Gerenciamento de dados com tecnologia de IA para Azure e M365.

Garantir a resiliência cibernética em ambientes Microsoft.

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Facilite a segurança e o gerenciamento de dados.

Nossas soluções integradas proporcionam experiências aprimoradas aos clientes e resultados confiáveis.

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Resiliência cibernética inigualável

Com ferramentas avançadas de proteção de dados, detecção e recuperação rápida criadas para o M365 e o Azure.

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Recuperação cibernética limpa

Com soluções de backup imutáveis com air-gap virtual, criadas para reduzir o impacto de ataques cibernéticos ou desastres de dados.

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Resposta integrada a incidentes

Com geração de relatórios de detecção das principais ameaças e anomalias das soluções da Veritas para o Microsoft Sentinel.

Otimize a proteção e a conformidade de seus dados do Azure.

O poder combinado da proteção de dados da Veritas com os amplos serviços de nuvem do Azure oferece às organizações empresariais uma solução verdadeiramente unificada. Isso inclui ferramentas para proteção e backup de dados, recuperação cibernética e conformidade regulamentar, tudo em um ambiente Azure seguro e dimensionável.

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Validação do Veritas REDLab para o Microsoft Defender

A Microsoft se tornou o primeiro parceiro do Veritas 360 Defense a obter a Validação Veritas REDLab para suas soluções de segurança.

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Aprimore o M365 com proteção de dados, resiliência e conformidade.

A Veritas aprimora o Microsoft 365 com proteção robusta de dados, garantindo resiliência contra ataques cibernéticos e perda de dados. Nossas soluções fornecem às organizações empresariais insights valiosos para gerenciar melhor seus dados M365, capturar eficiências operacionais e manter a conformidade, minimizando os riscos legais.

Veritas no Microsoft Ignite

Explore nossas soluções de proteção de dados, resiliência e conformidade criadas para o Microsoft Azure, M365 e Teams.

O melhor em gerenciamento de dados, conformidade e segurança para seus dados combinado com o melhor lugar para colocá-los, a Microsoft.
Dmitry Bromberg
Líder Azure
Microsoft

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