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O Que é um Banco de Dados Autônomo?

Definição do Autonomous Database

Um banco de dados autônomo é um banco de dados em nuvem que usa machine learning para automatizar o ajuste de banco de dados, a segurança, os backups, as atualizações e outras tarefas rotineiras de gerenciamento que tradicionalmente eram executadas por DBAs. Ao contrário de um banco de dados convencional, um banco de dados autônomo executa todas essas tarefas e muito mais sem intervenção humana.

Por Que Usar um Banco de Dados Autônomo

Os bancos de dados armazenam informações comerciais importantes e são essenciais para a operação eficiente de organizações modernas. Os DBAs geralmente ficam sobrecarregados com as tarefas manuais demoradas de gerenciamento e manutenção de bancos de dados. As demandas das cargas de trabalho atuais podem levar a erros de DBAs, que podem causar graves consequências no tempo de atividade, no desempenho e na segurança.

Por exemplo, deixar de aplicar um patch ou uma atualização de segurança pode criar vulnerabilidades. A falha ao aplicar um patch corretamente pode enfraquecer ou eliminar completamente as proteções de segurança. Se o banco de dados não for seguro, a empresa poderá correr o risco de violações de dados que podem ter sérias repercussões financeiras e prejudicar a sua reputação.

Os aplicativos de negócios adicionam novos registros aos bancos de dados já existentes ou usam informações do banco de dados para criar relatórios, analisar tendências ou procurar anomalias. Isso pode fazer com que os bancos de dados cresçam para ter muitos terabytes e se tornem altamente complexos, tornando-os ainda mais difíceis de serem gerenciados, protegidos e ajustados pelos DBAs para obter máximo desempenho. Bancos de dados com execução lenta ou indisponíveis devido ao tempo de inatividade podem prejudicar a produtividade dos funcionários e frustrar os clientes.

A quantidade e a velocidade dos dados disponíveis para a empresa estão ficando mais rápidas. Isso amplia a necessidade de gerenciamento de banco de dados eficiente e seguro, que aprimora a segurança dos dados, reduz o tempo de inatividade, melhora o desempenho e não é vulnerável a erros humanos. Um banco de dados autônomo pode alcançar esses objetivos.

Tipos de Dados Armazenados em Bancos de Dados

As informações armazenadas em um sistema de gerenciamento de banco de dados podem ser altamente estruturadas (como registros contábeis ou informações do cliente) ou não estruturadas (como planilhas ou imagens digitais). Os dados podem ser acessados diretamente por clientes e funcionários ou acessados indiretamente por meio de outros softwares, sites ou aplicativos móveis corporativos. Além disso, muitos tipos de software (como business intelligence, gerenciamento de relacionamento com clientes e aplicativos da cadeia de suprimentos) usam as informações armazenadas nos bancos de dados.

Componentes de um Banco de Dados Autônomo

Um banco de dados autônomo consiste em dois elementos principais que se alinham aos tipos de carga de trabalho.

  • Um data warehouse executa várias funções relacionadas às atividades de business intelligence e usa dados previamente preparados para análise. O ambiente do data warehouse também gerencia todas as operações do ciclo de vida do banco de dados, pode executar verificações de consulta em milhões de linhas, se adequa às necessidades da empresa e pode ser implantado em questão de segundos.
  • O processamento de transações permite processos transacionais baseados em tempo, como análise em tempo real, personalização e detecção de fraudes. Geralmente, o processamento de transações envolve um número muito pequeno de registros, baseia-se em operações predefinidas e traz simplicidade no desenvolvimento e na implementação de aplicativos.

Como o Banco de Dados Autônomo Funciona

Um banco de dados autônomo aproveita a IA e o machine learning para fornecer automação completa de ponta a ponta para provisionamento, segurança, atualizações, disponibilidade, desempenho, gerenciamento de alterações e prevenção de erros.

Nesse sentido, um banco de dados autônomo tem características específicas.

  • É independente
    Todos os processos de gerenciamento, monitoramento e ajuste de banco de dados e infraestrutura são automatizados. Os DBAs agora podem se concentrar em tarefas mais importantes, inclusive agregação de dados, modelagem, processamento, estratégias de governança, além de ajudar os desenvolvedores a usar recursos e funções no banco de dados com alterações mínimas feitas no código do aplicativo.
  • É seguro
    Os recursos integrados protegem contra ataques externos e usuários internos maliciosos. Isso ajuda a eliminar as preocupações com ataques cibernéticos em bancos de dados sem patch ou sem criptografia.
  • É autorreparável
    Isso pode impedir o tempo de inatividade, incluindo manutenção não planejada. Um banco de dados autônomo pode exigir menos de 2,5 minutos de tempo de inatividade por mês, incluindo aplicação de patches.

Benefícios de um Banco de Dados Autônomo

O banco de dados autônomo traz vários benefícios.

  • Máximo em tempo de atividade, desempenho e segurança, incluindo patches e correções automáticas
  • Eliminação de tarefas de gerenciamento manuais e propensas a erros por meio da automação
  • Custos reduzidos e produtividade aprimorada ao automatizar tarefas do dia-a-dia

Um banco de dados autônomo também permite que uma organização redirecione a equipe de gerenciamento de banco de dados para trabalhos de nível superior que criem maior valor comercial, como modelagem de dados, auxílio de programadores na arquitetura de dados e planejamento da capacidade futura. Em alguns casos, um banco de dados autônomo pode ajudar uma empresa a economizar reduzindo o número de DBAs necessários para gerenciar seus bancos de dados ou redistribuí-los em tarefas mais estratégicas.

Tecnologias Inteligentes Compatíveis com Bancos de Dados Autônomos

Várias tecnologias inteligentes básicas são compatíveis com bancos de dados autônomos, permitindo a automação de tarefas comuns porém importantes, como manutenção, dimensionamento, segurança e ajuste de banco de dados. Por exemplo, os algoritmos de inteligência artificial e machine learning de um banco de dados autônomo incluem otimização da consulta, gerenciamento automático de memória e gerenciamento automático de armazenamento, para fornecer um banco de dados completamente autoajustável.

Os algoritmos de machine learning podem ajudar empresas a melhorar a segurança do banco de dados ao analisar resmas de dados registrados e sinalizando discrepâncias e anomalias em padrões antes que os invasores causem danos. O machine learning também pode corrigir, ajustar, fazer backup e atualizar o sistema automaticamente, sem intervenção manual, enquanto o sistema está em execução. Essa automação minimiza a possibilidade de que um erro humano ou um comportamento mal-intencionado afete as operações ou a segurança do banco de dados.

Além disso, bancos de dados autônomos têm alguns recursos específicos.

  • Escalabilidade fácil
    Um servidor de banco de dados baseado em nuvem pode expandir ou reduzir seus recursos de computação e memória instantaneamente, conforme necessário. Por exemplo, uma empresa poderia aumentar de 8 para 16 núcleos de processamento de banco de dados para ampliar o processamento no final do trimestre e, depois, voltar para os 8 núcleos menos caros. Na verdade, todos os recursos de processamento poderiam ser desligados durante o fim de semana para reduzir os custos e iniciados novamente na manhã de segunda-feira.
  • Patches contínuos do banco de dados
    Muitos vazamentos de dados são ativados por vulnerabilidades do sistema para as quais um patch de segurança ou vulnerabilidade já está disponível, mas ainda não foi aplicado. Um banco de dados autônomo evita esse problema ao executar patches automaticamente nos servidores em nuvem em uma sequência projetada para eliminar o tempo de inatividade dos negócios.
  • Inteligência integrada
    Um banco de dados autônomo integra recursos de monitoramento, gerenciamento e análise avançada que aproveitam as técnicas de machine learning e IA. O objetivo é automatizar o ajuste do banco de dados, evitar interrupções de aplicativos e fortalecer a segurança em todo o aplicativo do banco de dados.

A Vantagem do Desenvolvedor

Com um banco de dados autônomo, os desenvolvedores podem criar rapidamente aplicativos comerciais dimensionáveis e seguros a partir de dados armazenados em um ambiente pré-configurado, totalmente gerenciado e seguro.

Escolha de um Banco de Dados Autônomo

Bancos de dados autônomos oferecem vários benefícios. Quando você estiver pronto para avaliar as ofertas disponíveis para sua organização, procure os recursos principais a seguir.

  • Provisionamento automático
    Implemente automaticamente bancos de dados essenciais que sejam tolerantes a falhas e altamente disponíveis. Ativa o escalonamento perfeito, a proteção em caso de falha no servidor e permite que as atualizações sejam aplicadas continuamente enquanto os aplicativos continuam em execução.
  • Configuração automática
    Configura automaticamente o banco de dados para otimização de cargas de trabalho específicas. Tudo, desde a configuração da memória, os formatos de dados até as estruturas de acesso, é otimizado automaticamente para melhorar o desempenho. Os clientes podem simplesmente carregar os dados e seguir.
  • Indexação automática
    Monitora automaticamente a carga de trabalho e detecta os índices ausentes que podem acelerar os aplicativos. Isso valida cada índice para garantir o benefício antes de implementá-lo e usa o machine learning para aprender com os próprios equívocos.
  • Dimensionamento automático
    Dimensiona automaticamente os recursos de computação quando necessário por carga de trabalho. Todo o escalonamento ocorre online enquanto o aplicativo é executado continuamente. Permite verdadeiro pagamento por uso.
  • Proteção automática de dados
    Protege automaticamente dados confidenciais e regulamentados no banco de dados, tudo por meio de uma console de gerenciamento unificada. Avalia a segurança de configuração, usuários, dados confidenciais e atividades incomuns do banco de dados.
  • Segurança automatizada
    Criptografia automática para todo o banco de dados, backups e todas as conexões de rede. Ausência de acesso ao sistema operacional ou privilégios de administrador evitam ataques de phishing. Protege o sistema de operações em nuvem e de qualquer usuário interno mal-intencionado.
  • Backups automáticos
    Backup diário automático do banco de dados ou sob demanda. Restaura ou recupera um banco de dados em qualquer momento especificado nos últimos 60 dias.
  • Aplicação de patches automática
    Aplica patches ou atualizações automaticamente sem tempo de inatividade. Os aplicativos continuam sendo executados à medida que ocorre a aplicação de patches alternadamente em nós de cluster ou servidores.
  • Detecção e resolução automatizadas
    Usando reconhecimento de padrões, as falhas de hardware são automaticamente previstas sem longos períodos de tempo limite. Os IOs são redirecionados imediatamente para dispositivos não íntegros a fim de evitar travamentos do banco de dados. O monitoramento contínuo de cada banco de dados gera automaticamente solicitações de serviço para qualquer desvio.
  • Failover automático
    Failover automático com perda de dados zero para stand-by. É totalmente transparente para aplicativos do usuário final. Oferece SLA de 99,995%.

O Futuro dos Bancos de Dados Autônomos

Atualmente, os dados estão sendo gerados a uma taxa que ultrapassa a rapidez com que podem ser gerenciados e processados manualmente para fornecer, de maneira eficiente e segura, insights importantes para os negócios. Devido aos recursos inteligentes de automação, os bancos de dados autônomos oferecem às empresas muitas vantagens sobre os bancos de dados tradicionais. A expectativa é que as empresas migrem cada vez mais para esse modelo de banco de dados para aproveitar essas vantagens, manter uma vantagem competitiva e obter a capacidade de reorientar os esforços de TI na inovação, e não no gerenciamento de banco de dados.