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Aktuelle Fragen

Was ist eine autonome Datenbank?

Eine autonome Datenbank ist eine Cloud-Datenbank, die Machine Learning nutzt, um Datenbankoptimierung, Sicherheit, Backups, Updates und andere Routineverwaltungsaufgaben zu automatisieren, die üblicherweise von Datenbankadministratoren (DBAs) ausgeführt werden. Im Gegensatz zu einer herkömmlichen Datenbank führt eine autonome Datenbank all diese Aufgaben und mehr ohne menschliches Eingreifen aus.

Warum eine autonome Datenbank verwenden?

Datenbanken speichern wichtige Geschäftsinformationen und sind für den effizienten Betrieb moderner Unternehmen unerlässlich. Datenbankadministratoren sind häufig mit den zeitaufwändigen manuellen Aufgaben der Verwaltung und Pflege von Datenbanken überlastet. Die Anforderungen der aktuellen Workloads können zu DBA-Fehlern führen, die sich katastrophal auf die Verfügbarkeit, Performance und die Sicherheit auswirken können.

Wenn Sie beispielsweise keinen Patch oder kein Sicherheitsupdate anwenden, können Sicherheitslücken entstehen. Wenn der Patch nicht korrekt angewendet wird, kann dies den Sicherheitsschutz insgesamt schwächen oder aufheben. Wenn die Datenbank nicht sicher ist, besteht für das Unternehmen das Risiko von Datenverletzungen, die schwerwiegende finanzielle Auswirkungen haben und sich negativ auf den Ruf eines Unternehmens auswirken können.

Unternehmensanwendungen fügen bestehenden Datenbanken neue Datensätze hinzu oder verwenden Datenbankinformationen, um Berichte zu erstellen, Trends zu analysieren oder nach Anomalien zu suchen. Dies kann dazu führen, dass Datenbanken um viele Terabyte anwachsen und hochkomplex werden. Dadurch wird es für DBAs noch schwieriger, sie zu verwalten, zu sichern und für maximale Performance zu optimieren. Datenbanken, die langsam laufen oder aufgrund von Ausfallzeiten nicht verfügbar sind, können sich negativ auf die Mitarbeiterproduktivität auswirken und Kunden frustrieren.

Die Menge und Geschwindigkeit der Daten, die dem Unternehmen zur Verfügung stehen, nimmt zu. Dies erhöht die Notwendigkeit eines effizienten und sicheren Datenbankmanagements, das die Datensicherheit erhöht, Ausfallzeiten reduziert, Performance verbessert und nicht anfällig für menschliche Fehler ist. Eine autonome Datenbank kann genau diese Ziele erreichen.

In Datenbanken gespeicherte Datentypen

In einem Datenbankmanagementsystem gespeicherte Informationen können entweder sehr strukturiert (z. B. Buchhaltungsunterlagen oder Kundeninformationen) oder unstrukturiert (z. B. digitale Bilder oder Tabellenkalkulationen) sein. Die Daten sind direkt für Kunden und Mitarbeiter zugänglich, während Unternehmenssoftware, Websites oder mobile Apps indirekt darauf zugreifen. Darüber hinaus nutzen viele Softwaretypen, z. B. Business Intelligence-, Customer Relationship Management- und Supply Chain-Anwendungen, in Datenbanken gespeicherte Informationen.

Komponenten einer autonomen Datenbank

Eine autonome Datenbank besteht aus zwei Schlüsselelementen, die an den Workload-Typen ausgerichtet sind.

  • Ein Data Warehouse erfüllt zahlreiche Funktionen im Zusammenhang mit Business Intelligence-Aktivitäten und nutzt Daten, die im Voraus für die Analyse vorbereitet wurden. Die Data Warehouse-Umgebung verwaltet auch alle Datenbanklebenszyklusvorgänge, kann Abfrage-Scans für Millionen von Zeilen durchführen, ist auf Unternehmensanforderungen skalierbar und kann in Sekundenschnelle bereitgestellt werden.
  • Die Transaktionsverarbeitung ermöglicht zeitbasierte Transaktionsprozesse wie Echtzeitanalysen, Personalisierung und Betrugserkennung. Die Transaktionsverarbeitung umfasst normalerweise eine sehr kleine Anzahl von Datensätzen, basiert auf vordefinierten Vorgängen und ermöglicht eine einfache Anwendungsentwicklung und -bereitstellung.

Mehr erfahren über autonomes Data Warehousing und Transaktionsverarbeitung

Funktionsweise einer autonomen Datenbank

Eine autonome Datenbank nutzt KI und Machine Learning, um eine vollständige End-to-End-Automatisierung für Bereitstellung, Sicherheit, Updates, Verfügbarkeit, Performance, Änderungsmanagement und Fehlervermeidung bereitzustellen.

Insofern weist eine autonome Datenbank spezifische Merkmale auf.

  • Sie ist selbstverwaltet. Das gesamte Datenbank- und Infrastrukturmanagement, Überwachung und Abstimmung sind automatisiert. Datenbankadministratoren werden allerdings weiterhin für Aufgaben wie die Verwaltung der Verbindung von Anwendungen und die Nutzung der datenbankinternen Funktionen und Funktionen ohne Anwendungscode durch Entwickler benötigt.
  • Sie ist selbstsichernd.Integrierte Funktionen schützen vor externen Angriffen sowie vor böswilligen, internen Nutzern. Dies hilft, Bedenken hinsichtlich Cyberangriffen auf nicht gepatchte oder unverschlüsselte Datenbanken auszuräumen.
  • Sie ist selbstreparierend. Dies kann Ausfallzeiten verhindern, einschließlich ungeplanter Wartungsarbeiten. Eine autonome Datenbank kann weniger als 2,5 Minuten Ausfallzeit pro Monat erfordern, einschließlich Patches.

Mehr erfahren über Machine Learning und die autonome Datenbank

Vorteile einer autonomen Datenbank

Eine autonome Datenbank bietet mehrere Vorteile.

  • Maximale Datenbankverfügbarkeit, Performance und Sicherheit – einschließlich automatischer Patches und Fixes
  • Eliminierung manueller, fehleranfälliger Verwaltungsaufgaben durch Automatisierung
  • Reduzierte Kosten und verbesserte Produktivität durch Automatisierung von Routineaufgaben

Eine autonome Datenbank ermöglicht es einem Unternehmen auch, die Mitarbeiter des Datenbankmanagements für qualifiziertere Arbeiten einzusetzen, die einen höheren geschäftlichen Nutzen schaffen, darunter Datenmodellierung, Unterstützung von Programmierern bei der Datenarchitektur und Planung zukünftiger Kapazitäten. In einigen Fällen kann eine autonome Datenbank das Unternehmen dabei unterstützen, Geld zu sparen. Sie minimiert die Anzahl der für die Verwaltung seiner Datenbanken erforderlichen Datenbankadministratoren und ermöglicht es dem Unternehmen, sie für strategischere Aufgaben einzusetzen.

Intelligente Technologien unterstützen autonome Datenbanken

Mehrere grundlegende intelligente Technologien unterstützen autonome Datenbanken. Sie ermöglichen die Automatisierung alltäglicher, aber wichtiger Aufgaben wie Routinewartung, Skalierung, Sicherheit und Datenbankoptimierung. Beispielsweise umfassen Machine Learning und künstliche Intelligenz der autonomen Datenbank eine Abfrageoptimierung sowie eine automatische Speicher- und Storageverwaltung, um eine vollständig selbstregulierende Datenbank bereitzustellen.

Machine Learning-Algorithmen unterstützen Unternehmen dabei, ihre Datenbanksicherheit zu verbessern, indem sie riesige Mengen protokollierter Daten analysieren und Ausreißer und ungewöhnliche Muster kennzeichnen, bevor Eindringlinge Schaden anrichten können. Machine Learning kann das System automatisch und kontinuierlich ohne manuelle Eingriffe patchen, abstimmen, sichern und aktualisieren, ohne seinen Betrieb unterbrechen zu müssen. Diese Automatisierung minimiert das Risiko, dass entweder ein menschlicher Fehler oder ein schädliches Verhalten Datenbankabläufe oder die Sicherheit beeinträchtigt.

Darüber hinaus verfügen autonome Datenbanken über einige spezifische Funktionen.

  • Einfache Skalierbarkeit. Ein cloudbasierter Datenbankserver kann seine Rechner- und Speicherressourcen bei Bedarf sofort erweitern oder reduzieren. Ein Unternehmen könnte beispielsweise von acht Rechenkernen für Datenbanken auf 16 Kerne umsteigen, um die Verarbeitung am Quartalsende zu beschleunigen, und danach erneut auf die kostengünstigeren acht Kerne zurückgreifen. Es könnte sogar alle Rechenressourcen über das Wochenende herunterfahren, um Kosten zu senken, und diese dann am Montagmorgen erneut starten.
  • Nahtloses Datenbank-Patching. Viele Dateneinbrüche treten durch Systemschwachstellen auf, für die bereits ein Sicherheits- oder Schwachstellen-Patch verfügbar ist, aber noch nicht eingesetzt wurde. Eine autonome Datenbank verhindert dieses Problem, indem Patches automatisch in einer bestimmten Reihenfolge gegen die Cloud-Server ausgeführt werden, um Ausfallzeiten zu vermeiden.
  • Integrierte Intelligenz. Eine autonome Datenbank integriert Überwachungs-, Verwaltungs- und Analysefunktionen, die Machine Learning und KI-Möglichkeiten nutzen. Ziel ist es, die Datenbankoptimierung zu automatisieren, Anwendungsausfälle zu vermeiden und die Sicherheit der gesamten Datenbankanwendung zu verbessern.

Der Entwicklervorteil

Mit einer autonomen Datenbank können Entwickler schnell skalierbare und sichere Unternehmensanwendungen aus Daten erstellen und in einer vorkonfigurierten, vollständig verwalteten und sicheren Umgebung speichern.

Erfahren Sie mehr über Oracle Autonomous Database und Oracle Application Express

Bereitstellungsoptionen für autonome Datenbanken

Es gibt zwei Optionen zum Bereitstellen einer autonomen Datenbank.

  • Serverless-Bereitstellung. Bei der Serverless-Bereitstellung teilen sich mehrere Benutzer dieselben Cloud-Infrastrukturressourcen. Die Serverless-Bereitstellung ist die einfachste Option. Es gibt keine Verpflichtung und Nutzer können von der schnellen Datenbereitstellung und Anwendungsentwicklung profitieren. Nutzer können auch unabhängige Rechen- und Speicherskalierbarkeit nutzen. In diesem Bereitstellungsmodell sind die Nutzer für die Bereitstellung und Verwaltung von Datenbanken verantwortlich, während Anbieter für die Bereitstellung und Verwaltung der Infrastruktur zuständig sind.
  • Dedizierte Bereitstellung. Die dedizierte Bereitstellung ermöglicht es dem Nutzer, die autonome Datenbank in einer dedizierten (nicht gemeinsam genutzten) Cloud-Infrastruktur bereitzustellen. Dieses Bereitstellungsmodell verfügt über keine gemeinsam genutzten Prozessor-, Speicher-, Netzwerk- oder Storage-Ressourcen. Die dedizierte Bereitstellung bietet eine bessere Kontrolle und Anpassung der gesamten Umgebung und eignet sich ideal für Nutzer, die ihre autonome Datenbank an die spezifischen organisatorischen Anforderungen anpassen möchten. Darüber hinaus ermöglicht die dedizierte Bereitstellung einen einfachen Übergang von On-Premise-Datenbanken zu einer vollständig autonomen und isolierten privaten Datenbank-Cloud.

Beide Workload-Typen – Data Warehouse und Transaktionsverarbeitung – können mit beiden Optionen bereitgestellt werden.

Entdecken Sie Serverless- und dedizierte Bereitstellungen sowie die dedizierte Cloud-Exadata-Infrastruktur

Auswahl einer autonomen Datenbank

Autonome Datenbanken bieten Unternehmen viele Vorteile. Wenn Sie die für Ihr Unternehmen verfügbaren Angebote bewerten möchten, achten Sie auf vier Hauptfunktionen.

  • Serverless-Bereitstellung. Bei der Serverless-Bereitstellung teilen sich mehrere Benutzer dieselben Cloud-Infrastrukturressourcen. Die Serverless-Bereitstellung ist die einfachste Option. Es gibt keine Verpflichtung und Nutzer können von der schnellen Datenbereitstellung und Anwendungsentwicklung profitieren. Nutzer können auch unabhängige Rechen- und Speicherskalierbarkeit nutzen. In diesem Bereitstellungsmodell sind die Nutzer für die Bereitstellung und Verwaltung von Datenbanken verantwortlich, während Leistungserbringer für die Bereitstellung und Verwaltung der Infrastruktur zuständig sind.
  • Dedizierte Bereitstellung. Die dedizierte Bereitstellung ermöglicht es dem Nutzer, die autonome Datenbank in einer dedizierten (nicht gemeinsam genutzten) Cloud-Infrastruktur bereitzustellen. Dieses Bereitstellungsmodell verfügt über keine gemeinsam genutzten Prozessor-, Speicher-, Netzwerk- oder Storage-Ressourcen. Die dedizierte Bereitstellung bietet eine bessere Kontrolle und Anpassung der gesamten Umgebung und eignet sich ideal für Nutzer, die ihre autonome Datenbank an die spezifischen organisatorischen Anforderungen anpassen möchten. Darüber hinaus ermöglicht die dedizierte Bereitstellung einen einfachen Übergang von On-Premise-Datenbanken zu einer vollständig autonomen und isolierten privaten Datenbank-Cloud.

Die Zukunft autonomer Datenbanken

Um unternehmenskritische Informationen bereitzustellen, werden Daten heute mit einer deutlich höheren Geschwindigkeit generiert als mit der manuellen Verwaltung und Verarbeitung. Autonome Datenbanken bieten Unternehmen aufgrund ihrer intelligenten Automatisierungsfunktionen viele Vorteile gegenüber herkömmlichen Datenbanken. Es wird erwartet, dass Unternehmen zunehmend auf dieses Datenbankmodell migrieren, um von diesen Vorteilen zu profitieren, einen Wettbewerbsvorteil beizubehalten und die IT-Bemühungen eher auf Innovation als auf Datenbankverwaltung konzentrieren zu können.

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