Ascend Performance Materials renforce sa résilience via l’infrastructure de sécurité Dell

Contexte et exigences de continuité

Ascend Performance Materials, fabricant de matériaux avancés, gère des installations complexes et des décennies de données opérationnelles. La société doit garantir la disponibilité de ces données lors d’incidents majeurs, comme l’approche d’un ouragan sur son site floridien. Le vice‑président IT, Xiong Xiong, a souligné que la capacité à restaurer les systèmes locaux depuis un site de secours constitue le socle de la continuité d’activité.

Mise en place de l’infrastructure de sauvegarde

Avant d’intégrer Dell, Ascend rencontrait des difficultés à exécuter des sauvegardes nocturnes, à les valider et à les transférer vers le site de récupération tout en conservant une capacité de traitement sur site. Dell a fourni du matériel pré‑configuré, racked et testé, permettant à l’équipe d’Ascend de vérifier chaque étape : sauvegarde locale, réplication vers le site de secours, puis restauration en isolement. Cette chaîne de validation a éliminé les points de défaillance précédents et a rendu possible la reprise d’applications « legacy » que la société ne souhaitait plus exploiter.

Impact sur la stratégie d’IA

Une fois la chaîne de récupération fiable, Ascend a pu réorienter ses efforts vers l’exploitation des données. Selon Xiong, l’entreprise était « data‑rich, information‑poor », c’est‑à‑dire qu’elle possédait de grands volumes de données mais peinait à les rendre exploitables. La libération d’espace de stockage et la réduction du temps consacré à la réorganisation des jeux de données ont permis de placer les informations là où les modèles d’IA peuvent les consommer. Ainsi, l’infrastructure de sécurité devient un facilitateur d’IA plutôt qu’un simple garde‑fou.

Défis de sécurité liés à l’IA

Ascend anticipe que ses fournisseurs intègreront des défenses basées sur l’IA dans leurs produits. Xiong indique que la société recherche des solutions capables d’empêcher l’IA de générer des vulnérabilités, transformant une « pipe dream » en exigence opérationnelle. Cette double logique – protéger les systèmes tout en les alimentant en données pour l’IA – impose une architecture où les sauvegardes sont à la fois isolées et immédiatement accessibles aux pipelines d’apprentissage.