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多くの企業が、従来のメールアーカイブシステムに格納された数百テラバイトのデータを保管しています。しかし、 eディスカバリー、データの最小化やリスク管理のために、これらのアーカイブ内容を検索し、分析することは困難であり、場合によっては不可能とも言えます。その結果、レガシーアーカイブの内容を、新しいプラットフォームやクラウドサービスへ移行させたいという動きが高まり始めています。

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クラウドや新たなプラットフォームへの移行

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アーカイブやストレージプラットフォームの終焉

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最速の移行か、全てのデータ移行か?

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メールが即座に検索可能になります



しかし、アーカイブの内容を全て把握するのは非現実的で、認識出来る範囲がある程度限られています。即ち、そのようなデータ全てを移行させる事は、非常に困難で膨大な時間を必要とします。多くの企業が、データに対して価値を割り当てるための十分且つ法的な防御プロセスに欠けており、実は単に何から手を付け始めればいいのか分からない状況にあります。

データを高速移行するための10のテクニック

企業にとって法的リスクをはらむ危険情報や重要な訴訟の行方を左右する価値のある証拠データを識別する2つのテクニックと、移行対象データの最終容量を最小限に抑える8つのテクニック。データ高速移行のための「AOSデータ移行サービス」の10のテクニックをご紹介します。


AOSデータ移行サービス




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リーガルホールドと対象カストディアンの選定

多くのアーカイブ移行プロジェクトの最初のステップとして、データ保全のために、カストディアン・データをマークし、その処理した直ぐ後で、新しいアーカイブまたは別のリポジトリへの安全な移行の確認が重要になります。

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重複ファイルの排除

経験的には、殆どのアーカイブは少なくとも20%の重複するアイテムが含まれています。有名なエンロンテストデータセットでは、25%の220万メッセージ中55万アイテム以上が重複するアイテムに相当します。別の案件のケースでは17億個の重複するアイテムを排除することで、大きな費用対効果を得ることができました。

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ファイルの期限を限定した選定

AOSデータ移行サービスでは経過年数に基づいてデータを選定する機能を提供しています。リーガルホールドされていない限り、保存期間外の過去の任意データについて、古いアーカイブに残して移行対象から除外する事ができます。作成された日付、最後のアクセス日、最後の変更日など、アーカイブのメタデータを分析すれば、データが本当に価値ある物かどうかを識別してくれます。

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従業員のメールボックスの選定

元従業員や古いワークグループに属するメールボックスなどは、eディスカバリーの調査で必要となる場合も考えられますが、現時点での保管価値は低いと言えます。AOSデータ移行サービスでは、アーカイブサーバーの使用を停止していても、レガシーデータは検索可能な状態で維持されています。既存の従業員のメールボックスのみを、新しいアーカイブへ移行し、残りの古いデータについても、必要に応じて検索可能な状態で古いアーカイブに残しておく事が可能になります。

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ファイルの種類による選定

あるアーカイブの例では、分析した僅か4ヶ月間アーカイブされたメッセージの中で、32,000が重複フォルダであった事を発見しています。また、写真、ビデオ、音楽などの個人的なメディアファイルについては、殆どの場合において、ビジネスや証拠価値に値しないことがわかっています。

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データサイズによる選定

ファイルサイズでアーカイブされたデータを振り分ければ、更に移行の効率を上げる事が出来ます。例えば、5年以上誰もアクセスしなかった、添付ファイルのついたデータ容量の高いEメールメッセージなどを特定し選定する事で、移行の効率を上げていくこともできます。

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ドメイン・件名頻度による分析

全てのユーザーのメールボックスに対して、件名またはタイトルでアーカイブをグループ分けする方法は、数億、数千億個からなるアーカイブアイテムの中で、ビジネス価値を持っていない数百万個のメッセージを識別することができます。日付フィルタ等の他の検索機能と件名検索を組み合わせて分析することも重要です。このように細かい統計にアクセスすることで、情報に基づいた分析によって法的に妥当で防御的な決定につなげることができます。

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自動分類

企業において法的リスクの高いデータや、ビジネス的価値の低いデータを区別します。テクニックとしては、アーカイブされたメール内のテキストを更に深く解析する事で、移行対象となるデータ量を削減します。

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カスタムフィルタリング

どのメッセージを削除するべきかについて決定するには、顧客へのコンサルティング作業が発生します。但し、完全なインデックス化を行った後に、送信者や送信ドメインを限定し、「ゴルフ」、「昼食」、「週末」、「ピザ」などのキーワードと組み合わせる事で、情報システム管理者がデータを比較的容易に特定する事が可能になります。

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法的リスクの高いデータの分析と対処

アーカイブコンテンツのインデックス化を行う際に、例えばクレジットカードや社会保障番号などの「固有表現」を含む
アイテムを識別し、抽出することが可能です。さらに、法的リスクをはらむ「ホットワード」を含むメッセージや添付ファイルを
特定する事が可能です。

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Office 365への賢いデータ移行

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データを実際に移行する前にデータの分析と選定を完全に行います。

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Enterprise Vault・SourceOne・EmailXtender・EASなどプラットフォームをサポートしています。

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特許取得の技術によるエンジンは数十台のサーバーを並行して稼働させ、最大スピードを実現します。

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仮想環境やマイクロソフトAzureを含むクラウド環境をサポートします。

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Office 365のメールボックス、個人アーカイブ、そしてExchangeのオンラインアーカイブに移行できます。

アーカイブデータの高速移行

従来型のアーカイブデータの抽出を遥かにしのぐスピードで、高速データ移行をおこないます。

アーカイブデータの高速移行
プラットフォーム 速度
(一日当たり)
対象
Enterprise Vault
(全バージョン)
1.25 TB EWS, PST, EML, MSG, NSF
SourceOne
(全バージョン)
1.50 TB EWS, PST, EML, MSG, NSF
EmailXtender
(全バージョン)
1.75 TB EWS, PST, EML, MSG, NSF
EAS
(全バージョン)
1.75 TB EWS, PST, EML, MSG, NSF

ここでの速度は従来型アーカイブからのデータ抽出のみのものです。

Office 365と他のAPIベースでのデータ抽出は性能が抑制されるので、データ抽出速度はより遅くなります。

ここで示されている速度はサーバー1台についてのものです。複数サーバーの場合には並行処理が可能で速度や規模を拡大することが可能です。