사이버 공격으로부터 데이터 보호 및 보안 유지
데이터 보호
데이터 보안
데이터 인사이트
사이버 복원력의 5단계
클라우드 및 SaaS
엔터프라이즈
업종
설계부터 강력한 레질리언스 확보. 기본부터 스마트하게. 규모에 맞춰 효율적으로.
오늘날 기업들은 데이터 관리와 관련해 사이버 위협의 급증, AI 도입의 정체, 지속적인 비용 최적화 압박이라는 세 가지 복합적인 과제에 직면해 있습니다. Cohesity Data Cloud는 하이브리드 및 멀티클라우드 환경 전반에서 운영을 효율화하고, 모든 데이터를 안전하게 보호하며, 데이터 기반 AI를 활성화하고, 데이터 보호의 복잡성을 낮추는 단일 플랫폼으로 이 세 가지 과제를 모두 해결합니다.
사이버 레질리언스에 대한 체계적인 접근 방식을 바탕으로 설계된 현대적인 단일 인터페이스를 통해 Cohesity Data Cloud는 2배 더 빠른 복구1와 체계적인 사이버 복구 기능을 지원합니다. 이를 통해 기업은 랜섬웨어나 파괴적인 공격으로부터 확신을 갖고 데이터를 복구할 수 있습니다.
또한 Cohesity Data Cloud는 단순한 복구를 넘어, 새로운 인프라나 ETL 파이프라인 없이도 보호된 시계열 비정형 데이터를 거버넌스가 확보된 비즈니스용 AI 인텔리전스로 전환해 줍니다.
지난 12개월 동안 기업의 54%가 백업을 주요 표적으로 삼은 사이버 공격을 경험했습니다.3. 더욱 심각한 점은 기업의 76%가 운영 중단과 재정적 손실을 초래한 중대한 사이버 공격을 최소 한 번 이상 겪었다는 사실입니다.3. 다운타임은 막대한 비용을 발생시키고 복구 과정은 복잡하며, 기존의 재해 복구 전략으로는 이제 더 이상 충분하지 않습니다.
Cohesity는 검증된 방법과 실제 경험을 바탕으로 사이버 레질리언스를 향상할 수 있는 종합적인 5단계 프레임워크를 개발했습니다. Cohesity Data Cloud의 강력한 기능을 기반으로 하는 이 5단계 프레임워크는 데이터의 상시 복구 가능성을 보장하고 사이버 준비 태세를 지속적으로 향상합니다.
대규모 시스템 중단은 기업에 시간당 수십만 달러의 막대한 비용을 발생시킬 수 있습니다. 랜섬웨어는 점점 더 백업 시스템을 주요 표적으로 삼고 있으며, 복구 작업에 수 주일이 소요될 수 있을 뿐만 아니라 깨끗한 복구 프로세스가 없다면 재감염 위험도 완화되지 않습니다. 기존의 레거시 재해 복구 방식은 오늘날의 위협 환경을 감당할 수 있게 설계되지 않았습니다.
Cohesity Data Cloud는 5단계 프레임워크를 통해 종합적인 사이버 레질리언스를 지원합니다.
5단계 프레임워크와 Cohesity Data Cloud의 강력한 기능을 결합하여, 기업은 랜섬웨어 및 파괴적인 공격으로부터 더 빠르게 복구하고 재감염 위험을 낮출 수 있습니다. 또한 RTO 성능을 개선하고 전반적인 사이버 레질리언스 태세를 고도화하여 운영 중단과 재정적 피해를 최소화할 수 있습니다.
막대한 투자에도 불구하고 많은 AI 프로젝트가 정체되는 이유는 같습니다. 팀에서 적절한 데이터, 특히 비정형 데이터를 AI에 연결하지 못하기 때문입니다. 비정형 데이터를 AI 프로젝트에 활용할 때는 아래의 5대 과제를 해결해야 합니다.
Cohesity Data Cloud의 구성 요소인 Cohesity Gaia는 백업에 보존된 완전한 시계열 이력 데이터를 활성화합니다. 기업은 별도의 데이터 레이크를 구축하거나 복잡한 ETL 파이프라인을 배포할 필요 없이, 보호된 백업 데이터를 기존 AI 프로젝트의 가치 있는 지식 자원으로 안전하게 활용할 수 있습니다.
Cohesity Gaia는 기업의 가장 안전한 데이터 복제본을 가장 스마트한 자산으로 전환하여, 구축 첫날부터 과거 비정형 정보에 대한 안전하고 거버넌스가 확보된 접근을 지원합니다.
Gaia는 기업 내부 지식에 대한 안전한 대화형 기반의 접근을 지원하며, 분석 및 AI 플랫폼을 위한 거버넌스 기반의 API 연동을 지원합니다. 데이터 복제와 ETL 과정이 없는 데이터 활성화 방식과 엄격한 역할 기반 제어를 통해, 기업은 인프라 추가, 리스크 가중, 스토리지 중복 없이 보호된 데이터를 재활용할 수 있습니다.
고객은 AI 가치 창출 시간을 단축하고, 과거 이력 맥락을 통해 더 고품질의 인사이트를 확보하며, 지식 근로자의 생산성을 높이는 동시에 기존 데이터 투자에서 측정 가능한 수익을 거둘 수 있습니다.
파편화된 보호 툴, 중복된 데이터 복제본, 사일로화된 플랫폼, 서로 단절된 관리 인터페이스는 불필요한 비용과 운영 복잡성을 유발합니다. 이와 동시에, 랜섬웨어 복구 노력과 인프라 급증은 예상치 못한 지출과 관리 부담을 가중시킵니다. 대규모 환경에서 비용과 리스크를 모두 줄이려면 운영 단순화가 필수적입니다.
Cohesity Data Cloud는 보호, 보안, AI 활성화, 통합 관리를 현대적인 스케일아웃 아키텍처로 통합하여 총소유비용을 절감하는 동시에 운영을 단순화하도록 설계되었습니다.
많은 기업이 클라우드 및 온프레미스 워크로드 보호, 사이버 복구, AI 프로젝트를 위해 서로 다른 툴에 의존하고 있습니다. 구매 프로세스 역시 파편화되어 있어 검토 주기가 길어지고 의사결정이 복잡해집니다. 이러한 운영 파편화는 운영 및 교육 비용을 높이고, 대응 시간을 늦추며, 가시성의 공백을 만들고, 사이버 위협 및 규제 리스크에 대한 노출을 확대합니다.
SpanFS를 기반으로 하며 Helios를 통해 중앙에서 관리되는 Cohesity Data Cloud는 보호된 데이터를 효율적으로 저장하고 관리할 수 있는 단일 플랫폼을 제공합니다. SpanFS: Cohesity Data Cloud의 근간이 되는 현대적인 웹 스케일 파일 시스템으로, 고도화된 중복 제거 기술과 원활한 스케일아웃 기능을 사용하여 데이터를 효율적으로 저장하고 스토리지 관리 운영을 최적화합니다. Helios는 중앙 집중식 관리 콘솔로, 전체 데이터 자산에 대한 통합된 제어와 가시성을 제공합니다. 여기에는 트러블슈팅, 최적화, 사이버 복구 워크플로, 보고서 작성을 지원하는 AI 기반 운영 어시스턴트인 Cohesity Copilot이 포함되어 있습니다.
사일로화된 툴과 불필요한 데이터 이동을 제거함으로써 기업은 중복된 데이터 레이크를 줄이고, 기존의 스케일업 시스템 대비 스토리지를 최대 50% 절감하여 2차 데이터 아키텍처를 현대화할 수 있습니다.
온프레미스, 자체 관리형 클라우드, Cohesity 관리형 서비스 등 유연한 배포 옵션과 Core, Enterprise, Insights 에디션을 통한 단순화된 구매 방식을 지원하여 현대화를 더욱 가속화합니다.
기업은 스토리지 공간과 인프라 지출을 줄이고, 플랫폼 통합을 통해 운영 오버헤드를 낮추며, 구매 절차와 툴 단순화를 실현하고, 하이브리드 및 멀티클라우드 환경 전반에서 총소유비용을 최적화할 수 있습니다.
현대 기업은 파편화된 복원력 전략, 정체된 AI 프로그램, 통제되지 않는 인프라 증가를 감당할 여유가 없습니다. 설계 단계부터 보호, 인텔리전스, 효율성을 하나로 묶어주는 플랫폼이 필요합니다.
Cohesity는 하이브리드 및 멀티클라우드 환경을 위해 목적 기반으로 엔지니어링된 플랫폼에서 사이버 레질리언스, AI 지원 데이터 활성화, 비용 최적화를 통합하여 그 기반을 제공합니다.
Cohesity와 함께 기업은 확신을 갖고 데이터를 복구하고, 과거 기업 데이터로부터 거버넌스가 확보된 인텔리전스를 활성화하며, 통합 관리를 통해 운영을 효율화하고, 규모 확장에 따른 스토리지 및 운영 비용을 제어할 수 있습니다.
결과는 명확합니다. 레질리언스를 갖춘 기업, 지능적인 데이터 전략, 효율화된 운영 모델, 모든 백업을 측정 가능한 비즈니스 가치로 전환하는 효율적인 기반을 구축할 수 있습니다.
1 https://www.cohesity.com/content/dam/cohesity/resource-assets/solution-brief/cyber-resilience-beyond-cloud-native-backup-and-recovery-en.pdf
2 https://www.cohesity.com/content/dam/cohesity/resource-assets/solution-brief/cyber-resilience-beyond-cloud-native-backup-and-recovery-en.pdf
3 Cohesity Cyber Resilience 글로벌 설문조사, 2025년 11월
3000192-001