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Perguntas Frequentes

O Que é um Banco de Dados Autônomo?

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 warehouseexecuta 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.

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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 ainda são necessários para tarefas, como gerenciar a conexão de aplicativos e ajudar os desenvolvedores a usar os recursos e funções do banco de dados sem o código do aplicativo.
  • É intrinsecamente 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 a 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.

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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 na nuvem pode expandir ou reduzir seus recursos de processamento 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.
  • Correção contínua de patches de bancos de dados. Muitas violações de dados ocorrem por meio de vulnerabilidades do sistema para as quais já existe um patch de segurança ou vulnerabilidade disponível, mas ainda não 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 inteligência artificial. 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.

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Opções de Implementação para Bancos de Dados Autônomos

Há duas opções para implantar um banco de dados autônomo.

  • Implantação serverless. Na implantação serverless, vários usuários compartilham os mesmos recursos de infraestrutura de nuvem. A implantação serverless é a opção mais simples: ela não exige compromisso mínimo, e os usuários podem tirar proveito do provisionamento rápido de dados e do desenvolvimento de aplicativos. Os usuários também desfrutam de escalabilidade independente de processamento e armazenamento. Nesse modelo de implantação, os usuários são responsáveis pelo provisionamento e gerenciamento do banco de dados, enquanto o provedor cuida das responsabilidades de gerenciamento e implementação da infraestrutura.
  • Implementação dedicada. A implantação dedicada permite que o usuário provisione o banco de dados autônomo em uma infraestrutura de nuvem dedicada (não compartilhada). Esse modelo de implantação não tem recursos compartilhados de processador, memória, rede ou armazenamento. A implantação dedicada oferece maior controle e personalização em todo o ambiente e é ideal para usuários que desejam personalizar o banco de dados autônomo para atender a necessidades organizacionais específicas. Além disso, a implantação dedicada permite uma transição fácil dos bancos de dados locais para uma nuvem de banco de dados privada, totalmente autônoma e isolada.

Ambos os tipos de carga de trabalho (processamento de transações e armazém de dados) podem ser provisionados com qualquer opção de implantação.

Explore implantações dedicadas e serverless e a infraestrutura dedicada Exadata na nuvem

Escolha de um Banco de Dados Autônomo

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

  • Implantação serverless. Na implantação serverless, vários usuários compartilham os mesmos recursos de infraestrutura de nuvem. A implantação serverless é a opção mais simples: ela não exige compromisso mínimo, e os usuários podem tirar proveito do provisionamento rápido de dados e do desenvolvimento de aplicativos. Os usuários também desfrutam de escalabilidade independente de processamento e armazenamento. Nesse modelo de implantação, os usuários são responsáveis pelo provisionamento e gerenciamento do banco de dados, enquanto o provedor cuida das responsabilidades de gerenciamento e implementação da infraestrutura.
  • Implementação dedicada. A implantação dedicada permite que o usuário provisione o banco de dados autônomo em uma infraestrutura de nuvem dedicada (não compartilhada). Esse modelo de implantação não tem recursos compartilhados de processador, memória, rede ou armazenamento. A implantação dedicada oferece maior controle e personalização em todo o ambiente e é ideal para usuários que desejam personalizar o banco de dados autônomo para atender a necessidades organizacionais específicas. Além disso, a implantação dedicada permite uma transição fácil dos bancos de dados locais para uma nuvem de banco de dados privada, totalmente autônoma e isolada.

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.

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