Auf der VeeamON 2026 in New York City präsentierte Veeam Software eine Reihe abgestimmter Ankündigungen, die die Strategie zur Datenresilienz auf die sich entwickelnden operativen Realitäten von KI ausweiten. Das Unternehmen stellte die Veeam DataAI Command Platform vor, gab einen Ausblick auf die Veeam Data Platform v13.1 zusammen mit einem neuen DataAI Resilience Module und führte ein Reifegradmodell für Daten- und KI-Vertrauen ein, das Unternehmen bei der Bewertung ihrer Governance und operativen Bereitschaft unterstützt.
Zusammengenommen versetzen diese Aktualisierungen Veeam in die Lage, eine wachsende Lücke zwischen der rasanten Verbreitung von KI und der Fähigkeit, die Daten, auf die diese Systeme angewiesen sind, zu sichern, zu verwalten und wiederherzustellen, zu schließen.
Eine neue Steuerungsebene für Daten, KI und Identität
Die Veeam DataAI Command Platform ist eine neue Architekturschicht, die Datenschutz, Sicherheit, Governance und Compliance für Umgebungen vereint, in denen autonome KI-Agenten in großem Umfang eingesetzt werden. Die Plattform basiert auf der Übernahme von Securiti AI durch Veeam und integriert das Datensicherheitsmanagement in Veeams bestehende Resilienz-Architektur.
Kernstück ist der DataAI Command Graph, eine Intelligenzschicht, die Beziehungen zwischen Daten, Identitäten und Zugriffskontrollen in Cloud-, SaaS- und On-Premises-Umgebungen abbildet. Im Gegensatz zu herkömmlichen Inventarisierungsansätzen arbeitet der Graph auf granularer Ebene und identifiziert spezifische sensible Datenelemente, Zugriffspfade und risikobehaftete Änderungen. Er korreliert zudem Produktions- und Sicherungsdaten und ermöglicht so kontextbezogene Wiederherstellungs- und Governance-Workflows.
Die Plattform vereint mehrere Funktionsbereiche. DataAI Security bietet einheitliche Transparenz hinsichtlich Daten- und KI-Risiken. DataAI Governance setzt Kontrollen auf Datenebene durch, anstatt sich auf Richtlinien auf Agentenebene zu stützen, und begrenzt so die Gefährdung durch autorisierte und nicht autorisierte KI-Agenten. DataAI Compliance gleicht Datenprozesse mit wichtigen regulatorischen Rahmenbedingungen ab und liefert revisionssichere Nachweise. DataAI Privacy setzt Richtlinien in Echtzeit basierend auf Identität und Zuständigkeit durch. DataAI Precision Resilience erweitert die Wiederherstellungsfunktionen von Veeam um gezieltere Maßnahmen, sodass Unternehmen spezifische Datenprobleme ohne vollständiges System-Rollback beheben können.
Veeam sieht diese Plattform als Antwort auf einen Strukturwandel in der Unternehmens-IT, bei dem sich die Sicherheitsgrenze von der Infrastruktur auf die Daten selbst verlagert, da KI-Agenten zunehmend auf diese zugreifen und darauf reagieren.
Weiterentwicklung der Kernplattform mit Version 13.1
Parallel dazu präsentierte Veeam die Veeam Data Platform v13.1, die über 70 Verbesserungen mit Fokus auf Modernisierung, Sicherheit und Wiederherstellungsleistung bietet. Ein zentrales Thema ist die Workload-Portabilität zwischen verschiedenen Hypervisoren, einschließlich der Unterstützung von Umgebungen wie OpenShift Virtualization. Dies ermöglicht Unternehmen die Migration von Workloads ohne aufwendige Replatforming-Migration.
Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Resilienz von Identitätsstrukturen. Verbesserungen wie die Wiederherstellung von Active Directory-Gesamtstrukturen optimieren die Erholung nach identitätsbasierten Angriffen. Die Sicherheitsfunktionen werden erweitert und umfassen eine umfassendere Malware-Erkennung, Unterstützung für Post-Quanten-Kryptografie und eine tiefere Integration in Sicherheitsökosysteme.
Das Release zielt außerdem auf Kosten- und Betriebseffizienz ab. Neue Funktionen für die NAS-Archivierung und Langzeitarchivierung sollen die Speicherkosten senken, während die erweiterte Bedrohungserkennung die Scanabdeckung auf AWS-, Azure-, NAS-Systeme und Microsoft 365-Umgebungen ausdehnt. Diese Updates sind darauf ausgelegt, die Erkennungs- und Wiederherstellungszeiten in hybriden und Multi-Cloud-Umgebungen zu verbessern.
Das DataAI-Resilienzmodul führt einheitliche Abläufe ein
Das neue DataAI Resilience Module, das über die DataAI Command Platform bereitgestellt wird, bietet eine zentrale Betriebsebene für das Management der Datenresilienz. Es führt eine einheitliche Schnittstelle ein, die Einblick in den Schutzstatus, die Betriebssicherheit und die Einsatzbereitschaft in verschiedenen Umgebungen ermöglicht.
Die globalen Such- und Inventarisierungsfunktionen ermöglichen es den Bedienern, schnell festzustellen, ob bestimmte Workloads geschützt sind, und Wiederherstellungsmaßnahmen einzuleiten – von der Wiederherstellung einzelner Dateien bis hin zur vollständigen Wiederherstellung des Standorts oder dem Betrieb in Reinräumen. Das Modul legt zudem Wert auf operative Konsistenz, reduziert Konfigurationsabweichungen und vereinfacht laufende Verwaltungsaufgaben.
Integrierte KI-Agenten automatisieren Routinevorgänge wie Protokollanalyse, Ticketing-Workflows und Kapazitätsplanung. Diese Funktionen zielen darauf ab, den Betriebsaufwand zu reduzieren und gleichzeitig die Reaktionsfähigkeit in großen Umgebungen zu verbessern.
Überbrückung der Vertrauenslücke im Bereich KI
Ergänzend zu den Plattform- und Produktaktualisierungen stellte Veeam sein Data and AI Trust Maturity Model vor, ein Rahmenwerk, das Unternehmen dabei unterstützt, die Effektivität ihrer KI-Governance und -Operationalisierung zu bewerten. Das Modell basiert auf einer Studie mit 300 Führungskräften aus Wirtschaft und Technologie und verdeutlicht die zunehmende Diskrepanz zwischen KI-Einführung und operativer Einsatzbereitschaft.
Grafik des Veeam Data and AI Trust Model
Die Ergebnisse zeigen, dass KI bereits in viele Unternehmensprozesse integriert ist, Governance und Auditierbarkeit jedoch hinterherhinken. Obwohl die meisten Organisationen Vertrauen in die Skalierung von KI bekunden, kann ein erheblicher Teil keine prüfungsfähigen Nachweise erbringen, um dieses Vertrauen zu untermauern. Operative Herausforderungen wie Fachkräftemangel, Integrationskomplexität und regulatorische Unsicherheit erweisen sich als Haupthindernisse für die Skalierung von KI-Initiativen.
Das Reifegradmodell bewertet Organisationen anhand von zwölf Dimensionen und fünf Entwicklungsstufen und konzentriert sich dabei auf die Wirksamkeit der Kontrollmechanismen unter realen Bedingungen. Es gliedert die Bereitschaft in vier Säulen: Transparenz von Daten und KI-Systemen, Durchsetzung von Sicherheits- und Zugriffskontrollen, Ausfallsicherheit durch Datensicherung und -wiederherstellung sowie Datenbereitschaft zur Unterstützung der KI-Entwicklung.
Die dazugehörige Bewertung liefert bewertete Benchmarks, Vergleiche mit anderen Unternehmen und priorisierte Empfehlungen und bietet Organisationen damit einen strukturierten Weg von der experimentellen Nutzung von KI hin zu verantwortungsvollen Implementierungen im Produktionsmaßstab.
Verfügbarkeit
Die Veeam Data Platform v13.1 und das DataAI Resilience Module werden voraussichtlich Anfang des dritten Quartals 2026 über das Veeam-Partnernetzwerk allgemein verfügbar sein. Die DataAI Command Platform und das Data and AI Trust Maturity Model sind Teil der umfassenderen Strategie von Veeam, Datenschutz, Sicherheit und KI-Governance in ein einheitliches Betriebsframework zu integrieren.
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