Westcon-Comstor en Fortanix: De Samenwerking die AI-Databeveiliging en Cloud Financial Management Verbindt

december 2, 2025

De recente aankondiging dat Westcon-Comstor de geavanceerde databeveiligingsoplossingen van Fortanix gaat distribueren, markeert een belangrijk moment voor organisaties die artificiële intelligentie omarmen. In een tijdperk waar data de brandstof is voor AI-modellen, is het beveiligen van deze data niet langer een puur technische aangelegenheid, maar een fundamentele pijler voor bedrijfscontinuïteit en financiële stabiliteit. De samenwerking tussen Westcon-Comstor en Fortanix voor het verbeteren van AI-databeveiliging biedt de markt een cruciale oplossing. Het stelt bedrijven in staat om te innoveren met generatieve AI en andere datagedreven technologieën, terwijl ze tegelijkertijd de controle behouden over hun meest waardevolle digitale activa. Dit vormt de basis voor een voorspelbaar en beheersbaar cloudkostenmodel, een essentieel principe binnen een volwassen FinOps-praktijk.

Luister naar dit artikel:

Het implementeren van AI-workloads in de cloud zonder een robuuste beveiligingsstrategie is een recept voor financiële onzekerheid. De risico's gaan veel verder dan de directe kosten van een datalek. Denk aan de torenhoge boetes onder de GDPR, die kunnen oplopen tot miljoenen euro's, of het verlies van intellectueel eigendom wanneer een zorgvuldig getraind AI-model wordt gestolen. Daarnaast zijn er de operationele kosten: forensisch onderzoek, het herstellen van systemen, communicatie met klanten en de onvermijdelijke reputatieschade. Deze onvoorspelbare, potentieel catastrofale uitgaven ondermijnen elke poging tot accurate financiële forecasting en budgettering, twee kernactiviteiten binnen FinOps. Een onbeheerd beveiligingsrisico is in essentie een onbeheerd financieel risico dat de waarde van cloudinvesteringen direct bedreigt.

De kern van de oplossing die Fortanix biedt, en die nu via Westcon-Comstor breder beschikbaar wordt, is het vermogen om data te beveiligen gedurende de gehele levenscyclus: in rust (at-rest), tijdens transport (in-transit) en, cruciaal voor AI, tijdens het gebruik (in-use). Dit laatste wordt mogelijk gemaakt door confidential computing, een technologie die data versleutelt binnen een beveiligde enclave, zelfs terwijl de processor er berekeningen op uitvoert. Hierdoor kunnen organisaties gevoelige datasets gebruiken om AI-modellen te trainen zonder het risico te lopen dat de data wordt blootgesteld. Dit gecentraliseerde platform voor databeveiliging biedt de technische controles die nodig zijn om een effectief cloud governance-beleid af te dwingen. Het automatiseert de beveiliging en zorgt voor compliance, waardoor de weg wordt vrijgemaakt voor veilige en verantwoorde innovatie.

advertenties

Het integreren van geavanceerde databeveiliging, zoals de oplossingen van Fortanix, is een teken van een volwassen FinOps-strategie. Het verschuift de focus van reactieve kostenbesparingen naar proactief waardebehoud en risicobeheer. Door te investeren in het voorkomen van kostbare datalekken, borgen organisaties de financiële voorspelbaarheid van hun cloud-operaties. Een veilige omgeving stelt engineeringteams bovendien in staat om sneller te innoveren, wat de time-to-market verkort en de ROI van cloud-native applicaties verhoogt. Het maakt het ook mogelijk om de kosten van beveiliging via showback- of chargeback-modellen toe te wijzen aan de business units die AI-diensten gebruiken. Dit creëert bewustzijn over de totale kosten en stimuleert een holistische benadering waarbij prestaties, kosten en beveiliging in balans worden gebracht.

Olivia Nolan is redacteur bij MSP2Day, waar zij zich richt op het vertalen van complexe IT- en technologische ontwikkelingen naar toegankelijke en inspirerende artikelen. Met haar ervaring als content manager en social media expert weet zij inhoud niet alleen informatief, maar ook aantrekkelijk en relevant te maken voor een breed publiek.

BCN en Zadara Lanceren Afrika’s Eerste Neutrale AI-Fabriek: Een Revolutie in Toegankelijkheid

De Financiële Risico’s van Gefragmenteerde Data Back-up: Een FinOps Perspectief