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AI Data Engine
Die deutsche Sprachversion wurde als Serviceleistung für Sie durch maschinelle Übersetzung erstellt. Bei eventuellen Unstimmigkeiten hat die englische Sprachversion Vorrang.

Konfiguration von Schwellenwerten für die Datenklassifizierung und für Zugriffsscans in AI Data Engine

Beitragende netapp-dbagwell
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Schwellenwerte für kalte und veraltete Daten helfen Ihnen, Storage zu finden, die Sie mit AI Data Engine (AIDE) optimieren können. Berechtigungsprüfungen und die Integration von Active Directory helfen Ihnen, Zugriffsrisiken zu erkennen und zu verstehen. Diese sollten den Datenklassifizierungs-, Aufbewahrungs- und Zugriffsrichtlinien Ihres Unternehmens entsprechen.

Allgemeine Einstellungen für AI Data Engine

Bevor Sie beginnen

Sie benötigen die Rolle „AI Data Engine administrator“.

Was sind kalte und veraltete Daten?

Kalte Daten

Dateien, auf die innerhalb des Kaltdaten-Schwellenwerts nicht zugegriffen wurde. Kalte Daten sind eine wichtige Kennzahl, mit der Ihr Unternehmen Storage identifizieren kann, das gemäß Ihren Aufbewahrungs- und Geschäftsrichtlinien optimiert werden könnte.

Veraltete Daten

Dateien, die innerhalb des Schwellenwerts für veraltete Daten nicht geändert wurden. Veraltete Daten helfen Ihrem Unternehmen, Dateien zu identifizieren, die sich in letzter Zeit nicht geändert haben und die Sie gemäß Ihren Richtlinien überwachen oder managen können.

Diese Schwellenwerte beeinflussen Dashboard-Zusammenfassungen, die angezeigten Dateien bei Anwendung von Cold- oder Stale-Filtern in Investigation sowie die von Richtlinien erfassten Dateien. Geeignet sind Schwellenwerte, die widerspiegeln, wie lange Daten ungenutzt oder unverändert bleiben können, bevor Ihr Unternehmen sie auswertet. Ein kürzerer Schwellenwert stuft mehr Daten als inaktiv oder veraltet ein, während ein längerer Schwellenwert die Ergebnisse auf die Daten beschränkt, die am längsten inaktiv waren.

Hinweis Die Standard-Schwellenwerte sind Produktvorgaben, die als Ausgangspunkt dienen. Sie entsprechen nicht den gesetzlichen, regulatorischen oder branchenüblichen Aufbewahrungsfristen. Es sollten Schwellenwerte festgelegt werden, die den spezifischen Richtlinien und Anforderungen Ihres Unternehmens entsprechen.

Änderungen an den Schwellenwerten für kalt und veraltet werden nach Abschluss des nächsten Scanzyklus wirksam.

Festlegen des Schwellenwerts für kalte Daten

Es lässt sich festlegen, wie lange auf Dateien nicht zugegriffen werden kann, bevor Ihr Unternehmen sie im Hinblick auf Archivierung, Löschung oder Überwachung bewertet. Die Klassifizierung lässt sich außerdem nach Dateigröße einschränken, und bestimmte Dateitypen oder Pfade lassen sich davon ausschließen.

Schritte

  1. In der AI Data Engine UI erfolgt die Auswahl von Configuration > General settings.

  2. Das Erweitern der Definition kalter Daten sowie das Aktivieren der Klassifizierung kalter Daten ist erforderlich, falls diese deaktiviert ist.

  3. Unter Alter basiert auf wird der Zeitstempel ausgewählt, der das Alter bestimmt: Letzter Zugriff zum Ermitteln von Dateien, die in letzter Zeit nicht verwendet wurden, oder Letzte Änderung zum Ermitteln von Dateien, die in letzter Zeit nicht geändert wurden.

  4. Der Schwellenwert für Cold Age wird festgelegt. Der Standardwert beträgt ein Jahr.

  5. Die minimale Dateigröße (MiB) und die Obergrenze für die maximale Dateigröße (MiB) dienen dazu, den Fokus auf die für Sie wichtigen Dateien zu legen.

  6. Optional: Zum Ausschluss bestimmter Dateien aus dieser Klassifizierung sind Dateitypen ausschließen und Pfade ausschließen einzugeben. Dateien und vollständige Pfade sind einzugeben; mehrere Einträge werden durch Kommas getrennt.

  7. Speichern auswählen.

Schwellenwert für veraltete Daten festlegen

Dabei wird festgelegt, wie lange Dateien unverändert bleiben dürfen, bevor Ihr Unternehmen sie gemäß seinen Richtlinien für den Datenlebenszyklus überprüft. Außerdem lässt sich die Klassifizierung nach Dateigröße einschränken, und bestimmte Dateitypen oder Pfade lassen sich davon ausschließen.

Schritte

  1. In der AI Data Engine UI erfolgt die Auswahl von Configuration > General settings.

  2. Definition veralteter Daten kann erweitert werden, und die Klassifizierung veralteter Daten sollte aktiviert werden, falls sie deaktiviert ist.

  3. Unter Alter basiert auf wird der Zeitstempel ausgewählt, der das Alter bestimmt: Zuletzt geändert oder Zuletzt aufgerufen.

  4. Die Altersgrenze für veraltete Elemente wird festgelegt. Der Standardwert beträgt drei Jahre.

  5. Die minimale Dateigröße (MiB) und die Obergrenze für die maximale Dateigröße (MiB) dienen dazu, den Fokus auf die für Sie wichtigen Dateien zu legen.

  6. Optional: Zum Ausschluss bestimmter Dateien aus dieser Klassifizierung sind Dateitypen ausschließen und Pfade ausschließen einzugeben. Dateien und vollständige Pfade sind einzugeben; mehrere Einträge werden durch Kommas getrennt.

  7. Speichern auswählen.

Zugriffsrisiken durch Berechtigungsprüfung erkennen

Die Berechtigungsprüfung kann aktiviert werden, wenn Dateien und Ordner ermittelt werden müssen, auf die mehr Personen Zugriff haben, als Ihre Richtlinien zulassen. Zur Überprüfung der Ergebnisse siehe "Verzeichnisse untersuchen".

Schritte

  1. In der AI Data Engine UI erfolgt die Auswahl von Configuration > General settings.

  2. Nach dem Erweitern von Berechtigungsprüfung wird der Schalter aktiviert.

    Das Scannen von Berechtigungen wird beendet, wenn der Schalter deaktiviert ist.

Benutzer- und Gruppennamen mit Active Directory anzeigen

Eine Verbindung von AI Data Engine mit Active Directory ist erforderlich, wenn bei der Überprüfung Ihrer Daten Benutzernamen und Berechtigungen anstelle von numerischen IDs angezeigt werden sollen. Wenn Ihre Umgebung NFS verwendet, können numerische Benutzer-IDs (UIDs) und Gruppen-IDs (GIDs) außerdem Verzeichnisbenutzern und -gruppen zugeordnet werden.

Die Voraussetzungen und Schritte sind unter "Konfigurieren der Active Directory-Identitätszuordnung für NFS" beschrieben.