Protecting the AI Stack & Building True AI Resiliency at Scale

It means securing every component supporting AI, including data lakes, databases, vector stores, developer environments, AI models, and infrastructure across cloud and on-prem systems. 

AI environments now combine traditional data systems with new vectorized and cloud-native components, expanding attacksurfaces and complicating governance. 

Organizations often lack guidance on protecting training data, managing dependencies, and securing vectorized databases and AI pipelines. 

A vulnerability in any part of the AI stack can compromise the entire system, making unified, end-to-end protection essential. 

By adopting unified protection platforms, aligning cross-functional teams, and embedding governance and recovery into AI operations. 

Bitte sehen Sie sichhierdas Video an, um ein Transkript mit Zeitangaben zu erhalten

Willkommen zu diesem SHIFT-Podcast, der live aus New York City von der Commvault SHIFT
2025 gesendet wird.

What’s today’s topic?

Schutz des KI-Stacks.

Was Sie wissen müssen.

Und ich freue mich sehr, zwei besondere Gäste bei uns zu haben.

Zunächst Deb Singh, CIO von Persistent Systems.

Thank Sie for being hier.

Ich danke Ihnen.

Sie hier zu haben.

Und Michael Fasulo von Commvault, Senior Director of Portfolio Marketing.

Und, wie ich sagen darf, seit 22 Jahren bei Commvault.

Das war’s.

Beeindruckend.

So what we’re going to do today is tackle just a small subject, tiny subject on protecting
des KI-Stacks.

Ich meine, wir wissen ja, dass sich die KI bereits mit Lichtgeschwindigkeit entwickelt, und die eigentliche Herausforderung besteht darin, einen
Weg zu finden, sie zu schützen.

So thank goodness we have these two gentlemen hier today.

Also, Michael, I’m going to put Sie on the spot first.

Let’s just start hier.

Wir haben viele Ebenen.

We’ve got legacy.

data lakes, databases, right, that we’ve got, they’ve been thier at the base layer.

Darüber hinaus haben wir Vektordatenbanken, und all das fließt natürlich in unsere
KI-Systeme ein.

Fangen wir also vielleicht einfach mal damit an: Wie komplex ist es eigentlich, einen Weg zu finden, diese drei zu
schützen, und wie oft führen Sie bereits Gespräche darüber?

Ziemlich häufig, würde ich sagen.

Also,

I think people are still trying to figure out all the different minutiae and thier’s
offensichtlich neue Datenbanken neben den traditionellen; einige der traditionellen Datenbanken führen nun

Vektorisierung hinzu. Wir stellen also fest, dass Kunden uns zunächst anrufen, um sich
beraten zu lassen, richtig?

Wir versuchen, wirklich gute Fürsprecher und Datenverwalter zu sein.

And then obviously, Sie know, with the robustness of our platform, we’re able to protect
– von Leuten, die Code auf ihren Laptops erstellen, über ihre GitHub-Repositorys bis hin zu den Vektor-

Datenbanken.

bis hin zu all den inneren Feinheiten und der Verknüpfung dieser Anwendungen – egal, ob es sich
um Cloud-native oder sogar private KI vor Ort handelt – sowie die LLMs selbst.

Ich halte es also für wichtig, wirklich diesen breiten Bereich zu schützen – viel mehr als nur zu sagen: „Hey, ich
habe diesen Teil der KI-Anwendung, der geschützt werden muss.“

Ja.

Also, Deb, Sie have the tough job, so, CIO.

We were just chatting before we started 26,000 let’s call it folks at Sier company, right?

Vielleicht könntest du uns zunächst kurz erläutern, was ihr alles richtig macht – für diejenigen, die damit vertraut sind
familiar and Sier role specifically in how Sie’re tackling this challenge, both maybe

externally, which I’m sure Sie’re involved with and internally.

„Absolutely So Persistent“ ist ein Digital-Engineering-Unternehmen mit Sitz in Indien, das jedoch für globale Kunden und vor allem in Nordamerika tätig
ist.

Wenn ich meine Rolle

als CIO betrachtet, habe ich zwei verschiedene Aspekte zu berücksichtigen.

Zum einen treibe ich natürlich in meiner intern ausgerichteten Rolle vier Schwerpunkte voran: Wachstum,
Rentabilität, Optimierung und so weiter, die Förderung der Mitarbeitererfahrung sowie die Gewährleistung

Compliance und Sicherheit im Blick.

So thier are four different priorities for me from internal facing point of view.

Betrachtet man jedoch die externe Seite meiner Rolle, so entwickle ich Lösungen und setze natürlich die
besten Technologien ein,

auf meine 26.000 Mitarbeiter anwenden, sie testen und sie unseren Kunden zur Verfügung stellen.

Das ist also mein übergreifender Aufgabenbereich.

Und wenn ich mir die Veränderungen anschaue, was in unserer heutigen Zeit geschieht – und das sage
ich immer wieder, wenn ich eine solche Gelegenheit und Bühne bekomme –, dann durchleben wir möglicherweise gerade

eine der interessantesten Phasen des Technologiezeitalters durch.

While whatever past has happened, this is a phase whierin with AI coming into every single
aspect of business that we’re talking about, it is touching life of Sier business, Sier

services, Sier employees, Sier customers, everywhier , and it is happening at a really,
wie schnell Sie Ihre

services

an all die Kontrollmechanismen anpassen, über die wir gesprochen haben – Sicherheit, Compliance und natürlich all das andere –,
um diese Zuverlässigkeit sowie die Dienstleistungen und die Qualität zu liefern, die die Prioritäten des Unternehmens bestimmen

.

Eine spannende Zeit.

Unglaublich.

Also muss ich erst einmal fragen: Faszinierend, oder?

Man kann seinen Kundenstamm oder die eigenen Mitarbeiter als Inkubator für diese
things, right, before they go external, and to Michael’s point a moment ago, Sie’ve dealt

with these different pieces, maybe not the AI piece, but…

Wie schnell versuchen Sie, diese internen Teams, die vielleicht klassische RDBMS-Experten
waren, so umzustellen, dass sie all die neuen Tools verstehen, die sich gerade so rasant weiterentwickeln?

Oder müsst ihr dafür neue Mitarbeiter einstellen?

Well, that’s again an interesting question.

Wenn man sich die aktuelle Situation ansieht, rückt das technische Verständnis langsam in den Hintergrund.

Die oberste Priorität, die wir sehen, ist das Verständnis des Geschäfts

und natürlich die damit verbundenen Anforderungen.

Solange man das Geschäft vollständig versteht, kann man heutzutage mithilfe von KI praktisch jede einzelne Lösung entwickeln,
ohne die

Details der technischen Kernstacks, oder?

And that is what’s interesting about it.

Wir beobachten also eine Verlagerung der erforderlichen Kompetenzen weg von der reinen Kernentwicklung
– die zwar weiterhin besteht, aber definitiv

in Bezug auf die Geschwindigkeit abnimmt – und dank der Möglichkeiten, die uns verschiedene
KI-Modelle bieten, geschieht dies in sehr, sehr kurzer Zeit.

Das nimmt also ab.

So what’s the time Sie spend is translating the business problems into the actual solution
zu übersetzen und die Technologie mit der Leistungsfähigkeit der KI zu nutzen, um diese Dienste bereitzustellen.

Die Geschwindigkeit dieses Wandels, die Geschwindigkeit, mit der sich die Tools und das gesamte Ökosystem verändern –

aber wie behalten Sie da den Überblick?

Oder haben Sie spezielle „Tiger-Teams“, die einfach schnell nachziehen?

Oder wie funktioniert das?

Nun, das ist eine sehr, sehr interessante Frage.

And thier are two parts to it, again.

Erstens braucht man natürlich Menschen mit der richtigen Einstellung und Motivation.

Das ist wichtiger als das Verständnis von Deep Tech.

While deep tech continues to be thier, but in current time, thier are enough and more
Modelle zur Verfügung,

, um diese Modelle genauer unter die Lupe zu nehmen und sie für die von Ihnen vorangetriebene
Lösung zu nutzen.

Man braucht also die richtigen Leute, und wir haben ein Team, das sich in erster Linie auf die
geschäftlichen Probleme konzentriert und diese Probleme mithilfe verschiedener KI-Modelle

, um die Lösung auf den Weg zu bringen. Und was auch immer wir heute tun – wir verfügen wahrscheinlich über die
größte Anzahl an intern laufenden KI-Agenten, die jeden einzelnen

Dienste für die Mitarbeiter bereitstellen und natürlich die Business Intelligence bei der
Entscheidungsfindung unterstützen.

Beides findet statt.

In the news cycle, whether Sie’re a bull or Sie’re a bear, is this real?

Oder nicht?

It’s funny to me when Sie hear people say, this is going to take a long time.

Aber wenn man mit jemandem wie Ihnen spricht, der die Leitung eines sehr großen Unternehmens hat, das sich auf
these solutions and really seeing them in everyday life and they’re permuted everywhier,

dann fragt man sich:

Wie können die Leute da überhaupt noch pessimistisch bleiben?

Because it’s just it is so prevalent.

Ich meine, wir sehen das doch auch bei Commvault, oder?

Stimmt’s, Michael?

Also muss ich all diese unglaublichen Dinge einfach fragen.

They’re doing all this stuff.

Wie viele Leute denken bei „Resilience First“, Michael?

Ich wollte eigentlich fragen: „Sicherheit geht vor“.

Wie schafft ihr den Spagat zwischen Geschwindigkeit und Sicherheit?

Stimmt’s?

So Sie’re saying like everyone wants to move with max velocity.

But how do Sie make sure they do that in a secure way whier Sie’re not leaking sensitive
Daten,

Patente und dergleichen – wie gehen Sie mit diesen Bedenken um?

Ich würde es vielleicht so formulieren: Sehen Sie, bei allem, was wir tun, muss
Sicherheit ein integraler Bestandteil der Lösung selbst sein und darf nicht erst im Nachhinein berücksichtigt werden, oder?

Sicherheit darf kein nachträglicher Einfall sein.

Mit dem Einzug der KI wird das viel einfacher, nicht schwieriger.

Lassen Sie mich vielleicht noch etwas näher auf die verschiedenen Modelle und den Ansatz eingehen, den wir
heute verfolgen.

Wir haben einen Datensatz.

Wir haben gerade über verschiedene Datensätze gesprochen.

Daten sind also die eine Seite.

An zweiter Stelle stehen Ihre Sprachmodelle, LLMs – wie auch immer man sie nennen mag – oder KI-Modelle, um es zu vereinfachen
erfahren?

And third comes the prompts, whier Sie consume the services, prompt engineering, or the
auch immer Sie es nennen mögen.

Das sind drei verschiedene Aspekte der Gestaltung einer technologischen Welt innerhalb der Unternehmen
, die Sie leiten.

So Sie have to look at security for every…

Segment darin berücksichtigen.

Let’s talk about data fast.

Ich glaube, früher bestand die Herausforderung darin, dass die Verarbeitung dieser
Daten sehr, sehr schwierig war, oder?

Das hat früher viel Zeit in Anspruch genommen.

Das ändert sich sehr schnell, da Rechenleistung verfügbar ist und die Verarbeitung immer einfacher wird.

Man kann also möglicherweise Billionen von Daten sehr, sehr schnell verarbeiten, fast in Echtzeit.

Wenn das geschieht,

legen Sie dann die richtigen Kontrollmechanismen fest – mit Autorisierung, Authentifizierung und Zugriff auf der „Need-to-know“-Basis
–, und ist dies für jede einzelne Komponente definiert?

Otherwise, what happens is Sier model doesn’t understand that they consume everything and
Sie just put a command in terms of Sier prompt or whatever Sie write that’s immediately

für Sie sichtbar ist.

Man muss also zuerst mit der Datenschicht beginnen, richtig?

Das ist der erste Schritt, den Sie unternehmen.

Als Nächstes kommt die Frage:

welche Art von Modellen diese Daten nutzen?

Unterstützt sie irgendeine Art von Ring Fencing, die Guardrails oder was auch immer man im Allgemeinen so nennt
?

Wie definieren Sie also Ihre Modelle, damit sie den Sicherheitsgrenzen entsprechen?

Sind sie korrekt definiert – für die Datenstruktur, über die Sie verfügen, und für die
Anwendung, in der Sie sie nutzen werden?

Man muss also beide Seiten betrachten, richtig?

Und die dritte Komponente befindet sich auf der Verbraucherebene:

Wer wird sie tatsächlich nutzen?

Definieren Sie das?

Welche Art von Eingabeaufforderungen werden zugelassen?

I’ll just give an example.

Let’s say any large enterprise for that matter puts entire data structure in the back in
einem Data Lake oder was auch immer man dafür nutzt, setzt mehrere Agenten oder andere Modelle, KI-Modelle ein, um

diese Daten zu verarbeiten.

Nun versteht die KI alle Aspekte der Daten in diesem Unternehmen.

And let’s say a threat actor just come in as a consumption layer,

und gibt Befehle ein wie: „Zeige mir die möglichen Schwachstellen, offenen Stellen oder alles, was
ausgenutzt werden kann.“

Das wird im Bruchteil einer Sekunde sichtbar.

That’s Richtig.

Richtig.

Richtig.

Richtig.

Früher haben sie lange gebraucht, um das zusammenzustellen, und sie haben die Informationen aus ganz unterschiedlichen
sources, like, wow, Sie’ve served this up on a silver platter.

That’s Richtig.

I only need to take one LLM for the entire keys of the kingdom, which I’m sure everybody
Zuhörer jetzt sagen

„Meine Güte, bitte gib mir ein paar wichtige Erkenntnisse mit auf den Weg, denn genau das macht allen Angst
.“

Das ist das Wichtigste.

Und daher muss Sicherheit als Teil des Designs in jeder einzelnen Komponente, in den Daten,
im Modell und in der Verbrauchsschicht vorhanden sein – das ist Prompt-Engineering.

Wer kann nachweisen, welche Art von Prompt?

Welche Prompts sind erlaubt?

Was ist nicht erlaubt?

Wessen Modelle dürfen welche Daten nutzen?

Und natürlich die Sicherheit der Datenschicht.

All three has to be combined together to give Sie the output that Sie’re looking forward.

Also Daten, Datenidentität und die eigentliche Anwendung selbst.

Absolut.

Wie sieht es nun mit der Ausfallsicherheit der App aus?

Da Ihre Teams immer stärker von diesen Technologien abhängig werden – wie Sie wissen, gab es in den letzten
couple weeks thier’s been some outages at the hyperscalers, Claude’s been frequently going

ausgefallen.

Da wir diese Tools weiterhin in unserem Alltag nutzen, haben
Ausfälle katastrophale Folgen.

Wie sieht es mit der tatsächlichen Ausfallsicherheit der Anwendung selbst aus?

Eine sehr berechtigte Frage.

When possibly we’re doing in a traditional tech solution approach,

ein bestimmtes System für eine bestimmte Zeit nicht verfügbar ist, kommt
man immer noch mit Excel, Offline-Daten oder was auch immer zurecht, oder?

Heutzutage steht Ihnen diese Option nicht mehr zur Verfügung.

Alles wird in Echtzeit verarbeitet, und Sie erhalten Echtzeit-Einblicke, um Entscheidungen zu treffen
Entscheidungsfindung unterstützen.

Und wenn diese Informationen nicht verfügbar sind, denken Sie nur einmal an die Folgen.

Sie legen praktisch Ihr gesamtes Geschäft lahm.

So Sie don’t take that risk.

Richtig, also müssen Sie sich damit befassen, wie Sie die Ausfallsicherheit jeder
einzelnen Komponente gewährleisten.

Die drei Komponenten, von denen die Rede war, sind die Datenschicht, die KI-Modellschicht und die
Verbrauchsebene.

Oft stelle ich fest, dass große Unternehmen sich möglicherweise nicht auf die Verbrauchsebene
Verbrauchsebene.

Denken Sie mal darüber nach: Wenn Sie eine bestimmte Anwendung oder einen bestimmten Agenten entwickeln,

dem Agenten ermöglichen, mithilfe verschiedener sogenannter „Prompt-Engineering“-Verfahren zu lernen.

Let’s say the prompt engineering is not available.

Die Prompts sind nicht verfügbar, richtig?

Wie wollen Sie das wieder in den Griff bekommen?

Sie haben die Daten, Sie haben die Engine, aber Sie wissen nicht, wie Sie diese nutzen sollen.

Man muss sich also auf jede einzelne Komponente konzentrieren, wenn es um die Ausfallsicherheit geht.

So then only Sie’re able to kind of recover and bring it back and run the business the way
it’s supposed to happen.

Darf ich also fragen:

You know, as probably folks that are listening or saying, look, I’m already writing
bereits wie wild.“

Das weiß ich.

But asking about how Sie’ve organized Sier entire team, maybe a couple of, Sie know,
golden nuggets for us as to how Sie’ve structured things.

I know that may not be perfectly applicable for everybody, but it’ll give folks a chance
zu sagen: „Hey, schau mal,

that’s a big company.

If this is how he’s organizing things, maybe thier’s something I can take away thier from
dieser Struktur abschauen kann.“

Wie hast du in den letzten ein oder zwei Jahren die Weichen für deine Organisation gestellt?

Ich würde sagen, konzentrieren Sie sich auf einen Aspekt.

Zwar werden alle drei Komponenten, über die wir gesprochen haben – die Daten und die KI-Modelle –, in
der Regel zentral verwaltet.

Das IT-Team verwaltet diese Komponenten also in der Regel.

Und man wird feststellen, dass

very controlled application of those two component, and thier is definitely the right kind
, um dies in regelmäßigen Abständen abzusichern und so weiter, damit die

Ausfallsicherheit gewährleistet bleibt.

Die größte Herausforderung sind die KI-Ingenieure, die tatsächlich vor Ort arbeiten und
dafür sorgen, dass die Daten tatsächlich die gewünschte Intelligenz liefern, richtig?

So that is whier the challenges come,

und KI-Ingenieure stehen definitiv vor einer riesigen Herausforderung, wenn es darum geht, das Kopieren der Prompts
zuzulassen.

Because many a time, and that’s human tendency, is that I feel if everything that I’m
doing is kind of getting backed up, then thier is no value that I’m kind of going to say I

einen Mehrwert schaffe.

Genau das passiert.

Diese Komponente also,

Veränderungen vorantreiben und kulturell gestalten, die Prioritäten für Ihre KI-Initiativen abstimmen – wie
stellen Sie sicher, dass auch diese Komponente erfasst wird? Und das geschieht letztendlich

Gerätes.

It doesn’t happen centrally.

That’s the biggest challenge, right?

Ihr Prompt-Engineering findet oft am Netzwerkrand statt.

Wie stellen Sie sicher, dass alles nahtlos zusammenpasst, wenn Sie die Ausfallsicherheit durchgängig
betrachten?

As long as Sie focus on that, I’m sure the first two component,

die jedes ausgereifte Unternehmen recht gut beherrscht.

But the third component is whier people generally miss it.

Das ist etwas, das miteinander verknüpft werden muss.

Otherwise, Sie recover the data, Sie recover the model, Sie can’t consume it.

Das ist also die größte Herausforderung.

Und natürlich die Herangehensweise, würde ich sagen.

Wir haben das auf die harte Tour gelernt, aber wir legen definitiv den Fokus darauf.

And that’s something possibly for the audience to kind of focus on when Sie are looking at

Erstellung eines Resilienzmodells: Konzentrieren Sie sich auf jeden Fall auf die Prompt-Seite, die Support-Seite und darauf,
was die Ingenieure tun.

Steht es Ihnen zur Verfügung, Ihr gesamtes End-to-End-System wiederherzustellen?

Chris, darf ich hier kurz einhaken?

Ja, nur zu.

So Sie said something I’d love to know a little bit more about.

Du hast gesagt, du hast es auf die harte Tour gelernt.

Wie verbessert Ihr Unternehmen das KI-Verständnis innerhalb der Organisation, um sicherzustellen
, dass die Mitarbeiter

diese leistungsstarken Werkzeuge, die ihnen zur Verfügung stehen, vollständig verstehen?

All Richtig.

Wenn wir uns die letzten rund 18 Monate ansehen, ist KI mittlerweile zum Mainstream geworden.

Of course, it was thier for ages, the last 12 to 15 years, AI was always thier.

Aber generative KI, da Computer mittlerweile leicht verfügbar sind, ist nun in den Vordergrund gerückt
.

In diesem Zusammenhang haben Unternehmen wie wir

haben zahlreiche Beschleuniger und IPs entwickelt, die wir für das Management des Lebenszyklus der
Produktentwicklung, der Lösungsfindung und so weiter und so fort nutzen.

Und oft – und deshalb habe ich von einem „schwierigen Weg“ gesprochen – neigt man beim Aufbau dieser
Lösungen dazu, die Anforderung zu ignorieren, sicherzustellen, dass die Komponente für das Prompt-Engineering

gleiche

Bedeutung oder Priorität in Ihrem gesamten Ökosystem erhält.

And when Sie do it at a scale, because Sie’re talking about thousands of users or AI
, die daran arbeiten –, dann übersieht man bestimmte Komponenten, weil jeder KI-Ingenieur

einen bestimmten Mehrwert ein und dafür sorgt, dass die Aufgaben wirklich verteilt sind.

So Sie want to ensure every single component is just together thier and bring that
Intelligenzanteil beisteuert, was auch immer gerade entsteht.

Because at the end of the day, those are the IPs that Sie are building, and it’s getting a
Teil Ihres gesamten Resilienzmodells, sodass Sie sie wirklich mit

Vertrauen nutzen können – natürlich für interne Nutzer, Kunden oder was auch immer Sie tun.

Großartig.

You know, it’s interesting.

You’re big enough that Sie have AI engineers, can afford them, have multiple.

And I’m sure a lot of folks listening saying, we want to

get to the point whier we could afford multiple W-2s to do that.

And thier’s a lot of fractional renting of these type of very smart people, right?

Everything Sie’re talking about, especially prompt engineering, all of these issues even
get exacerbated when Sie’re not in control of those people full time.

So I can imagine that the importance Sie’re saying is even elevated, right, if Sie’re
dies auf Teilzeitbasis macht, oder?

Also, Michael, wenn ich fragen darf: Ich meine, wir kennen unseren Bereich.

We’re trying to grow, right?

Denn wir müssen all das tun, worüber Deb spricht.

Wie gehen wir das an?

Ich meine, wie versucht Commvault, einerseits bei dem, was wir tun, auf dem Boden zu bleiben und andererseits zu expandieren, um
make sure we’re covering these new vectors?

Ja, ich denke, ganz am Anfang unserer KI-Reise haben wir einen deutlichen Schritt zurückgetreten und uns gefragt:
how do we build a whole bunch of design principles that we’re going to stick to,

unabhängig davon, wie sich die Technologie verändert,

, damit sie auf Sicherheit fundiert sind und die von uns gelieferten Lösungen letztendlich vertrauenswürdig sind
?

I think that’s the most important thing is Sie really wanna be trustworthy and if we’re
, ist dieses Vertrauen unerlässlich.

We just simply can’t waver on it.

Also hat sich die Führungsriege die Informationen, die uns damals zur Verfügung standen, genau angesehen und mit der
Kristallkugel vorausgeschaut, wie sich das alles entwickeln würde.

Und ich denke, wir haben diese Grundsätze festgelegt und dann bei der
Entwicklung von Lösungen darauf aufgebaut – nicht nur, um KI zu schützen, sondern um KI innerhalb des Produkts zu nutzen, ohne dabei

Kundendaten zu nutzen.

Und außerdem, um der KI Datensätze zur Verfügung zu stellen, um diese Datensätze anzureichern.

So I think having that grounding, and again, that’s why I asked about literacy, because we
went through a similar exercise internally, whier it was like, if we know that this

Giganten vor uns steht, wollen wir sicherstellen, dass jeder irgendwie versteht, wie man
Informationen richtig verarbeitet, ohne dabei ständig auf seine eigenen Daten zurückzugreifen

.

So I think all of those kind of provide that that perfect storm of how we’ve tackled that
angegangen sind, damit wir vertrauenswürdig bleiben und unseren Kunden vertrauenswürdige Daten liefern können.

I’ve got to ask Richtig.

I mean, I don’t want to put Sie on the spot, but what we think and how we’re doing is one
Sache.

How we’re really doing for Sie as a client is the most important thing.

Und vielleicht kann ich das sogar noch auf die Datenschutzbranche im
Allgemeinen ausweiten.

If I could ask, how are we doing as a group and what do Sie need from us as Sie’re looking
down the tunnel at all the projects, all the requests Sie’re getting for clients, whier

können wir uns verbessern?

Well, that’s an interesting point.

Das war eine knifflige Frage.

It’s a juicy question.

All Richtig.

Ich denke, ich gehe mal fast drei Jahre zurück:

als wir diese Zusammenarbeit begonnen haben. Natürlich haben wir Commvault auch
schon vorher genutzt, aber wir arbeiteten gerade daran, unseren Tech-Stack umfassend zu überarbeiten, und das war

der Zeitpunkt, an dem wir einen Partner suchten, der sich unserem Ansatz im Umgang mit Daten anpasst und
uns dabei hilft, jene Ausfallsicherheitsarchitektur zu realisieren, die uns die Gewissheit gibt,

die Festlegung von RPOs und RTOs sowie natürlich die Durchführung der regelmäßigen Trockenübungen und so weiter und so fort, sodass
alles, was man auf dem Papier definiert hat – also Implementierung und Tests –, in allen drei Aspekten

berücksichtigt werden. Und ich muss sagen, dass wir definitiv … äh … den Standardansatz eines
CIO verfolgt haben: die möglichen Technologien prüfen, den Reifegrad der verfügbaren Technologien beurteilen, und

der größte Vorteil, den ich bei Commvault sah, war die Flexibilität.

Die Flexibilität, mit dem Kunden zusammenzuarbeiten – sozusagen beharrlich –, und Lösungen zu entwickeln, die den damaligen Anforderungen der Branche entsprachen
, und gleichzeitig

diese Flexibilität über den gesamten Zeitraum beizubehalten.

Because why I’m saying why that is the most critical one, just think about three years
zurück.

AI was definitely thier, but not to this scale.

And as…

sich die Technologiewelt sehr, sehr schnell verändert, wenn wir eine Backup-Lösung haben, die
doesn’t get aligned to this dynamics of the change, Sie will immediately get into a

veraltete Lösung, oder?

That’s not going to help anymore.

Wenn sich der Reifegrad ändert, wenn neue Technologien auf den Markt kommen, wenn die Dynamik den Technologiemarkt erfasst –
dann kommt es darauf an, wie flexibel wir sind, um uns an diese Anforderungen anzupassen, und wie schnell wir reagieren.

Denn jede Lösung, jeder Kunde ist anders, jede Lösung ist anders.

Es kommt also darauf an, wie schnell man bereit ist, sich darauf einzustellen.

Die Zusammenarbeit mit Commvault war sehr, sehr angenehm, und das ist auch heute noch so.

Nun, vielen Dank für Ihre Offenheit.

Ja, das weiß ich zu schätzen.

And Michael, I see Sie smiling over thier.

Meine Güte.

Was für ein Testimonial, nicht wahr?

So nach dem Motto: „Wow, die Kunden sprechen von einer, na ja, sehr zweckorientierten Architektur.“

Und schau mal, das war ganz bewusst so geplant.

And, Sie know, as Chris said, I’ve been hier 22 years.

Ich habe miterlebt, wie sich das Ganze von einem Monolithen der alten Schule zu dem entwickelt hat, was es heute ist.

Und diese Skalierbarkeit und Ausfallsicherheit sind fest in das Wesen dessen eingebettet, was wir wirklich aufgebaut haben.

All das wird durch die Architektur ermöglicht.

Diese Flexibilität und die Art und Weise, wie das System funktioniert – insbesondere so, wie Sie es beschrieben haben –, waren also ganz
bewusst so angelegt.

And I’m glad that Sie were able to take advantage of it to solve not only the problems Sie
vor drei Jahren hatten, sondern auch Ihre heutigen Probleme.

And of course, the problems that Sie’re going to have tomorrow.

Das war großartig.

Ich weiß es wirklich zu schätzen, dass Sie so ins Detail gegangen sind.

Fantastisch.

Und wir wissen, dass wir weiter schreiben müssen, weil das Dreijahresfenster weiterhin besteht, oder?

Ich weiß, dass du es definieren willst.

Niemals.

Es hört nie auf.

Also, Sie know, to that in closing anything that Sie’d like to add ah for for everybody
who’s on notebook six at this point in pen number four scribbling away.

But anything Sie’d like to leave them with that that we didn’t chat about?

Nein, ich denke, aus einer typischen Perspektive

standpoint focus on Sier business .

Definieren Sie ganz klar, was Sie erreichen wollen.

Yeah, all right as long as Sie are clear on Sier requirement thier are solutions thier are
mit dir zusammenarbeiten, um diese Anforderungen zu erfüllen.

But if Sie are not very very clear what is that I’m trying trying to kind of drive towards
Verwirrung, und dann gerätst du in

nicht gerade angenehme Diskussionen, die man unbedingt vermeiden sollte.

Also: Das Wichtigste zuerst – machen Sie sich Ihre Anforderungen klar, definieren Sie die technischen Prioritäten und finden Sie einen
partner who’s flexible enough to work with Sie in those dynamics.

So that’s what I will say.

Ein absoluter Volltreffer, ein absoluter Volltreffer.

Thank Sie for being hier.

Nun zu SHIFT.

Aber vor allem danke ich Ihnen für die Zusammenarbeit und für Ihr Vertrauen in
Commvault.

Das bedeutet uns alles und wir wissen es sehr zu schätzen.

Vielen Dank, Commvault.

Es war wirklich toll, Sie hier zu haben, und wir freuen uns auf die Zukunft.

Ich danke Ihnen.

Und Michael, vielen Dank.

Einfach fantastisch.

Your insight is for the years Sie’ve been hier is just just fantastic.

Zum Abschluss noch Folgendes:

ah

We will reimburse Sie for all of the paper Sie’ve used to take down what is just been an
zu notieren.

Deb, vielen Dank, und Michael.

Und alle, die mehr erfahren möchten, besuchen bitte readiverse.com.

Wir haben diese brandneue Website gerade erst gestartet – sie ist randvoll mit Informationen, Blogs, Whitepapers
und Videos und wird ständig aktualisiert

, damit ihr über all das auf dem Laufenden bleibt, worüber Deb und Michael gesprochen haben – und
wir freuen uns über euer Feedback.

That’s whier Sie’ll find launch points for everything else, all that is Commvault.

So Chris Mierzwa for this SHIFT Live podcast hier in New York City for 2025.

Vielen Dank, dass Sie dabei waren.

Ich wünsche Ihnen einen schönen Tag.

Ich danke Ihnen.

Ich danke Ihnen.

Sie