI แบบแบ่งส่วนตามแนวตะวันออก-ตะวันตก

สร้างระบบสวิตช์ความเร็วสูงแบบแบ่งส่วนย่อยเพื่อควบคุมความเสี่ยงด้านข้อมูล AI ในวงกว้าง

การเปรียบเทียบสถาปัตยกรรมความปลอดภัยข้อมูล AI แบบไฮบริด

เปรียบเทียบไฟร์วอลล์รอบนอก ระบบควบคุมการเข้าถึง และระบบสวิตช์ศูนย์ข้อมูล เพื่อเลือกจุดยึดที่เหมาะสมสำหรับความปลอดภัยของข้อมูล AI ในระบบคลาวด์แบบไฮบริด

คุณสมบัติ (Feature) ไฟร์วอลล์ AI รอบนอก การเข้าถึงที่ปลอดภัยและการปฏิบัติตามกฎระเบียบ
สวิตช์ชิ่ง DC AI แบบไฮบริด (ร้อน)
 ผลกระทบในการดำเนินงาน
จุดเน้นการป้องกันหลัก การป้องกันและการแบ่งส่วนภัยคุกคามจากทิศเหนือสู่ทิศใต้ ครอบคลุมทั้งระบบภายในองค์กรและระบบคลาวด์ มีประสิทธิภาพสูงสำหรับการรับส่งข้อมูลทางอินเทอร์เน็ตและระหว่างไซต์ การควบคุมการเข้าถึงโดยยึดตามตัวตน การเข้าถึงตามบทบาท และการรายงานการปฏิบัติตามข้อกำหนด ควบคุมว่าใครหรืออะไรสามารถเชื่อมต่อได้ โครงสร้างพื้นฐานความเร็วสูงที่ควบคุมด้วยนโยบายสำหรับการประมวลผลข้อมูล AI และการไหลเวียนของข้อมูลระหว่างคลัสเตอร์และคลาวด์ ชี้แจงว่าระบบควบคุมแบบใดเหมาะสมที่สุดที่จะใช้เป็น "โครงสร้างพื้นฐานด้านความปลอดภัย" สำหรับเส้นทางข้อมูล AI ของคุณในระบบไฮบริด
เหมาะสมสำหรับการรักษาความปลอดภัยข้อมูล AI ในการใช้งานแบบไฮบริด ป้องกันภัยคุกคามจากภายนอกและแยกพื้นที่ แต่มีข้อจำกัดด้านการมองเห็นภายในคลัสเตอร์ AI ความเร็วสูงในทิศตะวันออก-ตะวันตก หากไม่มีส่วนประกอบเพิ่มเติม ช่วยให้มั่นใจได้ว่าเฉพาะผู้ใช้/อุปกรณ์ที่ปฏิบัติตามข้อกำหนดเท่านั้นที่จะสามารถเข้าถึงข้อมูล AI ได้ แต่ตัวมันเองไม่ได้รักษาความปลอดภัยของการรับส่งข้อมูลระหว่างโหนดปริมาณมาก ออกแบบมาเพื่อสร้างเส้นทางที่ปลอดภัยและมีความหน่วงต่ำระหว่าง GPU, หน่วยเก็บข้อมูล และบริการต่างๆ ข้ามไซต์ สามารถฝังการแบ่งส่วนข้อมูลได้ที่อัตราความเร็วของสายสัญญาณ มอบการปกป้องด้วยความเร็วสูงสุดในจุดที่ข้อมูล AI ไหลเวียนจริง ลดจุดบอดระหว่างระบบ AI ภายในองค์กรและระบบ AI บนคลาวด์
แนวทางการแบ่งส่วนข้อมูล การกำหนดเขตนโยบายและ VPN ระหว่างสาขา ศูนย์ข้อมูล และระบบคลาวด์ มีประสิทธิภาพสูงในการแยกผู้เช่าและสภาพแวดล้อม นโยบายแบบต่อผู้ใช้ ต่ออุปกรณ์ และตามสถานะการใช้งาน เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการแบ่งระดับการเข้าถึงและการบังคับใช้การกำกับดูแล การแบ่งส่วนย่อยระดับไมโครและ VRF ภายในโครงสร้างลีฟ-สไปน์ สามารถเชื่อมโยงกับไฟร์วอลล์และ NAC เพื่อให้เกิดความไว้วางใจเป็นศูนย์แบบครบวงจร ช่วยให้คุณออกแบบเซ็กเมนต์ที่มีรายละเอียดสูงและสอดคล้องกับปริมาณงานสำหรับชุดข้อมูล AI ที่ละเอียดอ่อน โดยไม่ทำให้ระบบ Edge Computing ซับซ้อนเกินไป
ความสามารถในการขยายขนาดเพื่อรองรับการเติบโตของ AI สามารถขยายขนาดได้ด้วยเกตเวย์ที่มากขึ้นและโมเดลที่มีปริมาณงานสูงขึ้น แต่Hอาจกลายเป็นคอขวดสำหรับปริมาณการรับส่งข้อมูล AI ระหว่างตะวันออกและตะวันตกได้ การขยายระบบทำได้โดยการเพิ่มอุปกรณ์/เครื่องเสมือน (VM) แต่การเพิ่มนโยบายและปลายทางจะเพิ่มภาระในการจัดการสำหรับระบบ AI ขนาดใหญ่ ความสามารถในการปรับขนาดโดยยึดโครงสร้างพื้นฐานเป็นหลัก การเพิ่มสวิตช์/ลิงก์จะช่วยเพิ่มแบนด์วิดท์ที่ปลอดภัยสำหรับคลัสเตอร์การฝึกอบรมและการอนุมาน รองรับการขยายคลัสเตอร์ GPU อย่างรวดเร็ว ในขณะที่ยังคงรักษานโยบายความปลอดภัยไว้ใกล้กับระนาบข้อมูล ไม่ใช่แค่ขอบเขตภายนอกเท่านั้น
การปฏิบัติตามกฎระเบียบและความพร้อมสำหรับการตรวจสอบ เหมาะสำหรับการบันทึกเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นรอบนอกและนโยบายระหว่างไซต์ต่างๆ จำเป็นต้องมีการบูรณาการเพื่อบันทึกการเข้าถึงชุดข้อมูลที่มีรายละเอียดสูงขึ้น มีประสิทธิภาพสูงสำหรับการระบุตัวตน สถานะอุปกรณ์ และบันทึกการเข้าถึงที่เชื่อมโยงกับผู้ใช้ เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการตรวจสอบว่า "ใครเข้าถึงอะไรและเมื่อไหร่" ให้ข้อมูลการวัดระยะทางระดับการไหลและบริบทการแบ่งส่วน เมื่อบูรณาการแล้ว จะทำให้ได้หลักฐานการปฏิบัติตามข้อกำหนดแบบครบวงจร ช่วยให้การรายงานตามข้อกำหนดง่ายขึ้น โดยเชื่อมโยงข้อมูลระบุตัวตน นโยบาย และการไหลเวียนของข้อมูลความเร็วสูงในระบบ AI แบบไฮบริด
การผสานรวมระบบคลาวด์และระบบไฮบริด เหมาะสำหรับ VPN ระหว่างไซต์, ระบบรักษาความปลอดภัยขอบเครือข่ายคลาวด์ และรูปแบบ DMZ พื้นฐานของคลาวด์ แต่มีข้อจำกัดด้านการรับรู้ปริมาณงานพื้นฐาน ทำงานร่วมกับไดเร็กทอรี/IdP และการควบคุมระบบคลาวด์บางส่วน ควบคุมการเข้าถึงแอปพลิเคชัน AI บนคลาวด์ แต่ไม่ควบคุมเส้นทางการรับส่งข้อมูลภายในคลาวด์ ออกแบบมาสำหรับโครงสร้างเครือข่ายแบบไฮบริดและเครือข่ายแบบโอเวอร์เลย์ สามารถใช้งานร่วมกับเกตเวย์คลาวด์และไฟร์วอลล์เพื่อให้ได้นโยบายที่สอดคล้องกัน ช่วยให้เกิดโครงสร้างพื้นฐานที่เป็นหนึ่งเดียว ซึ่งเวิร์คโหลด AI ทั้งในระบบภายในองค์กรและบนคลาวด์สามารถใช้การแบ่งส่วนและการกำหนดนโยบายคุณภาพบริการ (QoS) ที่สอดคล้องกันได้
ความซับซ้อนในการดำเนินงานและการเป็นเจ้าของ ดำเนินการโดยทีมเครือข่าย/ความปลอดภัย นโยบายอาจกระจายตัวไปในหลายโซนและอุโมงค์ในโทโพโลยีแบบไฮบริด โดยทั่วไปมักอยู่ภายใต้การดูแลของฝ่ายรักษาความปลอดภัย/การปฏิบัติตามกฎระเบียบ และจำเป็นต้องประสานงานอย่างใกล้ชิดกับทีมเครือข่ายเพื่อหลีกเลี่ยงความขัดแย้งและช่องโหว่ด้านนโยบาย มุ่งเน้นที่ทีมเครือข่าย พร้อมระบบอัตโนมัติและเทมเพลต กลายเป็นแพลตฟอร์มทั่วไปสำหรับการฝังระบบรักษาความปลอดภัยเพียงครั้งเดียว ลดการทำงานแบบแยกส่วนโดยใช้โครงสร้างสวิตช์เป็นชั้นบังคับใช้ร่วมกัน ทำให้การดำเนินงานแบบครบวงจรมีความง่ายขึ้น
ควรให้ความสำคัญกับตัวเลือกนี้เมื่อใด เมื่อความเสี่ยงหลักของคุณคือการเปิดเผยข้อมูลทางอินเทอร์เน็ตและการเชื่อมต่อระหว่างไซต์สำหรับ API AI และการแลกเปลี่ยนข้อมูล เมื่อการตรวจสอบ การกำกับดูแลตัวตน และการเข้าถึงชุดข้อมูล/เครื่องมือ AI ตามบทบาท เป็นแรงขับเคลื่อนหลักของคุณ เมื่อปริมาณข้อมูล AI การรับส่งข้อมูลระหว่างตะวันออกและตะวันตก และโครงสร้าง GPU หลายไซต์ ส่งผลต่อความเสี่ยงและประสิทธิภาพการทำงานของคุณ คำแนะนำนี้จะช่วยให้คุณวางรากฐานการออกแบบของคุณบนโครงสร้างพื้นฐานของศูนย์ข้อมูล (DC fabric) สำหรับการปกป้องข้อมูล AI จากนั้นจึงเพิ่มไฟร์วอลล์และ NAC ในจุดที่จำเป็น

ต้องการความช่วยเหลือหรือไม่? ผู้เชี่ยวชาญด้านเทคนิคพร้อมให้บริการแล้ว

  • +1-626-655-0998 (สหรัฐอเมริกา)
    เวลาสากลเชิงพิกัด 15:00-00:00 น.
  • +852-2592-5389 (ฮ่องกง)
    เวลาสากลเชิงพิกัด 00:00-09:00 น.
  • +852-2592-5411 (ฮ่องกง)
    เวลาสากลเชิงพิกัด 06:00-15:00 น.
ขอรับใบเสนอราคา
แชทสด
ต้องการความช่วยเหลือหรือไม่? ผู้เชี่ยวชาญด้านเทคนิคพร้อมให้บริการแล้ว

กรณีศึกษาการรักษาความปลอดภัยข้อมูลด้วย AI

การใช้งาน AI แบบไฮบริดต้องการความปลอดภัยของข้อมูลที่สม่ำเสมอ การบังคับใช้การปฏิบัติตามกฎระเบียบ และการเชื่อมต่อแบบแบ่งส่วนระหว่างคลาวด์และศูนย์ข้อมูลต่างๆ

ระบบคลาวด์ไฮบริดสำหรับองค์กรที่อยู่ภายใต้การกำกับดูแล

ระบบคลาวด์ไฮบริดสำหรับองค์กรที่อยู่ภายใต้การกำกับดูแล

  • ปกป้องชุดข้อมูลที่ละเอียดอ่อนซึ่งมีการเคลื่อนย้ายระหว่างศูนย์ข้อมูลภายในองค์กรและระบบคลาวด์สาธารณะหลายแห่ง พร้อมทั้งบังคับใช้มาตรการป้องกันการรั่วไหลของข้อมูล (DLP) และนโยบายการคุกคามที่เป็นหนึ่งเดียว ณ จุดส่งออกทั้งหมด
  • แบ่งส่วนภาระงานที่รองรับการจำแนกประเภทกฎระเบียบที่แตกต่างกัน (PII, การเงิน, ทรัพยากรบุคคล) ด้วยโซนไฟร์วอลล์เฉพาะและการควบคุมการเข้าถึงแบบตะวันออก-ตะวันตก ระหว่างระดับชั้นของแอปพลิเคชัน
  • ใช้การตรวจสอบสิทธิ์การเข้าถึงและสถานะตามตัวตนก่อนอนุญาตให้ผู้ใช้ ผู้รับเหมา และบอทเข้าถึงทรัพยากร SaaS และ IaaS ที่อยู่ภายใต้การกำกับดูแลในระบบไฮบริด
ศูนย์ข้อมูลและฟาร์มจำลองที่ขับเคลื่อนด้วย AI

ศูนย์ข้อมูลและฟาร์มจำลองที่ขับเคลื่อนด้วย AI

  • รักษาความปลอดภัยการรับส่งข้อมูลระหว่างคลัสเตอร์ GPU, ระบบจัดเก็บข้อมูล และโหนดฝึกอบรม AI ด้วยสวิตช์ศูนย์ข้อมูลประสิทธิภาพสูงและไฟร์วอลล์แบบอินไลน์
  • แยกสภาพแวดล้อมการฝึกฝน การตรวจสอบ และการอนุมานโมเดลออกเป็นส่วนๆ เพื่อป้องกันข้อมูลการฝึกฝน สิ่งประดิษฐ์ของโมเดล และ API สำหรับการใช้งานจริงจากการเคลื่อนย้ายข้ามระบบ
  • บังคับใช้การเข้าถึงเครื่องมือการระบุคำอธิบายประกอบ กระบวนการ MLOps และทะเบียนโมเดลให้สอดคล้องกับการปฏิบัติตามกฎระเบียบ ผ่านนโยบายส่วนกลางและอุปกรณ์ควบคุมการเข้าถึงเครือข่าย
สาขาที่กระจายอยู่ทั่วพื้นที่ พร้อมบริการ AI บนคลาวด์

สาขาที่กระจายอยู่ทั่วพื้นที่ พร้อมบริการ AI บนคลาวด์

  • เชื่อมต่ออย่างปลอดภัยจากสำนักงานสาขาและสถานที่ห่างไกลไปยังแพลตฟอร์มวิเคราะห์ AI และการทำงานร่วมกันบนคลาวด์ โดยใช้แนวนโยบายไฟร์วอลล์รุ่นใหม่ที่เป็นหนึ่งเดียว
  • ควบคุมว่ากลุ่มผู้ใช้ อุปกรณ์ และจุดเชื่อมต่อ IoT ใดบ้างที่สามารถเข้าถึงบริการ AI หรือชุดข้อมูลที่ใช้ร่วมกันได้ โดยใช้การควบคุมการเข้าถึงเครือข่ายที่คำนึงถึงตัวตนในแต่ละไซต์
  • แบ่งกลุ่มเครือข่ายสำหรับลูกค้าทั่วไป ลูกค้าองค์กร และการดำเนินงานที่สาขาต่างๆ เพื่อแยกแอปพลิเคชันทางธุรกิจที่ใช้ AI ออกจากกระแสการรับส่งข้อมูลที่ไม่ได้รับการจัดการหรือมีความเสี่ยงสูง
ภาคการดูแลสุขภาพ การเงิน และภาคส่วนอื่นๆ ที่มีข้อกำหนดด้านการปฏิบัติตามกฎระเบียบสูง

ภาคการดูแลสุขภาพ การเงิน และภาคส่วนอื่นๆ ที่มีข้อกำหนดด้านการปฏิบัติตามกฎระเบียบสูง

  • สร้างโซนเครือข่ายที่มีการควบคุมอย่างเข้มงวดสำหรับข้อมูลสุขภาพส่วนบุคคล ข้อมูลการชำระเงิน และบันทึกที่เป็นความลับ โดยใช้การตรวจสอบไฟร์วอลล์ด้วย AI เพื่อบังคับใช้มาตรฐานความปลอดภัยเฉพาะอุตสาหกรรม
  • ใช้ระบบการเข้าถึงตามบทบาทและการตรวจสอบสถานะของอุปกรณ์ก่อนที่แพทย์ ผู้ค้า หรือเจ้าหน้าที่ฝ่ายสนับสนุนจะสามารถเข้าถึงเครื่องมือสนับสนุนการตัดสินใจด้วย AI ที่มีความละเอียดอ่อน หรือคลังข้อมูลขนาดใหญ่ได้
  • บันทึก รวบรวม และเก็บรักษาข้อมูลการเข้าถึง นโยบาย และปริมาณการใช้งานทั้งในส่วนระบบภายในองค์กรและระบบคลาวด์ เพื่อสนับสนุนการตรวจสอบตามข้อกำหนด HIPAA, PCI-DSS, GDPR และข้อบังคับที่คล้ายคลึงกัน
แพลตฟอร์ม AI แบบหลายผู้เช่าและผู้ให้บริการ

แพลตฟอร์ม AI แบบหลายผู้เช่าและผู้ให้บริการ

  • แบ่งกลุ่มผู้เช่า ทีมพัฒนาแอปพลิเคชัน และระบบนิเวศของพันธมิตรบนโครงสร้างพื้นฐาน AI ที่ใช้ร่วมกัน โดยใช้ VLAN, VRF และนโยบายไฟร์วอลล์แบบละเอียดระหว่างสภาพแวดล้อมเชิงตรรกะ
  • นำเสนอการลงทะเบียนใช้งานด้วยตนเองที่ปลอดภัย พร้อมระบบควบคุมการเข้าถึงเครือข่ายที่ตรวจสอบตัวตน ประเภทอุปกรณ์ และสถานะการปฏิบัติตามข้อกำหนด ก่อนที่จะอนุญาตให้ผู้ใช้งานเชื่อมต่อได้
  • ปกป้องการรับส่งข้อมูลในแนวเหนือ-ใต้และตะวันออก-ตะวันตกสำหรับ API AI ที่โฮสต์อยู่, ท่อส่งข้อมูล และที่เก็บฟีเจอร์ที่ใช้ร่วมกัน ด้วยจุดสลับโครงสร้างแบบแกนกลาง-ขอบ และจุดบังคับใช้นโยบายที่ปรับขนาดได้

คำถามที่พบบ่อย (FAQs)

ฉันจะเลือกใช้ระหว่างไฟร์วอลล์รักษาความปลอดภัย AI และอุปกรณ์ควบคุมการเข้าถึงสำหรับการปกป้องข้อมูล AI แบบไฮบริดได้อย่างไร?

  • ใช้ไฟร์วอลล์รักษาความปลอดภัยแบบไฮบริด (เช่น ซีรี่ส์ H3C-F1000-AI หรือรุ่น Huawei USG6xxxE) เมื่อคุณต้องการการป้องกันภัยคุกคามที่มีประสิทธิภาพสูง การตรวจสอบทราฟฟิกที่เข้ารหัส และการแบ่งส่วนระหว่างเวิร์กโหลดภายในองค์กร คลาวด์ส่วนตัว และคลาวด์สาธารณะ
  • เลือกอุปกรณ์ควบคุมการเข้าถึงและการปฏิบัติตามข้อกำหนดที่ปลอดภัย (เช่น Aruba ClearPass และรุ่นที่เกี่ยวข้อง เช่น JZ509A, R1V82A) เมื่อความท้าทายหลักของคุณคือการเข้าถึงตามตัวตน การตรวจสอบสถานะของอุปกรณ์ และการบังคับใช้ว่าใคร/อะไรได้รับอนุญาตให้เข้าถึงเครือข่ายก่อนที่จะเข้าถึงแหล่งเก็บข้อมูล AI
  • ในสภาพแวดล้อม AI แบบไฮบริดหลายแห่ง จำเป็นต้องมีทั้งสองชั้น: อุปกรณ์ควบคุมการเข้าถึงจะจัดการการอนุญาตและการกำหนดนโยบายของผู้ใช้/อุปกรณ์ ในขณะที่ไฟร์วอลล์รักษาความปลอดภัย AI จะบังคับใช้การควบคุมการรับส่งข้อมูลระหว่างศูนย์ข้อมูล คลาวด์ และโหนดเอดจ์ ทั้งแบบตะวันออก-ตะวันตกและเหนือ-ใต้

อุปกรณ์ไฟร์วอลล์และระบบควบคุมการเข้าถึงเหล่านี้สามารถใช้งานร่วมกับสวิตช์และระบบคลาวด์แบบหลายผู้ผลิตที่มีอยู่ของฉันได้หรือไม่?

  • ไฟร์วอลล์รักษาความปลอดภัยแบบไฮบริดและอุปกรณ์ควบคุมการเข้าถึงและการปฏิบัติตามข้อกำหนดที่ปลอดภัยที่ระบุไว้ข้างต้น โดยทั่วไปสามารถทำงานร่วมกับระบบกำหนดเส้นทาง/สวิตช์ตามมาตรฐาน (IEEE, IETF) และแพลตฟอร์ม IaaS ทั่วไปได้ หากคุณใช้โปรโตคอลที่รองรับ (BGP, OSPF, VXLAN, IPsec, RADIUS/TACACS+, 802.1X)
  • เมื่อทำการผสานรวมกับสวิตช์ศูนย์ข้อมูลหรือเกตเวย์คลาวด์ของบุคคลที่สาม โปรดตรวจสอบเวอร์ชันเฟิร์มแวร์ ชุดการเข้ารหัสที่รองรับ และขนาดเส้นทาง/VRF/เซ็กเมนต์สูงสุด เพื่อหลีกเลี่ยงความไม่ตรงกันของฟีเจอร์ในการใช้งาน AI แบบไฮบริด
  • สำหรับการประเมินความเสี่ยงด้านวงจรชีวิตและความเข้ากันได้ (เช่น การผสมรุ่นใหม่ เช่น H3C-F1000-AI กับสวิตช์ ToR หรือสวิตช์รวมรุ่นเก่า) คุณสามารถตรวจสอบสถานะผลิตภัณฑ์ได้โดยใช้เครื่องมือของเรา ตัวตรวจสอบ EOL / EOSL จากนั้นจึงปรับการปล่อยซอฟต์แวร์ให้สอดคล้องกัน

ฉันควรตรวจสอบประสิทธิภาพและข้อจำกัดอะไรบ้างก่อนที่จะนำไฟร์วอลล์ไปใช้งานในระบบฝึกฝนและประมวลผล AI?

  • สำหรับเวิร์กโหลด AI ที่มีการรับส่งข้อมูลระหว่างตะวันออกและตะวันตกจำนวนมากและการซิงค์โมเดลบ่อยครั้ง ให้ตรวจสอบปริมาณงานของไฟร์วอลล์รักษาความปลอดภัยแต่ละตัว เซสชันพร้อมกัน ความสามารถในการตรวจสอบ SSL/TLS และขนาด VPN/เซ็กเมนต์สูงสุดเทียบกับรูปแบบการจำลองข้อมูลและการตรวจสอบจุดบันทึกข้อมูลสูงสุดของคุณ
  • ให้ความสำคัญเป็นพิเศษกับผลกระทบของการเปิดใช้งานคุณสมบัติต่างๆ เช่น IPS, การระบุแอปพลิเคชัน หรือการตรวจสอบ TLS แบบเต็มรูปแบบ ต่อปริมาณงานที่มีประสิทธิภาพ ในไปป์ไลน์ AI ที่ไวต่อความหน่วง คุณอาจต้องจัดสรรอินเทอร์เฟซหรือ VRF บางส่วนให้กับทราฟฟิกที่มีความหน่วงต่ำ และสงวนการตรวจสอบเชิงลึกไว้สำหรับเส้นทางควบคุมและเส้นทางผู้ใช้
  • ในส่วนของศูนย์ข้อมูล การจับคู่ไฟร์วอลล์กับสวิตช์ศูนย์ข้อมูลสำหรับโครงสร้างพื้นฐาน AI แบบไฮบริดที่ระบุไว้ (เช่น Aruba JL703C, JL705C, R0X27A) จะช่วยให้คุณลดภาระการสลับข้อมูลระหว่างฝั่งตะวันออกและตะวันตกได้เป็นส่วนใหญ่ ในขณะที่อุปกรณ์รักษาความปลอดภัยจะมุ่งเน้นไปที่การรับส่งข้อมูลระหว่างเซ็กเมนต์และเหนือ-ใต้ ซึ่งจะช่วยลดความเสี่ยงจากปัญหาคอขวด

ฉันจะกำหนดขนาดและติดตั้งสวิตช์ศูนย์ข้อมูลสำหรับโครงสร้างพื้นฐาน AI แบบไฮบริดที่ปลอดภัยโดยใช้อุปกรณ์รักษาความปลอดภัยเหล่านี้ได้อย่างไร?

  • ใช้สวิตช์ศูนย์ข้อมูลสำหรับโครงสร้างพื้นฐาน AI แบบไฮบริดเป็นสวิตช์หลัก/รองความเร็วสูง หรือสวิตช์ปลายแถวสำหรับคลัสเตอร์ GPU และพื้นที่จัดเก็บข้อมูล จากนั้นเชื่อมต่อไฟร์วอลล์รักษาความปลอดภัย AI ที่ระดับการรวมกลุ่มหรือระดับขอบเขตเมื่อต้องการนโยบายระหว่างเซ็กเมนต์ การแยกออกทางอินเทอร์เน็ต หรือการเชื่อมต่อกับคลาวด์
  • เมื่อเลือกโมเดล (เช่น Aruba JL703C, JL705C, JL709C, JL365A, R9W95A, R0X27A) ให้ตรวจสอบความเร็วพอร์ตและความจุบัฟเฟอร์ให้ตรงกับ AI fabric ของคุณ (25/40/100G หรือสูงกว่า) และตรวจสอบให้แน่ใจว่าสวิตช์รองรับคุณสมบัติเช่น VXLAN, EVPN และ ACL ที่สอดคล้องกับนโยบายไฟร์วอลล์และการควบคุมการเข้าถึงของคุณ
  • สำหรับการออกแบบที่ซับซ้อน (เช่น คลัสเตอร์ AI หลายไซต์, ระบบกู้คืนข้อมูลข้ามภูมิภาค หรือผู้ให้บริการหลายราย) คุณสามารถติดต่อสถาปนิกโซลูชันของเราได้ผ่านทาง การสนับสนุน CCIE ฟรี เพื่อตรวจสอบตำแหน่งการติดตั้งสวิตช์ ระบบสำรอง และจุดเชื่อมต่อด้านความปลอดภัยก่อนทำการซื้อ โปรดทราบ: เงื่อนไขการรับประกันและบริการสนับสนุนเฉพาะอาจแตกต่างกันไปตามผลิตภัณฑ์และภูมิภาค สำหรับรายละเอียดที่ถูกต้อง โปรดดูข้อมูลอย่างเป็นทางการ หากมีข้อสงสัยเพิ่มเติม โปรดติดต่อ: router-switch.com.

ฉันควรคาดหวังอะไรบ้างในแง่ของระยะเวลานำส่ง การจัดส่ง และพิธีการศุลกากรสำหรับผลิตภัณฑ์รักษาความปลอดภัยและการสลับสัญญาณ AI แบบไฮบริดเหล่านี้?

  • ระยะเวลานำส่งอาจแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับสถานะสินค้าคงคลัง ปริมาณงานค้างของผู้จำหน่าย และการกำหนดค่า (เช่น ตัวรับส่งสัญญาณเฉพาะหรือตัวเลือกพลังงาน) สำหรับสินค้าที่มีอยู่ในสต็อก ตารางการจัดส่งจะยังคงขึ้นอยู่กับความพร้อมของผลิตภัณฑ์ วิธีการจัดส่ง และประเทศ/ภูมิภาคปลายทาง
  • การขนส่งอุปกรณ์รักษาความปลอดภัยและสวิตช์ศูนย์ข้อมูลระหว่างประเทศอาจอยู่ภายใต้กฎระเบียบ ภาษี และอากรศุลกากรของแต่ละประเทศ คุณควรตรวจสอบกฎระเบียบที่เกี่ยวข้องในประเทศของคุณและประสานงานกับทีมงานนำเข้า/การปฏิบัติตามกฎระเบียบภายในองค์กรของคุณก่อนที่จะสั่งซื้อโครงสร้างพื้นฐาน AI จำนวนมาก
  • สำหรับรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับตัวเลือกการจัดส่งและขั้นตอนการทำงานโดยทั่วไป โปรดดูที่หน้าของเรา วิธีการจัดส่งและสำหรับการพิจารณาเรื่องค่าใช้จ่ายและการผ่านพิธีการศุลกากร โปรดดูที่... ภาษีและอากรศุลกากร เพื่อวางแผนระยะเวลาและงบประมาณของโครงการให้ดียิ่งขึ้น

อุปกรณ์รักษาความปลอดภัยและตรวจสอบการปฏิบัติตามข้อกำหนดด้วย AI เหล่านี้ มีการรับประกัน การคืนสินค้า และการสนับสนุนอย่างต่อเนื่องอย่างไรบ้าง?

  • เงื่อนไขการรับประกันและการเปลี่ยนชิ้นส่วนฮาร์ดแวร์นั้นขึ้นอยู่กับผู้จำหน่ายและกลุ่มผลิตภัณฑ์นั้นๆ คุณควรตรวจสอบทั้งนโยบายของผู้จำหน่ายและนโยบายของเรา นโยบายการรับประกัน เพื่อทำความเข้าใจเกี่ยวกับระยะเวลาคุ้มครอง ตัวเลือกการเปลี่ยนทดแทนล่วงหน้า และความแตกต่างในแต่ละภูมิภาค ก่อนที่จะสรุปการจัดซื้อจัดจ้าง
  • หากคุณพบอุปกรณ์ที่ชำรุดระหว่างการติดตั้งหรือใช้งาน คุณสามารถปฏิบัติตามขั้นตอนการส่งคืนสินค้า (RMA) และขั้นตอนการจัดส่งที่ระบุไว้ในเอกสารของเราได้ คำแนะนำในการส่งคืนจากนั้นประสานงานกับทีมปฏิบัติการในพื้นที่ของคุณเพื่อลดผลกระทบต่อปริมาณงาน AI ในการผลิตให้เหลือน้อยที่สุด
  • สำหรับคำถามเกี่ยวกับสถาปัตยกรรมและการกำหนดค่าระหว่างการติดตั้งหรือการย้ายระบบ (เช่น การผสานรวมอุปกรณ์ ClearPass กับไฟร์วอลล์ H3C/Huawei และสวิตช์ศูนย์ข้อมูล Aruba ในรูปแบบ Zero Trust) คุณสามารถขอคำแนะนำด้านการออกแบบได้ผ่านทาง การสนับสนุน CCIE ฟรี เพื่อลดความเสี่ยงจากการตั้งค่าที่ไม่ถูกต้องเกี่ยวกับการรักษาความปลอดภัยข้อมูล AI และการปฏิบัติตามข้อกำหนด โปรดทราบ: เงื่อนไขการรับประกันและบริการสนับสนุนเฉพาะอาจแตกต่างกันไปตามผลิตภัณฑ์และภูมิภาค สำหรับรายละเอียดที่ถูกต้อง โปรดดูข้อมูลอย่างเป็นทางการ หากมีข้อสงสัยเพิ่มเติม โปรดติดต่อ: router-switch.com.

โซลูชั่นเพิ่มเติม

Enterprise SASE Security Architecture Guide

คู่มือสถาปัตยกรรมความปลอดภัย SASE ระดับองค์กร

เรียนรู้วิธีที่ SASE ผสานรวม SD-WAN + ระบบรักษาความปลอดภัยบนคลาวด์ เพื่อลดค่าใช้จ่ายในการดำเนินงาน (OPEX) ลง 40–60% และมอบการเข้าถึงแบบ Zero Trust ที่เป็นหนึ่งเดียวสำหรับองค์กรที่มีสาขากระจายอยู่ทั่วพื้นที่

ซาเซ
GPU Cluster Networking Solutions for AI Scale-Out

โซลูชันเครือข่ายคลัสเตอร์ GPU สำหรับการขยายขนาด AI

ออกแบบโครงข่ายอีเธอร์เน็ตประสิทธิภาพสูงสำหรับคลัสเตอร์ AI GPU พร้อมคำแนะนำด้านโครงสร้างเครือข่ายที่ปรับขนาดได้ การสลับสัญญาณที่มีความหน่วงต่ำ และสถาปัตยกรรมที่พร้อมสำหรับการใช้งานจริง

เครือข่ายคลัสเตอร์ AI GPU
Beyond Bandwidth: The 100G+ Data Center Architecture

เหนือกว่าแบนด์วิดท์: สถาปัตยกรรมศูนย์ข้อมูล 100G+

รากฐาน 100G ที่ต้องมี - การเติบโตที่พร้อมสำหรับ AI ประสิทธิภาพที่ไม่มีเวลาแฝงเป็นศูนย์

ศูนย์ข้อมูล
ล็อกอิน
สมัครสมาชิก