Arquitetura convergida de dados no desenvolvimento de aplicativos

Guia Web/Móvel

As aplicações web e móveis geralmente contêm um front-end visível ao usuário, um gerador de consultas e um back-end que faz a computação de dados e atende ao front-end. Em resposta a solicitação de um usuário ou de uma API, uma aplicação web interage com a API ou com os dados persistentes armazenados no banco de dados. A aplicação deve suportar diferentes clientes, como navegadores e dispositivos móveis, e interagir com outros sistemas e aplicações por meio de APIs e eventos. O backend deve ser seguro e redimensionável sob demanda.

Crie sua aplicação web como um conjunto de microsserviços que podem ser testados, implementados e pertencentes a diferentes equipes de aplicações de forma independente. Exponha serviços como APIs REST e comunique-se com outros microsserviços usando uma malha de eventos integrada para eventos e mensagens ou APIs criadas por microsserviço. Incorpore machine learning a aplicativos inteligentes com modelos ML através de endpoints REST no banco de dados.

Aplicativos web e móveis precisam ser redimensionáveis para lidar com picos de demanda e operar sob estresse com baixa latência. Eles devem estar disponíveis 24/7, serem resilientes o suficiente para produzir dados sempre que solicitado e não deve perder nenhuma informação armazenada.

Os aplicativos móveis são construídos com estruturas front-end como React Native ou SwiftUI, criando a interface do usuário que interage com um back-end para todos os seus dados e serviços de enriquecimento. O desenvolvedor pode se concentrar no fluxo de trabalho e na lógica da aplicação, acessando o back-end por meio de APIs bem definidas, resilientes, seguras e dimensionáveis de forma autônoma.

A segurança é de extrema importância para aplicativos web expostos na internet. Criptografia de dados, TLS, proteção DDoS, firewalls e gestão granular de acesso do usuário e aos dados são essenciais. Tanto a segurança do banco de dados quanto a segurança da aplicação são importantes e tratadas com senhas e chaves acessadas por meio do Oracle Database Wallet e do serviço OCI Vault.

Princípios de design

Use frameworks leves de código-aberto e linguagens de programação robustas

Crie um front-end móvel e na Web em Javascript (React) ou SwiftUI. Para dados de back-end e serviços de aplicativos, inclua suporte a linguagens poliglotas (Python, Node.js, Java, PL/SQL, Go etc.) para permitir casos de uso e microsserviços escritos nessas linguagens. Processe os dados próximo ao seu armazenamento.

Crie aplicativos como serviço que se comuniquem sobre APIs

Uma aplicação web ou móvel geralmente precisa fazer interface com outros sistemas e serviços de negócios que estão fora da organização. Serviços que são parte integrante de uma aplicação web deve ser capaz de interagir e colaborar através de APIs bem definidas. Use Oracle REST Data Services (ORDS) para usar APIs de dados, ou para desenvolver novas APIs. Use endpoints REST prontos por meio de serviços OML e execução Python incorporada OML4Py para habilitar machine learning. Use API Gateways disponíveis no Oracle Cloud como ponto único de entrada para todos os clientes e encaminhe solicitações de API para o serviço apropriado. Configure os serviços de balanceador de carga e os controles de ingresso para oferecer uma comunicação segura de API entre os microsserviços.

Use serviços totalmente gerenciados para eliminar a complexidade no desenvolvimento de aplicações, reduzir os tempos de execução e simplificar o gerenciamento de dados

A manutenção de uma infraestrutura de aplicação móveis ou da Web vem com a responsabilidade de implementar, atualizar, corrigir, dimensionar e proteger a configuração. Use serviços gerenciados como o Oracle Autonomous Database e uma série de outros serviços gerenciados no Oracle Cloud para maximizar a disponibilidade e escalabilidade e responder às demandas em constante mudança de aplicativos móveis e da Web. Os serviços gerenciados garantem que a aplicação esteja disponível 24/7/365 e protegido quando ocorrer uma falha no datacenter onde a infraestrutura está hospedada. Use serviços autogerenciáveis somente quando um serviço gerenciado pelo fornecedor estiver indisponível.

Mantenha a camada da aplicação sem monitoramento de estado

Mantenha os componentes de camada intermediária da aplicação sem monitoramento de estado. Se o estado da aplicação for armazenado, use o Oracle Autonomous Database para armazenar os dados e o estado da aplicação para consistência, durabilidade e capacidade de recuperação rápida da raiz do estado da aplicação. Manter o estado em um banco de dados é mais simples e eficiente na recuperação geral de uma aplicação.

Use banco de dados convergidos com suporte integrado através dos dados.

As aplicações móveis e web usam dados em formatos diferentes e precisam armazenar, pesquisar e processar os dados em um armazenamento de dados. Os dados podem ser tabulados (relacional), desestruturados, formatados em XML e JSON, espaciais ou gráficos. Tradicionalmente, essa disparidade significava usar um banco de dados relacional para dados relacionais, um armazenamento de documentos para dados não estruturados e bancos de dados gráficos para dados hierárquicos vinculados. Porém, usar diversos banco de dados aumenta a complexidade operacional e deixa os dados inconsistentes. Para resolver esse problema, use o Oracle Autonomous Database convergente para armazenar vários tipos de dados, indexá-los e fornecer maneiras de pesquisar os dados e usá-los para análises unificadas em todos os dados.

Monitoramento e rastreamento completos do instrumento

Uma aplicação web ou móvel pode conter centenas de serviços, de diversas aplicações ou equipes comerciais. A observabilidade unificada com interfaces de ferramentas abertas é importante para obter visibilidade do comportamento desses sistemas inerentemente distribuídos. Centralize a solução de observabilidade usando as métricas, logs e rastreamento exportados de todas as camadas da aplicação e camadas de dados. Esses serviços monitoram toda a pilha, do front-end ao back-end, ajudando a localizar e corrigir problemas na aplicação rapidamente e se tornar a plataforma para ajuste contínuo de desempenho.

Elimine o ponto único de falha por meio da replicação automatizada de dados e da recuperação de falhas

As aplicações Web e móveis devem ser resilientes, capazes de se recuperar de falhas, minimizar o tempo de inatividade e eliminar a perda de dados. A redundância ajuda a eliminar pontos únicos de falha: use o Kubernetes para gerenciar a resiliência de contêineres de banco de dados e contêineres de aplicativos. O operador Oracle Database Kubernetes é projetado justamente para isso, usando pipelines CI/CD que incluem o nível dos dados. Em clusters Kubernetes, configure pools de nós com um mínimo de três nós com cada nó em um domínio de disponibilidade separado em uma região de domínio de multidisponibilidade no OCI. Em uma região de domínio de disponibilidade único no OCI, configure pools de nós no Kubernetes com cada nó em um domínio de falha separado. Use um único balanceador de carga público e vários balanceadores de carga privados com vários controladores de entrada para redundância no Kubernetes.

Configure o Autonomous Database para máxima disponibilidade usando o Autonomous Data Guard para minimizar o tempo de inatividade operacional e a perda de dados.

Siga o princípio do privilégio mínimo para garantir que os usuários e as contas de serviço tenham apenas o privilégio mínimo necessário para executar suas tarefas. Controle quem tem acesso aos componentes da aplicação web usando o Cloud Identity and Access Management (IAM), incluindo o banco de dados. Use a autenticação multifator no IAM para impor uma autenticação forte para que os administradores restrinjam o acesso aos componentes e ao banco de dados da aplicação.

Arquitetura

Esse padrão de arquitetura de dados convergentes para uma aplicação web ou móvel é composto por um front-end e microsserviços com o back-end usando a aplicação e os serviços de dados criados no Oracle Autonomous Database. Adicionalmente, para os serviços indisponíveis no banco de dados, os microsserviços em contêineres são gerenciados em um cluster do Kubernetes.

O diagrama a seguir ilustra essa arquitetura de referência.

A arquitetura possui os seguintes componentes (os componentes podem ser serviços totalmente gerenciados no Oracle Cloud Infrastructure ou serviços equivalentes em outros ambientes de implementação. Por exemplo, o Oracle Autonomous Database é um serviço gerenciado no OCI e o Oracle Database é executado em outros ambientes).

• Oracle Autonomous Database
  O Oracle Autonomous Database fornece serviços de dados para todos os tipos de dados a serem armazenados, processados e analisados – banco de dados operacional, armazenamento de dados e análises. Além disso, fornece serviços de aplicações que incluem uma plataforma integrada de eventos e mensagens (filas de eventos transacionais), machine learning, APIs REST e um ambiente de desenvolvimento de low code. Isso é uma plataforma completa de dados para o desenvolvimento moderno de aplicativos web/móveis na forma de microsserviços.
• Container Engine for Kubernetes (OKE)
  O serviço Kubernetes é um serviço totalmente gerenciado, escalável e altamente disponível que você pode usar para implementar seus aplicativos em contêineres na nuvem. Você especifica os recursos de computação que seus aplicativos exigem e o Container Engine os provisiona na OCI em uma tenancy existente. O Container Engine usa o Kubernetes para automatizar a implementação, dimensionamento e gerenciamento de aplicativos em contêineres em clusters de hosts.
• Load balancer
  O serviço Oracle Cloud Infrastructure Load Balancing fornece distribuição de tráfego automatizada de um único ponto de entrada para vários servidores no back-end.
• Oracle Cloud Infrastructure Identity and Access Management (OCI IAM)
  O OCI IAM fornece autenticação robusta, MFA, login social, autorregistro para usuários finais, gerenciamento de identidade, logon único (SSO ) e controle de identidade para aplicações.

Casos de uso

Este caso de uso descreve um exemplo de uma aplicação móvel de entrega de alimentos chamado GrabDish que usa uma arquitetura de microsserviços com o Autonomous Database e bancos de dados em contêineres (Pluggable Database in a Container Database) para cada um de seus serviços. Ele usa a plataforma de mensagens integrada Transactional Event Queues (TEQ) para mensagens, simplificando os padrões comuns de microsserviços para desenvolvedores. O GrabDish exibe serviços de IA/ML, além de uma variedade de tipos de dados usados, programando o aplicativo em diversas linguagens. Para mais detalhes, veja o Livelabs do GrabDish em http://bit.ly/simplifymicroservices

Explore Mais

Saiba mais sobre recursos relacionados.

• Página de microsserviços
• Página do Desenvolvedor Database App

Guia Orientado a eventos

As soluções de mensagens conectam componentes de aplicações, inclusive soluções de sistemas on-premises existentes para a nuvem. Os payloads de mensagem são eventos que são gerados pela aplicação, entradas do usuário, alterações de dados ou eventos gerados pelo dispositivo. O sistema de mensagens permite a transferência de eventos e dados como parte de um pipeline de processamento distribuído bem definido ou para publicação de mensagens e eventos para vários sistemas downstream independentes que processam, enriquecem e analisam dados. A maioria dos aplicativos modernos criadas com microsserviços dependem de uma arquitetura orientada por eventos. Uma Event Mesh permite que qualquer evento produzido em um sistema seja consumido com segurança em qualquer outro lugar no sistema distribuído onde seja necessário quase em tempo real, usando um ou vários agentes de eventos. Depois que um evento é processado, os dados (payload) são armazenados em um data lakehouse para análise e treinamento de modelos de IA/ML.

Crie soluções de mensagens que sejam altamente disponíveis, confiáveis e flexíveis. Use a plataforma de banco de dados convergente, os serviços de nuvem e as práticas recomendadas da Oracle para fornecer mensagens e soluções uniformes com base nas necessidades de negócios. Essas recomendações ajudam a minimizar a integração de desenvolvimento, a sobrecarga de implementação e a carga de gerenciamento de longo prazo.

As soluções de mensagens conectam os componentes das aplicações, incluindo os sistemas on-premises e as soluções na nuvem. Eles permitem a transferência de dados como parte de um pipeline de processamento distribuído e convergente bem definido ou publicam mensagens e eventos para vários sistemas downstream independentes que evoluem independentemente.

Essas soluções também devem acomodar de forma transparente picos não planejados no carregamento de mensagens, armazenando os dados em buffer e ajustando dinamicamente os recursos do processo. No passado, era um desafio para as empresas implementarem e gerenciarem soluções de mensagens confiáveis que atendessem a esses objetivos sem complexidade e despesas indevidas. No entanto, essa implementação agora pode ser direta na nuvem com serviços de mensagens projetados para escala e desempenho.

Princípios de design

Use os princípios de design a seguir para criar suas aplicações ou plataforma de mensagens com a arquitetura de dados convergentes.

Crie aplicativos como serviços que se comunicam por meio de APIs

Use APIs JMS ou Kafka para processar mensagens com o Oracle Transactional Event Queues. O uso das APIs padrão fornece portabilidade de aplicação e permite que você crie aplicações de mensagens híbridos e multicloud perfeitamente.

Use serviços totalmente gerenciados para reduzir a complexidade do desenvolvimento, execução e gestão de dados da aplicação.

Execute aplicações em serviços totalmente gerenciados com manutenção integrada da infraestrutura, além de correções automáticas de segurança. Você pode aproveitar a automação do redimensionamento em resposta às mudanças de carga. Use o Oracle Autonomous Database, um serviço Oracle Database totalmente gerenciado na OCI. O Oracle Transactional Event Queues é um recurso integrado ao banco de dados disponível em todas as regiões da OCI.

Use banco de dados convergidos com suporte integrado através dos dados

Use o Oracle Autonomous Database que oferece suporte nativo a diversos tipos de dados—JSON, relacional, gráficos, espaciais, e muitos outros. Use o recurso do banco de dados para simplificar a lógica da aplicação. Por exemplo, use SQL para consultas, uniões e análises. Use transações para garantir consistência e isolamento, e algoritmos e análises de machine learning integrados para evitar transferências de dados desnecessárias. Use os recursos de segurança do banco de dados e o controle de acesso para proteger dados confidenciais e use a replicação para melhorar a disponibilidade, escalabilidade e resiliência do seu aplicativo.

Monitoramento e rastreamento completos do instrumento

Uma aplicação de mensagens pode conter centenas de serviços, pertencentes a diferentes aplicações e equipes. A observabilidade unificada com interfaces de ferramentas abertas é importante para obter visibilidade do comportamento desses sistemas distribuídos complexos. Em vez de cada equipe construir sua própria solução, centralize as métricas, logs e rastreamentos exportados de todas as camadas da aplicação. As métricas TEQ podem ser exportadas para o Prometheus, que suporta painéis Grafana para fluxos de trabalho de depuração e ajuste de desempenho.

Elimine pontos únicos de falha por meio do dimensionamento horizontal e automatize a recuperação de falhas.

Como o TEQ faz parte do Oracle Autonomous Database, as aplicações se beneficiam da alta disponibilidade integrada e dos recursos de recuperação de desastres entre regiões sem nenhum trabalho adicional.

As mensagens transacionais do TEQ também simplifica a recuperação quando houver falhas externas.

Implementar uma abordagem profunda de defesa para proteger o ciclo de vida do aplicativo

Implemente políticas do Identity and Access Control (IAM) para permitir que apenas usuários autorizados criem, enviem ou recebam dados dos streams. Aplique um princípio de acessibilidade mínima ao endpoint protegendo o acesso aos endpoints de mensagens com mTLS e gateway de serviço, que limita o acesso da Internet. Criptografe os dados em descanso e sob tráfego para manter a confidencialidade dos dados. Use o Database Wallet para proteger as credenciais das conexões ao banco de dados.

Arquitetura

A arquitetura do banco de dados convergido oferece um design para atender aos padrões de mensagens em aplicações modernas. Esse padrão usa o Transactional Event Queues (TEQ), desenvolvido especialmente para ser integrado ao Oracle Autonomous Database.

Essa arquitetura oferece simplicidade ao eliminar a necessidade de utilizar streaming externo ou serviços de enfileiramento e fornece recursos de mensagens transacionais que simplificam os padrões comuns de microsserviços.

Os arquitetos de aplicações devem considerar a escalabilidade, desempenho e simplicidade da aplicação.

• Use o Transactional Event Queues (TEQ) no Oracle Database para mensagens assíncronas
  O Oracle Database convergente combina processamento de dados e mensagens em uma infraestrutura escalável que simplifica o gerenciamento do ciclo de vida e a segurança de todos os dados e mensagens em o banco de dados. O processamento de dados está mais próximo do armazenamento de dados, que oferece melhor desempenho, maior segurança, atualizações e manutenção mais fáceis, quando comparado ao gerenciamento de uma infraestrutura de mensagens separada.
  
  A Transactional Event Queues no banco de dados simplificam a criação de microsserviços, fornecendo transações em mensagens e operações de banco de dados. O padrão Transactional Outbox é suportado implicitamente sem código adicional e com mensagens exatamente uma vez, deixando a escrita das aplicações mais simples. As falhas de rede ou do servidor podem ser recuperadas facilmente através do cancelamento de operações prévias.
• As mensagens de alto rendimento Oracle TEQ podem ser dimensionadas para até 1 trilhão de mensagens por dia
  Para as cargas de trabalho de mensagens mais exigentes, o Oracle TEQ fornece desempenho de alto rendimento com um cache de acelerador na memória usado para enfileirar e desenfileirar operações. O TEQ oferece suporte a pequenas mensagens que são típicas no processamento de eventos, bem como cargas maiores associadas a fluxos de trabalho de negócios. O TEQ suporta grandes mensagens pois separa o payload da gestão de metadados no cache de mensagens.
• O Oracle TEQ também funciona como uma malha de eventos
  Além das mensagens, o TEQ também interopera com o Kafka como uma malha de eventos segura, transportando o evento certo para a aplicação correta em tempo real para as aplicações corporativas criadas na nuvem. A transformação de eventos é suportada com um mecanismo de regras integrado e processamento de eventos com mecanismos de retorno de chamada disponíveis para enfileiramento e desenfileiramento de mensagens. Esses mecanismos de callback podem executar Java, PL/SQL ou OCI Functions.
  
  A TEQ pode usar o Kafka Connectors para interoperar com diversos tipos de evento e consumo. Isso estabelece uma Event Mesh e é a espinha dorsal de um ambiente de desenvolvimento de aplicações de microsserviços redimensionável pela empresa.
• O Oracle TEQ traz o melhor das mensagens JMS e do Pub/Sub tipo Kafka em uma única plataforma
  Implemente o melhor das mensagens JMS e do Pub/Sub streaming em um único sistema de mensagens com o Oracle TEQ. O Oracle TEQ é particionado de maneira semelhante aos Tópicos/Partições de Kafka e é o mecanismo de mensagens moderno escolhido para ser usado com o Oracle Database convergente para aplicações orientadas a eventos e com uso intensivo de dados mais exigentes, usando o padrão de mensagens para troca de eventos.

Casos de uso

A FedEx usa o Oracle E-Business Suite e o gerenciador de eventos de negócios construído com o Oracle TEQ, para contas a receber dos 15,5 milhões de pacotes entregues todos os dias.

• A FedEx usou o Exadata Cloud Service para migrar o E-Business Suite para a Oracle Cloud Infrastructure. Os fluxos de trabalho e o sistema de eventos de negócios do E-Business Suite são criados inteiramente nas mensagens do Oracle Advanced Queuing (AQ).
• O Oracle AQ é simples de usar e para filas de alto desempenho, o Oracle TEQ é a substituição imediata de alto desempenho com vários fluxos de eventos por fila.

Vários cenários de autenticação de 2 fatores (2-FA) que usam senhas descartáveis (OTP) são habilitados pelo Oracle Transactional Event Queues

• A 2-FA é usada para validar a entrega do pacote na indústria de varejo em todo o mundo. As mensagens são enviadas do aplicativo do lojista ao aplicativo do consumidor e ao aplicativo do entregador para ser autenticado.
• A 2-FA também é usada para validar a identidade em saques nos caixas eletrônicos. Neste caso, o aplicativo no caixa eletrônico, o aplicativo do banco e dispositivo móvel do cliente trocam mensagens para realizar a autenticação.

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• Página de microsserviços
• Página do Desenvolvedor Database App

Guia low code

As plataformas low-code são adequadas para criar aplicações oportunistas em colaboração com as partes interessadas da empresa; criar aplicações de análise e geração de relatórios de dados; estender aplicações SaaS e modernizar as aplicações legadas. Cada linha de código tem um custo associado a ela para criá-la, mantê-la, depurá-la, atualizá-la e protegê-la. O Oracle Application Express (APEX) ajuda os desenvolvedores a evitar esses custos ao fornecer componentes de alto nível e padrões de design comuns por meio de uma experiência de desenvolvimento intuitiva e gráfica.

As plataformas low-code permite que você desenvolva aplicativos empresariais mais rápido do que usar as técnicas de código manual. Essas plataformas são adequadas para criar aplicações oportunistas em colaboração com as partes interessadas nos negócios, criar relatórios de dados e aplicações de análise, estender aplicações SaaS e modernizar as aplicações legadas.

Com plataformas low-code, você fica livre para se concentrar na solução de seus problemas de negócios, e não na complexidade do desenvolvimento de aplicações web. Essas complexidades incluem segurança, acessibilidade, acesso eficiente aos dados, desempenho e globalização. As plataformas low-code eliminam essa complexidade reduzindo drasticamente a quantidade de código que você precisa manter.

O Oracle Application Express (APEX) ajuda os desenvolvedores a evitar os custos associados ao desenvolvimento de aplicações tradicionais, fornecendo componentes de alto nível e padrões de design comuns por meio de uma experiência de desenvolvimento gráfica intuitiva.

A Oracle Cloud Infrastructure (OCI) fornece a infraestrutura segura, confiável, escalável e de alto desempenho necessária para as aplicações mais exigentes. Essas aplicações podem ser redimensionadas para suportarem tudo, desde pequenos grupos de trabalho até milhões de usuários finais. Esse documento descreve os princípios de projeto e o melhor caminho de implementação para aplicação low-code.

Princípios de design

Ao implementar um padrão low-code, use os seguintes princípios de projeto de Desenvolvimento Moderno de Aplicativo:

Use serviços totalmente gerenciados para reduzir a complexidade do desenvolvimento, execução e gestão de dados da aplicação.

Adote uma abordagem low-code, orientada a metadados ao desenvolver os aplicativos. Especifique a declaração de lógica da aplicação onde for possível, e escreva somente o código onde for necessário. Interaja diretamente com os dados no banco de dados através de SQL. Use serviços totalmente gerenciados, como o Oracle Autonomous Database e o Oracle APEX Application Development (APEX Service), que podem maximizar a disponibilidade e a escalabilidade para lidar com as demandas em constante mudança de suas aplicações low-code. Além disso, os recursos de banco de dados, como Oracle Real Application Clusters (RAC) e Oracle Data Guard, garantem que suas aplicações low code estejam disponíveis 24 horas por dia, 7 dias por semana, 365 dias por ano e possam sofrer failover se ocorrer uma falha no data center onde a infraestrutura está hospedada.

Automatize a criação, o teste e a implementação

Use o OCI Resource Manager para automatizar o provisionamento do Oracle Autonomous Databases e dos ambientes APEX. Use o Oracle SQL Developer Command Line (SQLcl) com Liquibase para automatizar a implementação de mudanças no modelo de dados. Use a implementação de aplicações APEX em um clique para implementar as mudanças manualmente entre os ambientes.

Mantenha a camada da aplicação sem monitoramento de estado

O Oracle APEX é sem estado e sem servidor, e o estado de tempo de execução da aplicação fica armazenado em tabelas para que as conexões possam ser reutilizadas pelos usuários. Isso resulta em bem menos conexões que podem suportar a alta concorrência de usuários.

Use banco de dados convergidos com suporte integrado através de todos os dados

Aplicações low code geralmente precisam trabalhar com dados em diferentes formatos, como estruturados (relacionais), não estruturados (documentos XML/JSON) e espaciais. Como o APEX está embutido no Autonomous Database, você pode usar SQL, PL/SQL e JavaScript do lado do servidor para trabalhar em todos esses formatos de dados. Além disso, devido à arquitetura exclusiva do APEX, os aplicativos desfrutam de acesso a dados com latência zero, o que proporciona o desempenho ideal.

Monitoramento e rastreamento completos do instrumento

Monitore e rastreie a atividade da aplicação APEX usando os recursos integrados de monitoramento de atividades, que incluem rastreamento detalhado e informações de depuração em um nível por usuário. Revise as atividades no nível do espaço de trabalho e da instância no APEX Administration Services. Use o Performance Hub para monitorar a atividade do banco de dados, revisar os relatórios do repositório automático de carga de trabalho (AWR) para identificar os principais consumidores de recursos e identificar as recomendações de ajuste.

Elimine um ponto único de falha através da replicação automática de dados e recuperação de falhas

O APEX no Oracle Autonomous Database é implementado usando uma arquitetura altamente disponível que abrange a camada de dados (Exadata e RAC) e a camada intermediária (nós redundantes do Oracle REST Data Services). Use o Autonomous Data Guard para aumentar ainda mais a disponibilidade de seus aplicativos para proteger contra falhas de domínio de disponibilidade.

Implementar uma abordagem profunda de defesa para proteger o ciclo de vida do aplicativo

Use o OCI Identity and Access Management (IAM) em esquemas de autenticação para suas aplicações APEX. Atribua esquemas de autorização a aplicativos APEX e componentes de aplicativos para impor o controle de acesso com base na função ou privilégio do usuário. Use os recursos declarativos integrados do APEX para lidar com a proteção do estado da sessão (SSP) e a criptografia em nível de item para proteger seus aplicativos e dados. Use variáveis de vínculo em consultas SQL para impedir a injeção de SQL. Configure tempos limite apropriados de aplicativo para garantir que sessões inativas sejam encerradas automaticamente. Execute o APEX Advisor integrado para detectar possíveis problemas de segurança, como páginas, itens e botões desprotegidos. Use APIs de escape declarativas e programáticas para proteger contra XSS (cross-site scripting).

Arquitetura

Essa arquitetura é para desenvolvimento e implementação de aplicativo low code usando o Oracle APEX Application Development (APEX Service) e todos os serviços do Oracle Autonomous Database. Ao implementar esses serviços, todos os componentes necessários para full stack são provisionados automaticamente e totalmente gerenciados. Esses componentes incluem gateways, balanceadores de carga e Oracle REST Data Services.

Esta imagem mostra a arquitetura subjacente ao desenvolvimento e implementação de aplicativos low code usando o Oracle APEX Application Development e todos os serviços do Oracle Autonomous Database. Ela exibe um ambiente totalmente gerenciado que contém uma sub-rede pública e outra privada. Fora do ambiente totalmente gerenciado estão estes serviços: APEX Applications, Oracle REST Data Services APIs e External REST APIs. Esses serviços acessam o ambiente totalmente gerenciado através de um gateway de internet ou por um gateway NAT.

A sub-rede pública contém um balanceador de carga, enquanto a sub-rede privada contém uma instância do Oracle REST Data Services e um Oracle Autonomous Database, no qual está uma instância do Oracle APEX no Autonomous Database.

O tráfego das APEX Applications e das APIs do Oracle REST Data Services é roteado por meio de um gateway da Internet para o balanceador de carga, que o direciona bidirecionalmente para a instância do Oracle REST Data Services na sub-rede privada. Por sua vez, esse serviço se comunica bidirecionalmente com o Oracle Autonomous Database. O tráfego da instância Oracle APEX on Autonomous Database é roteado diretamente para as APIs REST externas por meio de um gateway NAT.

Todos os artefatos da aplicação são implementados na camada do banco de dados, que fornece acesso a dados com latência zero porque não há necessidade de tráfego de rede entre a aplicação e as camadas do banco de dados.

• Gateways e balanceadores de carga
  Essa infraestrutura é provisionada automaticamente, totalmente gerenciada e fornecida para dar suporte ao acesso aos serviços APEX. Esses serviços são totalmente transparentes ao desenvolvedor de aplicação low-code do APEX.
• Oracle APEX
  O Oracle APEX no Autonomous Database fornece um ambiente pré-configurado, totalmente gerenciado e seguro para desenvolver e implementar aplicações.
• Autonomous Database
  O Oracle Autonomous Database é um serviço de banco de dados autoconduzido, autoprotegido e autorreparável, otimizado para cargas de trabalho de processamento de transações. Você não precisa configurar ou gerenciar qualquer hardware, nem instalar algum software. A OCI cria o banco de dados e fica responsável pelos backups, correções, atualizações e ajustes. O Autonomous Database fornece um banco de dados convergente que permite armazenar, indexar, pesquisar e manipular todos esses tipos de dados.
• Oracle REST Data Services
  O Oracle REST Data Services (ORDS) faz a ponte entre HTTPS e seu banco de dados Oracle. Um aplicação Java intermediária, o Oracle REST Data Services fornece uma API REST de gerenciamento de banco de dados, SQL Developer Web, um gateway PL/SQL para aplicações APEX e a capacidade de publicar serviços Web RESTful para interagir com os dados e procedimentos armazenados em seu Oracle Base de dados.

Outras considerações

Ao implementar uma abordagem low-code, considere os pontos abaixo:

• As aplicações desenvolvidas com o APEX podem se integrar a serviços e sistemas externos consumindo APIs REST diretamente ou sincronizando automaticamente os dados REST localmente.
• Você também pode publicar a funcionalidade desenvolvida no APEX como APIs REST para consumo externo usando o REST Data Workshop integrado e o Oracle REST Data Services.

Alternativas e antipadrões

Considere alternativas à arquitetura descrita nesse padrão e evite ter de implementar antipadrões.

• Alternativas
  É comum ampliar aplicativos low-code com tecnologias de alto controle para casos de perímetro específicos. Para os componentes do seu aplicativo que não são adequados para desenvolvimento de aplicativos low-code, use aplicativos Java ou JavaScript para acessar os mesmos dados, permitindo um armazenamento de dados único comum. Esse padrão fornece a flexibilidade de usar a tecnologia mais apropriada para o caso de uso específico e o low-code para o restante.
• Antipadrões
  Não recomendamos a codificação manual da maioria das aplicações comerciais. Existem inúmeras complexidades envolvidas no desenvolvimento de um aplicativo oportunista, incluindo segurança, acessibilidade, acesso eficiente a dados, desempenho e globalização. No entanto, essas complexidades podem ser reduzidas de forma mais eficiente através de plataformas low-code.

Casos de uso

Veja alguns exemplos da eficácia de um padrão low-code:

• Aplicativos Oportunistas
  Quando surge uma nova oportunidade de negócio, às vezes uma nova aplicação precisa ser construída rapidamente. As empresas possuem um backlog gigante de aplicativos que precisam atender às mudanças comerciais para se manterem competitivas. Esse backlog pode ser mal definido e as prioridades de negócios podem mudar rapidamente, portanto, os aplicativos devem ser rápidos de construir e fáceis de atualizar conforme necessário. Tais aplicativos podem ser facilmente desenvolvidos e administrador com o APEX.
• Relatório e análise de dados
  A obtenção de uma visão completa e precisa de uma organização ou mesmo de um departamento costuma ser um desafio. Os dados são mantidos em vários sistemas, os relatórios existentes são limitados e nem sempre fornecem os detalhes necessários para tomar decisões de negócios informadas, é difícil limitar quem pode ver o quê e evitar violações de dados e a execução de relatórios enlatados pode levar horas. O uso do APEX e seus amplos recursos de geração de relatórios e visualização de dados torna o desenvolvimento de painéis apropriados para várias comunidades de usuários muito mais simples.
• Extensões SaaS e EBS
  Os sistemas ERP fornecem ampla funcionalidade, mas nem sempre fornecem os relatórios específicos de que você precisa ou podem estar faltando funcionalidades específicas para sua indústria ou organização. Você ainda pode ter processos comerciais em comum que precisam de muitas etapas para serem finalizados, tornando-os ineficientes. Nesses casos, construir uma extensão usando o APEX pode fornecer as informações apropriadas ou melhorar muito a produtividade e a experiência do usuário.
• Modernização de aplicativos legados
  Os aplicativos Oracle Forms geralmente fornecem uma experiência de usuário cliente/servidor desatualizada. Esses sistemas legados geralmente apresentam problemas de usabilidade e acessibilidade, têm dificuldades para trabalhar com vários navegadores e não são compatíveis com dispositivos móveis. O Oracle APEX é a escolha certa na transição das aplicações do Oracle Forms para aplicativos web modernos. Os mesmos procedimentos armazenados e pacotes PL/SQL funcionam nativamente no APEX, o que faz dela uma brisa a ser desenvolvida.
• Substituição de Planilhas
  Quase todas as organizações usam planilhas para disseminar e relatar dados. Por que? Porque as planilhas são fáceis de criar. Qualquer um pode criar uma planilha quando os dados estão em mãos. Depois de criadas, as planilhas costumam ser enviadas aos colegas para ajudar na atualização, o que inevitavelmente leva a inúmeras cópias com dados diferentes e processos de negócios falhos. Uma solução muito melhor é ter uma única fonte de dados armazenada em um banco de dados totalmente seguro com um aplicativo baseado em navegador que todos possam usar para manter os dados.

Explore Mais

Saiba mais sobre recursos relacionados.

• Página de microsserviços
• Página do Desenvolvedor Database App

Guia IA/ML

Big data é um conjunto de recursos e padrões que permite gerenciar, coletar, armazenar, catalogar, preparar, processar e analisar todos os tipos de dados (não estruturados, semiestruturados e estruturados) caso venham de fontes como bancos de dados, vídeos, formulários, documentos, arquivos de log, páginas da web ou imagens. Além disso, uma plataforma de machine learning deve ser totalmente gerenciada e permitir que engenheiros e cientistas de dados executem todas essas etapas no ciclo de vida de desenvolvimento do modelo.

Os recursos de big data da Oracle abrangem vários serviços e ferramentas para que você possa começar sua jornada de big data com base em suas habilidades e preferências. Com o banco de dados Oracle convergente, uma variedade de dados é armazenada no banco de dados e dimensionada para vários PBs de volume, com ingestão rápida de dados e eventos (com filas de eventos transacionais), fornecendo segurança de todos os dados com segurança integrada. A arquitetura de dados convergentes trata do volume, variedade, velocidade e veracidade dos dados em uma plataforma de banco de dados convergente com o Oracle Autonomous Database.

Cientistas de dados e engenheiros de machine learning não querem perder tempo provisionando, atualizando, corrigindo e protegendo a infraestrutura. Eles querem gastar seu tempo construindo, treinando e implementando modelos que impactam os negócios. Uma plataforma de machine learning deve ser totalmente gerenciada e deve permitir que eles executem todas as etapas do ciclo de vida de desenvolvimento do modelo (construir, treinar, implementar e monitorar). Os dados usados para machine learning devem ser independentes de fonte e permitir que os cientistas de dados acessem dados consistentes e confiáveis para criar, treinar e implementar modelos.

Muitos toolkits modernos de machine learning são de código aberto e escritos em Python. Da mesma forma, uma plataforma de machine learning deve oferecer suporte nativo a frameworks de código aberto e Python. Ele também deve oferecer aos usuários a capacidade de personalizar seus ambientes de machine learning, instalando suas próprias bibliotecas ou atualizando as já instaladas. A plataforma deve permitir que os cientistas de dados treinem seus modelos em dados estruturados, não estruturados ou semiestruturados enquanto dimensionam a extração, transformação e carga (ETL) ou etapas de treinamento vertical ou horizontalmente em vários recursos de computação.

Por fim, uma plataforma de machine learning deve garantir que os modelos possam ser facilmente implementados para consumo em tempo real com o mínimo de atrito (idealmente por meio de uma simples chamada REST), preservando a linhagem do modelo implementado para garantir que ele possa ser auditado e reproduzido.

Princípios de design

Ao implementar um padrão de análises e big data, atente-se aos seguintes princípios de design de Desenvolvimento de Aplicativos Modernos.

Use serviços totalmente gerenciados para reduzir a complexidade do desenvolvimento, execução e gestão de dados da aplicação.

Os seus dados se tornam valiosos à maneira que você os usa. As ferramentas de big data são populares na comunidade de código aberto, e a maioria dos recursos delas tem recursos equivalentes em bancos de dados modernos, especialmente com armazenamento de dados, análise e treinamento e implementação de modelos AI/ML. O Oracle Database convergido é uma das plataformas de big data.

Os recursos premium nativos da Oracle, como tabelas externas e SQL do Oracle Autonomous Data Warehouse, permitem o uso de data lakehouses no banco de dados Oracle e armazenamento de objetos OCI para armazenar e analisar petabytes de dados em tempo real.

Automatize a criação, o teste e a implementação

DataOps é importante para garantir que você seja capaz de aproveitar o máximo de benefício dos pipelines de big data. Use o serviço Oracle Cloud Infrastructure Data Integration para ingerir dados, implementar processamento ETL e pushdown ELT e criar pipelines para conectar tarefas em uma sequência ou em paralelo para facilitar um processo. Os pipelines podem incluir diversas fontes de dados populares, dentro e fora da Oracle Cloud. Use os recursos de agendamento da Data Integration para definir quando e como executar cada tarefa. Use o Oracle Database Cloud Service Management para definir os trabalhos do banco de dados que devem ser executados frente a um conjunto de banco de dados. Melhore esse pipelines com CI/CD e observabilidade unificada para os desenvolvedores de aplicativo.

Use banco de dados convergidos com suporte integrado através dos dados.

Use as melhores ferramentas que podem simplificar, automatizar e acelerar a consolidação de dados para uso com o máximo valor comercial. Para data warehouses, data marts departamentais e camadas de serviço e apresentação com dados estruturados, use o Autonomous Database, que é otimizado para esses cenários. O recurso Autonomous Data Warehouse também fornece conectividade para análises, inteligência de negócios e ferramentas de relatórios, como o Oracle Analytics Cloud.

Implementar uma abordagem profunda de defesa para proteger o ciclo de vida do aplicativo

Planeje manter os seus dados seguros. Rastreie todos os trabalhos que trazem e retiram dados do seu data lake, mantenha os metadados da linhagem de dados e garanta que as políticas de controle de acesso sejam atualizadas.

Siga o princípio do privilégio mínimo e garanta que os usuários e as contas de serviço tenham apenas o privilégio mínimo necessário para executar suas tarefas. Controle quem tem acesso aos componentes da plataforma de dados usando o Oracle Cloud Infrastructure Identity and Access Management. Use a autenticação multifator no Oracle Cloud Infrastructure Identity and Access Management para impor autenticação forte para administradores. Use a segurança do Banco de Dados com o Oracle Datasafe para ter postura de segurança de todos os dados, usuários e padrões de acesso. Armazene informações confidenciais, como senhas e tokens de autenticação dentro de um serviço do Vault.

Arquitetura

Use um banco de dados convergente escalável (processamento de transações e data warehouse) para operar a empresa que gera dados, armazena e analisa todos os tipos de dados. Nesta arquitetura, várias fontes de dados (usuários finais, dispositivos, eventos, sensores e aplicações) fornecem dados ao banco de dados por meio da integração de dados (Oracle GoldenGate) e Oracle Transactional Event Queues para streaming de dados. Os dados são armazenados no Oracle Autonomous Database (Oracle Autonomous Transaction Processing e Oracle Autonomous Data Warehouse) juntamente com o suporte OCI Object Store para big data usando SQL com tabelas externas. Use o Oracle Machine Learning para criação e implementação de modelos e use o Oracle Analytics Cloud para obter informações sobre os dados.

Oracle Machine Learning (OML Notebooks, OML AutoML UI, OML Services, OML4Py) no Oracle Autonomous Database para explorar e preparar dados e criar, avaliar e implementar modelos de machine learning.

Esse padrão de arquitetura fornece recursos poderosos quando os dados necessários para treinar o modelo são trazidos para o banco de dados e o processamento está próximo de onde os dados estão. Esse padrão tem uma variedade de fontes de dados e eventos que podem ser explorados e preparados com exploração de dados para treinamento OML e usar OML para construir, treinar e implementar modelos com SQL, Python usando OML4Py ou usando AutoML no-code. Importe modelos treinados em outro lugar, como OCI Data Science (por exemplo, Tensorflow ou PyTorch) com OML Services, usando o formato de modelo ONNX.

Esse padrão usa a abordagem "migrar os algoritmos para os dados". Todos os dados são acessados em sua origem (usando tabelas externas) ou ingeridos e, em seguida, processados e armazenados em um banco de dados convergente para modelos de ML. Depois que os modelos são treinados no banco de dados, eles podem ser implementados diretamente usando consultas SQL (usando operadores PREDICTION) ou com APIs OML4Py. Modelos treinados externamente podem ser usados com a ajuda dos OML Services. Além disso, machine learning de análise textual, especial e gráfica estão disponíveis no Autonomous Database.

Essa arquitetura usa os seguintes componentes:

• Autonomous Database
• Catálogo de dados da OCI
• Oracle Machine Learning (OML) – com SQL, OML4Py
• Serviços OML
• Oracle Transactional Event Queues (TEQ)
• GoldenGate Data Integration
• Oracle Spatial Studio
• Oracle Graph Studio
• Oracle Text

As seguintes fontes de dados estão cobertas:

• Aplicações corporativas
• Dispositivos
• Usuário final
• Eventos
• Sensores
• Qualquer ativo digital

Essa arquitetura tem os seguintes componentes dentro da VCN:

• Rede de nuvem virtual (VCN)
  Uma VCN é uma rede personalizável definida por software que você configura em uma região da Oracle Cloud Infrastructure. Assim como as redes tradicionais dos data center networks, as VCNs oferecem controle total sobre o seu ambiente de rede. Uma VCN pode ter diversos blocos CIDR sem sobreposição, que podem ser alterados após a criação da VCN. É possível segmentar uma VCN em sub-redes, as quais podem ser limitadas à região ou ao domínio de disponibilidade. Cada sub-rede consiste em uma faixa contínua de endereços que não se sobrepõem a outras sub-redes dentro da VCN. É possível alterar o tamanho da sub-rede após a criação. Uma sub-rede pode ser pública ou privada.
• Data Integration
  A Oracle Cloud Infrastructure Data Integration é um serviço de nuvem totalmente gerenciado e sem servidor que ingere e transforma dados para ciência e análise de dados. Isso ajuda a simplificar ETL e ELT complexos em data lakes e warehouses com a ajuda do designer no-code de fluxo de dados da Oracle. Você pode usar um dos operadores prontos para uso, como união, agregação ou expressão, para moldar seus dados.
• Oracle Cloud Infrastructure Transactional Event Queues (TEQ) em ADB
  Oracle Transactional Event Queues em um banco de dados autônomo fornece funcionalidade de enfileiramento de mensagens integrada ao banco de dados. Essa implementação altamente otimizada e particionada aproveita as funções do banco de dados Oracle para que produtores e consumidores possam trocar mensagens com alto throughput, armazenando mensagens persistentemente e propagando mensagens entre filas em diferentes bancos de dados. O Oracle Transactional Event Queues é uma implementação particionada de alto desempenho com vários fluxos de eventos por fila.
• Oracle Autonomous Database
  O Oracle Autonomous Database é um serviço de banco de dados autônomo, autoprotegido e autorreparável, otimizado para cargas de trabalho de armazenamento de dados. Você não precisa configurar ou gerenciar qualquer hardware, nem instalar algum software. A Oracle Cloud Infrastructure cuida da criação do banco de dados.
  
  Este serviço de data warehouse em nuvem elimina todas as complexidades de operação de um data warehouse, proteção de dados e desenvolvimento de aplicações orientadas a dados. Isso automatiza o provisionamento, a configuração, segurança, ajuste, redimensionamento e backup do data warehouse. Inclui ferramentas para carregamento de dados de autoatendimento, transformações de dados, modelos de negócio, insights automáticos e recursos de banco de dados convergentes integrados que permitem consultas mais simples em vários tipos de dados e análise de machine learning.
• OCI Object Storage
  O armazenamento de objetos fornece acesso rápido a grandes quantidades de dados estruturados e não estruturados de qualquer tipo de conteúdo, incluindo backups de banco de dados, dados analíticos e conteúdo rico, como imagens e vídeos. É possível armazenar com segurança e, em seguida, recuperar os dados diretamente da internet ou de outra plataforma na nuvem. Você pode escalar o armazenamento de forma integrada sem experimentar qualquer degradação no desempenho ou na confiabilidade do serviço. Use o armazenamento padrão para armazenamento importante, ou seja, que você precisa de acesso rápido, imediato e frequente. Use o armazenamento de arquivamento para armazenamento "frio", ou seja, que você precisa guardar por longos período e o acesso é raro.
  
  Essa plataforma de armazenamento do tamanho da internet e de alto desempenho oferece durabilidade dos dados confiável e bom custo-benefício. O serviço Object Storage pode armazenar uma quantidade ilimitada de dados não estruturados de qualquer tipo de conteúdo, incluindo dados analíticos e conteúdo rico, como imagens e vídeos.
• Oracle Machine Learning no Oracle Autonomous Database
  Oracle Machine Learning no Oracle Autonomous Database (Autonomous Transaction Processing e Autonomous Data Warehouse). Além do processamento espacial e gráfico, o ML permite muitos casos de uso, como simplificação de roteamento para entrega de pacotes e detecção rápida de anomalias em operações de combate à lavagem de dinheiro.
• Oracle Analytics Cloud
  Esta plataforma de ponta para análise moderna na nuvem capacita analistas de negócios e consumidores. A Oracle Analytics Cloud oferece recursos modernos de análise de autoatendimento com IA para preparação, descoberta e visualização de dados; relatórios corporativos inteligentes e sob demanda, juntamente com análise aumentada; e processamento e geração de linguagem natural. Seja você um analista de negócios, engenheiro de dados, cientista de dados cidadão, gerente de departamento, especialista em domínio ou executivo, a Oracle Analytics Cloud pode ajudá-lo a transformar dados em insights.
• Analytics, ML e aplicativos personalizados
  Serviços de análise, Oracle Machine Learning e aplicações personalizadas que catalogarão, prepararão, processarão e analisarão big data.
• OCI Data Catalog
  O Oracle Cloud Infrastructure Data Catalog é uma solução de governança e descoberta de dados de autoatendimento totalmente gerenciada para seus dados corporativos. Ele fornece aos engenheiros de dados, cientistas de dados, administradores de dados e diretores de dados um único ambiente colaborativo para gerenciar os metadados técnicos, comerciais e operacionais da organização.
  
  O Oracle Cloud Infrastructure Data Catalog é um serviço de gerenciamento de metadados que ajuda os profissionais de dados a descobrir dados e dar suporte à governança de dados.
• Oracle GoldenGate
  Esse serviço totalmente gerenciado oferece uma plataforma de software de replicação e captura de dados de alteração (CDC) baseada em log em tempo real para atender às necessidades das aplicações atuais orientadas a transações. O software fornece captura, roteamento, transformação e entrega de dados transacionais em ambientes heterogêneos em tempo real.

Considerações e antipadrões

Considere o seguinte sobre big data e análises.

• Reduzir cópias e migração de dados
  A movimentação de dados é cara, consome recursos e tempo e pode reduzir a fidelidade dos dados. Escolha o serviço certo para armazenar e processar seus dados, dependendo dos tipos de dados, qualidade dos dados e transformações necessárias. Use o Oracle Database convergente para seu armazenamento de data lake para todos os tipos de dados brutos, gerenciando até vários Petabytes de dados operacionais e analíticos em tempo real. Amplie o armazenamento com um Object Store adequado. Use o Oracle Autonomous Data Warehouse para armazenar dados transformados para apresentação. Usar o armazenamento certo ajuda a evitar a cópia e movimentação de dados e reduz cópias duplicadas de dados, que podem ser difíceis de manter e manter sincronizados.
• Forneça aos seus usuários a interface de dados de que eles precisam
  As plataformas de análise e dados corporativos têm muitos tipos de usuários: engenheiros de dados, analistas de dados, desenvolvedores de aplicações, engenheiros de big data, administradores de banco de dados, analistas de negócios, dados cientistas, administradores de dados e outros consumidores. Todos possuem necessidades e preferências distintas quando se trata no consumo de dados. Entender todos os seus casos de uso e as exigências de dados dos consumidores é importante. Para consultas SQL e interfaces com ferramentas de inteligência comercial, é possível usar o Autonomous Data Warehouse.

Ao implementar machine learning e inteligência artificial, pense nos pontos apresentados.

• Forneça escalabilidade horizontal em cada etapa do ciclo de vida de desenvolvimento do modelo Forneça escalabilidade horizontal para o ETL e as etapas de processamento de dados, o próprio treinamento do modelo e a implementação do modelo. Garanta a reprodutividade do modelo. Os modelos são auditados e precisam ser reproduzidos. A reprodução de um modelo requer que as referências ao código-fonte, conjuntos de dados de treinamento e validação e ambiente (bibliotecas e arquitetura de terceiros) sejam fornecidas quando um modelo é salvo. Use as referências dos repositórios Git e execute hashes para rastrear o código. Use o Object Storage para guardar snapshots de conjunto de dados de treinamento e validação.
• Código, recursos e modelos de controle de versão. Essa consideração está relacionada à reprodutividade do modelo.
• Empacote, compartilhe e reuse as dependências do ambiente de execução de terceiros. Use as mesmas anotações, trabalhos e implementações de modelo do Python. Fazer isso reduz o risco de inconsistências com dependências de terceiros nessas etapas.
• Seja independente da origem de dados ao limitar as transferências de dados. Transferir os dados para um ambiente de treinamento de modelo leva tempo. Use dados no banco de dados que podem ser compartilhados entre os ambientes de anotação ou ambientes de treinamento. Mantenha snapshots dos conjuntos de dados locais para treinar modelos e para validação.

Antipadrões

Considere os pontos a seguir ao projetar uma implementação:

• Não usar um banco de dados convergido resulta em dados fragmentados, contágios por cópias e riscos de segurança.
• Deixar de catalogar e governar os dados pode transformar os data lakes em um mar morto com dados

Alternativas e antipadrões

Considere alternativas à arquitetura descrita nesse padrão e evite ter de implementar antipadrões.

• Alternativas
  É comum ampliar aplicativos low-code com tecnologias de alto controle para casos de perímetro específicos. Para os componentes do seu aplicativo que não são adequados para desenvolvimento de aplicativos low-code, use aplicativos Java ou JavaScript para acessar os mesmos dados, permitindo um armazenamento de dados único comum. Esse padrão fornece a flexibilidade de usar a tecnologia mais apropriada para o caso de uso específico e o low-code para o restante.
• Antipadrões
  Não recomendamos a codificação manual da maioria das aplicações comerciais. Existem inúmeras complexidades envolvidas no desenvolvimento de um aplicativo oportunista, incluindo segurança, acessibilidade, acesso eficiente a dados, desempenho e globalização. No entanto, essas complexidades podem ser reduzidas de forma mais eficiente através de plataformas low-code.

Casos de uso

Veja a seguir alguns exemplos de implementações que usam serviços de análise e dados da Oracle Cloud Infrastructure (OCI) para ingerir, armazenar, catalogar, preparar, processar e analisar big data.

• Data Warehousing e análise comercial
  
  

  Use o Oracle Autonomous Data Warehouse como data warehouse ou como data mart com a ajuda da Oracle Analytics Cloud.

  • O Data Integration ingere dados a partir das fontes especificadas. O tipo de integração de dados usado depende se os dados são registros de lote, streaming ou banco de dados sincronizado, independentemente se os dados estão on-premises ou na nuvem.
  • Os dados podem ser entregues ao Object Storage para acesso compartilhado por serviços em nuvem e para processamento antes de serem armazenados no Autonomous Data Warehouse ou Big Data. Os dados também podem ser entregues diretamente ao Autonomous Data Warehouse e, em seguida, transformados usando recursos ELT, ou registros de outros bancos de dados podem ser ingeridos diretamente.
  • A Oracle Analytics Cloud permite visualizar os dados no banco de dados, incluindo os resultados de machine learning. A Oracle Analytics Cloud reduz o máximo de processamento possível para o Autonomous Data Warehouse para processamento de fluxo de dados.
  • O Object Storage é opcional para arquivamento ativo ou compartilhamento de dados. Um arquivamento ativo ocorre quando dados com pouco uso são migrados do ADW para um nível de armazenamento de baixo custo (Object Storage). Os dados ainda podem ser consultados pelo Object Storage, porém com baixo desempenho. O Object Storage também pode ser usado para armazenar dados que sejam compartilhados entre serviços na nuvem.
  • O Oracle Cloud Infrastructure Data Catalog coleta metadados de fontes de dados do Autonomous Data Warehouse e do Object Storage. Você interage com o Data Catalog para usar e gerenciar o catálogo.
• Gerencie todos os tipos de dados com um data lake e um data warehouse para obter um padrão de lakehouse
  
  

  Gerencie os dados pelo Autonomous Data Warehouse e use a Oracle Analytics Cloud para visualizar os dados.

  • O Data Integration ingere dados a partir das fontes especificadas. O tipo de integração de dados usado depende se os dados são registros de lote, streaming ou banco de dados sincronizado, independentemente se os dados estão on-premises ou na nuvem.
  • Os dados podem ser entregues pelo Oracle Database convergido por serviços de nuvem e para processamento de dados e eventos, pois são armazenados no Autonomous Data Warehouse. Os dados também podem ser entregues diretamente ao Autonomous Data Warehouse e, em seguida, transformados usando recursos ELT, ou registros de outros bancos de dados podem ser ingeridos diretamente.
  • O Autonomous Data Warehouse pode consultar dados do Object Storage ou ingerir dados do Object Storage com SQL ou com a ajuda do Oracle Cloud Infrastructure Data Integration.

Explore Mais

Saiba mais sobre recursos relacionados.

• Página de microsserviços
• Página do Desenvolvedor Database App