<p>紐約市——在 Veeam 的旗艦會議 VeeamON 2026 上，安全性和韌性成為了重點，供應商宣佈了幾項更新，旨在引導客户進入最新的人工智能發展時代。</p>
<p>人工智能安全和信任是此次發佈的核心，解決了客户對 自主人工智能崛起 的擔憂，這種技術使代理能夠獨立行動並協助業務流程。</p>
<p>為了按預期行動，代理必須獲得準確的數據和上下文知識，以做出正確的決策。不幸的是，許多組織對代理所知道和可以訪問的內容一無所知，Veeam 產品戰略副總裁 Rick Vanover 表示。這種缺乏清晰度會帶來後果。</p>
<p>“代理驅動的錯誤正在發生。可怕的是，有些我們知道，有些我們不知道，” Vanover 説。</p>
<p>雖然 自主人工智能錯誤 可能不會被認為像大規模自然災害那樣具有破壞性，但其對業務的影響可能是昂貴的，甚至會毀掉一個組織的聲譽，他繼續説道。</p>
<p>“這可能是其他問題，例如敏感數據被移動到錯誤的位置，或機密信息被分享給不該獲得這些信息的人，” Vanover 説。</p>
<p>這些擔憂以及對人工智能代理缺乏信任是人工智能項目 停滯不前 的主要原因。</p>
<p>“信任數據的能力是真正的瓶頸，” Veeam 首席執行官 Anand Eswaran 在他的開幕主題演講中説道。</p>
<p>在人工智能時代，信任是供應商未來計劃的關鍵組成部分。Veeam 在去年收購 數據和人工智能安全公司 Securiti AI 後，已從數據韌性公司轉向關注數據和人工智能信任。</p>
<h2>人工智能的新信任層</h2>
<p>Eswaran 表示，人工智能工具中缺少一個關鍵層次：信任。</p>
<p>像 Qlik 和 Ataccama 這樣的供應商發佈了旨在提高人工智能部署信任度的產品，而 Veeam 正在通過 Veeam DataAI Command Platform 針對這一問題。該平台基於 Securiti AI 的 DataAI Command Graph。</p>
<p>“通過 DataAI Command Platform，Veeam 正在構建缺失的層次，將韌性、安全性、治理、合規性和隱私結合在一個平台中，” Eswaran 説。</p>
<p>DataAI Command Platform 是一個跨越生產和備份數據的人工智能信任層，涵蓋組織內所有代理、身份和模型。安全性、治理、合規性、隱私和韌性這些通常孤立的領域在一個統一的框架中結合，為代理提供了所需的可見性，使其能夠在不缺失關鍵上下文的情況下行動。</p>
<p>打破安全性和數據保護之間的孤島至關重要，因為自主人工智能風險不僅僅是組織備份人員的關注，Paradigm Technica 的創始人兼首席分析師 Jack Poller 表示。</p>
<p>“他們開始與不同的人交談，而不僅僅是考慮備份和恢復管理員，” Poller 説。“他們在與瞭解公司內數據使用情況及其消失時的影響的人交談。”</p>
<p>根據 Palo Alto Network 對 2026 年自主人工智能的預測，人工智能代理目前的數量是人類員工的 82:1，這表明風險遠遠超出了備份和恢復的暴露檢查。自主人工智能在整個業務中創造了風險。</p>
<p>新平台具有以下功能：</p>
<ul>
<li>DataAI Security 提供統一的數據和人工智能安全態勢管理視圖，結合身份智能和韌性。</li>
<li>DataAI Governance 在數據源處而不是在代理處執行控制。當治理髮生在源頭時，已知和未知的代理無法訪問敏感數據。</li>
<li>DataAI Compliance 可以為監管機構和執行董事會生成可審計的證據，並與超過 100 個監管框架（包括歐盟人工智能法、DORA、GDPR、HIPAA 和 NIST）進行映射。</li>
<li>DataAI Privacy 實時在源頭執行自動化隱私政策。它使用 SecuritiAI 的 People Data Graph 在不同環境中統一結構化和非結構化的個人數據。</li>
<li>DataAI Precision Resilience 使用 DataAI Command Graph 進行細粒度、定向的恢復，而無需執行完整恢復。</li>
</ul>
<p>Veeam 將韌性視為這些元素的基礎，這一觀點引起了 IDC 分析師 Johnny Yu 的興趣。然而，他對安全團隊的接受程度感到好奇。</p>
<p>“傳統上，這些都是安全團隊的職責，而韌性是我們從過去的日子裏習慣的數據保護內容，” Yu 説。</p>
<p>然而，他指出，雖然 Veeam 的買家主要集中在數據保護方面，但這種統一正在將安全團隊納入這些討論。</p>
<p>“數據安全被納入這些對話，因為他們在桌子上有一席之地，他們需要了解這些產品如何工作，或者至少了解該產品如何與他們在安全方面的內容互動，” Yu 説。</p>
<h2>Veeam Data Platform 13.1 即將發佈</h2>
<p>Veeam 還宣佈了 Veeam Data Platform 13.1 的預覽，預計將推出超過 70 項新更新。</p>
<p>Veeam 在去年 11 月發佈了 v13 版本的平台，將網絡安全和人工智能置於首位。版本 13.1 在上一版本的基礎上，增強了統一之前孤立的安全、合規和治理部門的能力。</p>
<p>預計將在 2026 年第三季度初正式發佈，13.1 包括以下內容，更多功能將在發佈前揭曉：</p>
<ul>
<li>支持更多虛擬化平台的可移植性，包括 OpenShift。</li>
<li>網絡安全增強和安全生態系統強化。</li>
<li>擴展的威脅檢測，將覆蓋 AWS、Azure、NAS 和 Microsoft 365。</li>
<li>內置惡意軟件保護。</li>
<li>自動化的活動目錄（AD）森林恢復。</li>
</ul>
<p>Vanover 特別指出自動化的 AD 森林恢復是一個突出亮點。使用嚮導驅動的方法，13.1 將一個 複雜的多步驟過程 簡化為一個只需幾分鐘的單一操作。</p>
<p>Poller 對宣佈的更新感到滿意，但期待供應商在未來整合更多的人工智能和大型語言模型能力。</p>
<p>他説：“我看到的只是冰山一角，我們仍然需要考慮並使用現有的系統接口，然後我們可以在其上疊加人工智能。”</p>
<p>Poller 補充説，他希望在未來的版本中能夠使用自然語言進行更復雜的請求和查詢。</p>
<p>他説：“我希望看到 Veeam 邁出這一步，因為這將使他們與眾不同。”</p>
<h3>額外更新針對韌性</h3>
<p>Veeam 還預覽了兩個以韌性為重點的產品：Veeam Intelligence ResOps for Microsoft 365 和更新版的 Veeam 數據與人工智能信任成熟度模型。</p>
<p>Veeam Intelligence ResOps 是一個針對 Microsoft 365 的附加組件，預計將在 2026 年第三季度正式發佈。它使用數據命令圖來統一數據上下文和恢復，使組織能夠更智能地管理、備份和保留數據，並在恢復時僅恢復受影響的數據。最初僅適用於 Microsoft 365，但供應商計劃未來添加更多工作負載。</p>
<p>根據 Eswaran 的説法，數據與人工智能信任成熟度模型旨在解決 “人工智能準備差距”。</p>
<p>他説：“我們的研究表明，儘管大多數組織認為自己準備好安全和負責任地擴展人工智能，但許多組織在董事會、審計或監管環境中難以證明這種準備。”</p>
<p>該模型免費提供給 Veeam 客户，為組織領導者提供了他們在人工智能發展方面的現狀以及下一步應採取的措施的視圖。它通過評估 12 個維度的人工智能成熟度，並在五個階段中映射進展，識別控制措施的存在、失效的地方，以及組織必須優先考慮的事項，以增強信任、治理和韌性。這為組織提供了可操作的計劃和具體證據，以向領導層展示業務的現狀。</p>
<p>Yu 表示，他希望聽到更多關於成熟度模型的信息，該模型去年在 VeeamON 上首次介紹。雖然 Veeam 更新了成熟度模型，但他指出，兩個模型之間的變化可以更清晰地分解。</p>
<p>Yu 説：“我希望看到一個並排比較，以查看他們添加了什麼以及添加的理由。”</p>
<p><em>Erin Sullivan 是 Informa TechTarget 的高級網站編輯，負責數據技術的報道。</em></p>

VEEA

<p>VeeamON 2026 專注於人工智能的信任與韌性，並更新了與自主人工智能相關的安全問題。Veeam 的首席執行官強調了信任在人工智能中的重要性，這對推動人工智能的各項倡議至關重要。新的 Veeam DataAI Command Platform 旨在提供一個信任層，整合安全性、治理、合規性和隱私，解決人工智能代理帶來的風險。該平台統一了數據管理，增強了可見性，確保敏感數據得到保護，並在各種監管框架下保持合規。分析師指出，將安全團隊納入數據保護討論的重要性</p>

<p>NEW YORK CITY -- Security and resilience were top of mind at VeeamON 2026, Veeam's flagship conference, where the vendor announced several updates aimed at leading customers through the latest age of AI development.</p>
<div class="lb-trans"><p>紐約市——在 Veeam 的旗艦會議 VeeamON 2026 上，安全性和韌性成為了重點，供應商宣佈了幾項更新，旨在引導客户進入最新的人工智能發展時代。</p>
</div><p>AI security and trust were central to the releases, addressing customer concerns surrounding the rise of agentic AI, which enables agents to act independently and assist with business processes.</p>
<div class="lb-trans"><p>人工智能安全和信任是此次發佈的核心，解決了客户對 自主人工智能崛起 的擔憂，這種技術使代理能夠獨立行動並協助業務流程。</p>
</div><p>To act as intended, agents must be provided with accurate data and contextual knowledge to make the right decisions. Unfortunately, many organizations are in the dark about what agents know and have access to, according to Rick Vanover, Veeam's vice president of product strategy. And that lack of clarity has consequences.</p>
<div class="lb-trans"><p>為了按預期行動，代理必須獲得準確的數據和上下文知識，以做出正確的決策。不幸的是，許多組織對代理所知道和可以訪問的內容一無所知，Veeam 產品戰略副總裁 Rick Vanover 表示。這種缺乏清晰度會帶來後果。</p>
</div><p>&#34;Agent-powered mistakes are happening. And what's scary is that some we know about, and some we don't,&#34; said Vanover.</p>
<div class="lb-trans"><p>“代理驅動的錯誤正在發生。可怕的是，有些我們知道，有些我們不知道，” Vanover 説。</p>
</div><p>While agentic AI mistakes might not be considered as destructive as large-scale natural disasters, the business impacts can be expensive and even reputation-ruining for an organization, he continued.</p>
<div class="lb-trans"><p>雖然 自主人工智能錯誤 可能不會被認為像大規模自然災害那樣具有破壞性，但其對業務的影響可能是昂貴的，甚至會毀掉一個組織的聲譽，他繼續説道。</p>
</div><p>&#34;It could be other problems, such as sensitive data moved to the wrong place, or confidential information being shared with people who shouldn't be getting it,&#34; Vanover said.</p>
<div class="lb-trans"><p>“這可能是其他問題，例如敏感數據被移動到錯誤的位置，或機密信息被分享給不該獲得這些信息的人，” Vanover 説。</p>
</div><p>These concerns and the lack of trust in AI agents are major reasons AI initiatives are stalling.</p>
<div class="lb-trans"><p>這些擔憂以及對人工智能代理缺乏信任是人工智能項目 停滯不前 的主要原因。</p>
</div><p>&#34;The ability to trust data is the real bottleneck,&#34; said Veeam CEO Anand Eswaran in his opening keynote.</p>
<div class="lb-trans"><p>“信任數據的能力是真正的瓶頸，” Veeam 首席執行官 Anand Eswaran 在他的開幕主題演講中説道。</p>
</div><p>Trust in the age of AI is a critical component of the vendor's plans moving forward. Previously known as a data resilience company, Veeam has pivoted to a focus on data and AI trust since its acquisition of data and AI security company Securiti AI in December of last year.</p>
<div class="lb-trans"><p>在人工智能時代，信任是供應商未來計劃的關鍵組成部分。Veeam 在去年收購 數據和人工智能安全公司 Securiti AI 後，已從數據韌性公司轉向關注數據和人工智能信任。</p>
</div><h2>A new trust layer for AI</h2>
<div class="lb-trans"><h2>人工智能的新信任層</h2>
</div><p>According to Eswaran, a critical layer is missing in AI tools: Trust.</p>
<div class="lb-trans"><p>Eswaran 表示，人工智能工具中缺少一個關鍵層次：信任。</p>
</div><p>Vendors like Qlik and Ataccama have released products that aim to increase trust in AI deployments, and Veeam is targeting this concern with the Veeam DataAI Command Platform. The platform runs on the DataAI Command Graph, a product of Securiti AI.</p>
<div class="lb-trans"><p>像 Qlik 和 Ataccama 這樣的供應商發佈了旨在提高人工智能部署信任度的產品，而 Veeam 正在通過 Veeam DataAI Command Platform 針對這一問題。該平台基於 Securiti AI 的 DataAI Command Graph。</p>
</div><p>&#34;With the DataAI Command Platform, Veeam is building the missing layer combining resilience, security, governance, compliance and privacy, in one platform,&#34; said Eswaran.</p>
<div class="lb-trans"><p>“通過 DataAI Command Platform，Veeam 正在構建缺失的層次，將韌性、安全性、治理、合規性和隱私結合在一個平台中，” Eswaran 説。</p>
</div><p>The DataAI Command Platform is a trust layer for AI that spans production and backup data and covers all agents, identities and models across an organization. The typically siloed domains of security, governance, compliance, privacy and resilience are united in a single fabric, providing the visibility agents require to act without missing critical context.</p>
<div class="lb-trans"><p>DataAI Command Platform 是一個跨越生產和備份數據的人工智能信任層，涵蓋組織內所有代理、身份和模型。安全性、治理、合規性、隱私和韌性這些通常孤立的領域在一個統一的框架中結合，為代理提供了所需的可見性，使其能夠在不缺失關鍵上下文的情況下行動。</p>
</div><p>Breaking down the silos around security and data protection is critical since agentic AI risk is not just a concern for the organization's backup personnel, according to Jack Poller, founder and principal analyst for Paradigm Technica.</p>
<div class="lb-trans"><p>打破安全性和數據保護之間的孤島至關重要，因為自主人工智能風險不僅僅是組織備份人員的關注，Paradigm Technica 的創始人兼首席分析師 Jack Poller 表示。</p>
</div><p>&#34;They're starting to talk to a different set of people, instead of just thinking about the backup and recovery administrators,&#34; Poller said. &#34;They're talking to the people that have an understanding of data throughout the company, how it's used, and what the implications are when it disappears.&#34;</p>
<div class="lb-trans"><p>“他們開始與不同的人交談，而不僅僅是考慮備份和恢復管理員，” Poller 説。“他們在與瞭解公司內數據使用情況及其消失時的影響的人交談。”</p>
</div><p>According to Palo Alto Network's 2026 Predictions for Autonomous AI, AI agents currently outnumber human employees by 82:1, indicating the risk extends far beyond checking for exposure in backup and recovery. Agentic AI creates risk throughout the business.</p>
<div class="lb-trans"><p>根據 Palo Alto Network 對 2026 年自主人工智能的預測，人工智能代理目前的數量是人類員工的 82:1，這表明風險遠遠超出了備份和恢復的暴露檢查。自主人工智能在整個業務中創造了風險。</p>
</div><p>The new platform has the following capabilities:</p>
<div class="lb-trans"><p>新平台具有以下功能：</p>
</div><ul>
<li>DataAI Securityprovides a unified view of data and AI security posture management combined with identity intelligence and resilience.</li>
<li>DataAI Governance enforces control at the data source rather than at the agent. When governance occurs at the source, known and unknown agents cannot access sensitive data.</li>
<li>DataAI Compliance can generate auditable evidence for regulators and executive boards and is mapped against over 100 regulatory frameworks, including the EU AI Act, DORA, GDPR, HIPAA and NIST.</li>
<li>DataAI Privacy enforces automated privacy policies in real time, at the source. It uses SecuritiAI's People Data Graph to unify structured and unstructured personal data across environments.</li>
<li>DataAI Precision Resilience uses the DataAI Command Graph to perform granular, targeted recovery without having to perform a full restore.</li>
</ul>
<div class="lb-trans"><ul>
<li>DataAI Security 提供統一的數據和人工智能安全態勢管理視圖，結合身份智能和韌性。</li>
<li>DataAI Governance 在數據源處而不是在代理處執行控制。當治理髮生在源頭時，已知和未知的代理無法訪問敏感數據。</li>
<li>DataAI Compliance 可以為監管機構和執行董事會生成可審計的證據，並與超過 100 個監管框架（包括歐盟人工智能法、DORA、GDPR、HIPAA 和 NIST）進行映射。</li>
<li>DataAI Privacy 實時在源頭執行自動化隱私政策。它使用 SecuritiAI 的 People Data Graph 在不同環境中統一結構化和非結構化的個人數據。</li>
<li>DataAI Precision Resilience 使用 DataAI Command Graph 進行細粒度、定向的恢復，而無需執行完整恢復。</li>
</ul>
</div><p>Veeam's depiction of resilience as the underlying foundation to these elements was an interesting vision, according to Johnny Yu, an analyst with IDC. However, he's curious how receptive security teams will be.</p>
<div class="lb-trans"><p>Veeam 將韌性視為這些元素的基礎，這一觀點引起了 IDC 分析師 Johnny Yu 的興趣。然而，他對安全團隊的接受程度感到好奇。</p>
</div><p>&#34;Traditionally, a whole lot of that is the purview of the security team, whereas the resilience is the data protection stuff we're used to from the days of yesteryear,&#34; Yu said.</p>
<div class="lb-trans"><p>“傳統上，這些都是安全團隊的職責，而韌性是我們從過去的日子裏習慣的數據保護內容，” Yu 説。</p>
</div><p>However, he pointed out that, while Veeam buyers are primarily on the data protection side, this unification is bringing security teams into those discussions.</p>
<div class="lb-trans"><p>然而，他指出，雖然 Veeam 的買家主要集中在數據保護方面，但這種統一正在將安全團隊納入這些討論。</p>
</div><p>&#34;Data security is being brought into those conversations because they have a seat at the table and they need to know how these products work or, at the very least, how the product will interact with their own stuff on the security side,&#34; Yu said.</p>
<div class="lb-trans"><p>“數據安全被納入這些對話，因為他們在桌子上有一席之地，他們需要了解這些產品如何工作，或者至少了解該產品如何與他們在安全方面的內容互動，” Yu 説。</p>
</div><h2>Veeam Data Platform 13.1 coming soon</h2>
<div class="lb-trans"><h2>Veeam Data Platform 13.1 即將發佈</h2>
</div><p>Veeam also announced a preview of Veeam Data Platform 13.1, with over 70 new updates on the way.</p>
<div class="lb-trans"><p>Veeam 還宣佈了 Veeam Data Platform 13.1 的預覽，預計將推出超過 70 項新更新。</p>
</div><p>Veeam released v13 of the platform in November of last year, with cybersecurity and AI at the forefront. Version 13.1builds on the last iteration with capabilities that emphasize unifying previously siloed departments of security, compliance and governance.</p>
<div class="lb-trans"><p>Veeam 在去年 11 月發佈了 v13 版本的平台，將網絡安全和人工智能置於首位。版本 13.1 在上一版本的基礎上，增強了統一之前孤立的安全、合規和治理部門的能力。</p>
</div><p>Scheduled to be generally available in early Q3 2026, 13.1 includes the following, with more features being revealed closer to release:</p>
<div class="lb-trans"><p>預計將在 2026 年第三季度初正式發佈，13.1 包括以下內容，更多功能將在發佈前揭曉：</p>
</div><ul>
<li>Portability across more hypervisors, including OpenShift.</li>
<li>Cybersecurity enhancements and security ecosystem reinforcement.</li>
<li>Expanded threat detection that will cover AWS, Azure, NAS and Microsoft 365,</li>
<li>Built-in malware protection.</li>
<li>Automated Active Directory (AD) forest recovery.</li>
</ul>
<div class="lb-trans"><ul>
<li>支持更多虛擬化平台的可移植性，包括 OpenShift。</li>
<li>網絡安全增強和安全生態系統強化。</li>
<li>擴展的威脅檢測，將覆蓋 AWS、Azure、NAS 和 Microsoft 365。</li>
<li>內置惡意軟件保護。</li>
<li>自動化的活動目錄（AD）森林恢復。</li>
</ul>
</div><p>Vanover singled out the automated AD forest recovery as a particular standout. Using a wizard-driven approach, 13.1 turns a complex, multi-step process into a single action that takes minutes.</p>
<div class="lb-trans"><p>Vanover 特別指出自動化的 AD 森林恢復是一個突出亮點。使用嚮導驅動的方法，13.1 將一個 複雜的多步驟過程 簡化為一個只需幾分鐘的單一操作。</p>
</div><p>Poller was satisfied with the announced updates, but is looking forward to the vendor incorporating more AI and LLM capabilities down the road.</p>
<div class="lb-trans"><p>Poller 對宣佈的更新感到滿意，但期待供應商在未來整合更多的人工智能和大型語言模型能力。</p>
</div><p>&#34;What I saw was only the tip of the iceberg, where we still have to think about and use the system interface the way it is, and then we can layer AI on top of it instead, &#34; he said.</p>
<div class="lb-trans"><p>他説：“我看到的只是冰山一角，我們仍然需要考慮並使用現有的系統接口，然後我們可以在其上疊加人工智能。”</p>
</div><p>Poller added that he’d like to see the ability to use natural language to make more complex requests and queries in future releases.</p>
<div class="lb-trans"><p>Poller 補充説，他希望在未來的版本中能夠使用自然語言進行更復雜的請求和查詢。</p>
</div><p>&#34;I want to see Veeam make that leap because that's going to set them apart,&#34; he said</p>
<div class="lb-trans"><p>他説：“我希望看到 Veeam 邁出這一步，因為這將使他們與眾不同。”</p>
</div><h3>Additional updates target resilience</h3>
<div class="lb-trans"><h3>額外更新針對韌性</h3>
</div><p>Veeam also previewed two resilience-focused offerings: Veeam Intelligence ResOps for Microsoft 365 and an updated Veeam Data and AI Trust Maturity Model.</p>
<div class="lb-trans"><p>Veeam 還預覽了兩個以韌性為重點的產品：Veeam Intelligence ResOps for Microsoft 365 和更新版的 Veeam 數據與人工智能信任成熟度模型。</p>
</div><p>Veeam Intelligence ResOps is an add-on for Microsoft 365 that will be generally available in Q3 of 2026. It uses the Data Command Graph to unify data context and recovery, enabling organizations to manage, back up and retain data more intelligently and to restore only affected data in a recovery. It is initially available for Microsoft 365, but the vendor plans to add more workloads in the future.</p>
<div class="lb-trans"><p>Veeam Intelligence ResOps 是一個針對 Microsoft 365 的附加組件，預計將在 2026 年第三季度正式發佈。它使用數據命令圖來統一數據上下文和恢復，使組織能夠更智能地管理、備份和保留數據，並在恢復時僅恢復受影響的數據。最初僅適用於 Microsoft 365，但供應商計劃未來添加更多工作負載。</p>
</div><p>The Data and AI Trust Maturity Model aims to address the &#34;AI readiness gap,&#34; according to Eswaran.</p>
<div class="lb-trans"><p>根據 Eswaran 的説法，數據與人工智能信任成熟度模型旨在解決 “人工智能準備差距”。</p>
</div><p>&#34;Our research shows that while most organizations believe they are ready to scale AI safely and responsibly, many struggle to demonstrate that readiness in a board, audit, or regulatory context,&#34; he said.</p>
<div class="lb-trans"><p>他説：“我們的研究表明，儘管大多數組織認為自己準備好安全和負責任地擴展人工智能，但許多組織在董事會、審計或監管環境中難以證明這種準備。”</p>
</div><p>The model, available free to Veeam customers, provides organization leaders with a view of where they stand now with AI development and what their next steps should be. It does this by evaluating AI maturity across 12 dimensions and maps progress across five stages, identifying where controls exist, where they break down, and what the organization must prioritize to strengthen trust, governance and resilience. This provides organizations with actionable plans and concrete evidence they can present to leadership about where the business stands.</p>
<div class="lb-trans"><p>該模型免費提供給 Veeam 客户，為組織領導者提供了他們在人工智能發展方面的現狀以及下一步應採取的措施的視圖。它通過評估 12 個維度的人工智能成熟度，並在五個階段中映射進展，識別控制措施的存在、失效的地方，以及組織必須優先考慮的事項，以增強信任、治理和韌性。這為組織提供了可操作的計劃和具體證據，以向領導層展示業務的現狀。</p>
</div><p>Yu said he hoped to hear more about the maturity model, which was first presented at VeeamON last year. While Veeam has updated the maturity model, he noted that there could have been a clearer breakdown of the changes between the two models.</p>
<div class="lb-trans"><p>Yu 表示，他希望聽到更多關於成熟度模型的信息，該模型去年在 VeeamON 上首次介紹。雖然 Veeam 更新了成熟度模型，但他指出，兩個模型之間的變化可以更清晰地分解。</p>
</div><p>&#34;I want to see a side-by-side comparison to see what they added to it and the justifications for what they added,&#34; said Yu.</p>
<div class="lb-trans"><p>Yu 説：“我希望看到一個並排比較，以查看他們添加了什麼以及添加的理由。”</p>
</div><p><em>Erin Sullivan is a senior site editor at Informa TechTarget covering data technologies.</em></p>
<div class="lb-trans"><p><em>Erin Sullivan 是 Informa TechTarget 的高級網站編輯，負責數據技術的報道。</em></p>
</div>

VeeamON 2026 更新旨在提升 AI 的信任度和彈性