Nebyly nalezeny žádné výsledky

Vašemu vyhledávání neodpovídají žádné výsledky.

Co je autonomní databáze?

Autonomní databáze je cloudová databáze, která využívá strojové učení. Tímto způsobem se eliminuje lidská práce související s laděním, zabezpečením, zálohováním, aktualizací a dalšími rutinními úkoly správy databází, které tradičně provádějí správci (administrátoři) databází.

Oracle Autonomous Database: Jak to funguje

Oracle Autonomous Database: Miniatura videa Jak to funguje
Podívejte se na video (11:00)

Autonomní databáze Oracle je výsledkem desetiletí automatizace databází, desetiletí automatizace databázové infrastruktury a nové technologie v cloudu, které poskytují plně autonomní databázi.

Databázi s autonomním řízením, autonomním zabezpečením a autonomními opravami. Představme si, co jednotlivé pojmy znamenají.

Autonomní řízení: Řešení Oracle Autonomous Database automatizuje veškerou správu databází a infrastruktury, monitorování a ladění. Tím se sníží celkové náklady na správu. Správci budou stále potřeba při provádění určitých úkolů - např. při nastavení připojení aplikací k datovému skladu nebo při správě, jakým způsobem vývojáři používají funkce v databázi bez vlastního aplikačního kódu.

Autonomní zabezpečení: Oracle Autonomous Database vás ochrání před vnějšími útoky a nebezpečnými interními uživateli, takže se nebudete muset obávat kybernetických útoků na neaktualizované nebo nezašifrované databáze.

Autonomní opravy: Oracle Autonomous Database chrání před veškerými výpadky, včetně neplánované údržby, s méně než 2,5 minutami výpadků za měsíc včetně oprav.

V současné době existuje úplná automatizace v těchto oblastech:

  • Zřizování
  • Bezpečnost
  • Aktualizace
  • Dostupnost
  • Výkon
  • Správa změn
  • Chyby

Celosvětově nejlepší databáze Oracle Autonomous Database je nyní také nejjednodušší.

Využití podnikových databází

Miniatura videa Využití podnikových databází
Přehrát video (1:12)

Databáze uchovávají klíčové obchodní informace a jsou zásadní pro efektivní fungování moderních organizací. Pokud databáze není zabezpečená, může podniku hrozit narušení. Pokud databáze běží pomalu nebo není dostupná, může tím utrpět produktivita zaměstnanců i spokojenost zákazníků.

Informace uložené v systému správy databáze mohou být vysoce strukturované nebo data mohou být nestrukturovaná. Data mohou být zákazníkům a zaměstnancům přístupná buď přímo, nebo nepřímo prostřednictvím jiného podnikového softwaru, webových stránek nebo mobilních aplikací.

Příklady strukturovaných informací uložených v databázích
  • Účetní záznamy
  • Informace o zákaznících
  • Informace o zaměstnancích
  • Záznamy o údržbě
  • Protokoly síťového provozu
  • Informace o cenách
  • Inventura produktů
  • Prodejní transakce
  • Interakce na sociálních sítích
  • Informace z dodavatelského řetězce
Příklady nestrukturovaných informací uložených v databázích
  • Digitální snímky, zvukové soubory a videosoubory
  • Zdrojový kód programu
  • Tabulky
  • Webové stránky
  • Dokumenty textových editorů
Software, který uchovává a zpřístupňuje informace uložené v databázích
  • Účetnictví
  • Vlastní podnikový software vyvinutý zákazníkem
  • Řízení vztahů se zákazníky (CRM)
  • Analýza dat a business intelligence (BI)
  • Plánování podnikových zdrojů (ERP)
  • Personalistika (HR) / Řízení lidských zdrojů (HCM)
  • Řízení životního cyklu výrobku (PLM)
  • Zabezpečení a správa protokolů
  • Řízení dodavatelského řetězce (SCM)
  • Webový server

Podnikové aplikace mohou do stávajících databází přidávat nové záznamy nebo využívat informace z databází k vytváření sestav, analýze trendů nebo hledání anomálií.

Databáze se mohou rozšiřovat až na velikost mnoha terabajtů a vzhledem k jejich složitosti je pro správce databází tradičně náročné provádět jejich správu, zabezpečení a ladění pro dosažení maximálního výkonu.

Role správce databáze

Miniatura videa Role správce databáze
Podívejte se na video (0:49)

Podnikové databáze jsou tradičně spravovány správci (administrátory) databází, kteří vytvářejí, upravují a ladí databáze tak, aby byl zajištěn jejich maximální výkon jak při ukládání nových dat do databáze, tak při jejich čtení.

Proces čtení dat z databáze se často spouští prostřednictvím složitého dotazu aplikace. Spuštění dotazu může spotřebovat velké množství výpočetních prostředků i prostředků pro přístup k disku. Výsledky mohou obsahovat řadu databázových záznamů, které musí být odeslány zpět do dotazující se aplikace.

Jedním z pracovně náročných úkolů správce databáze je organizovat databázi tak, aby často spouštěné dotazy mohly být prováděny co nejrychleji a zároveň spotřebovávaly minimum prostředků. To vyžaduje studium typů dotazů, které jsou v databázi spouštěny, a rozpoznání vzorců, které povedou k vylepšení ladění. Ladění výkonu je průběžnou součástí údržby databáze. Souvisejícím úkolem je normalizace dat, která restrukturalizuje data s cílem snížit redundanci a zlepšit integritu dat.

Správce databáze odpovídá i za další úkoly, z nichž řada musí být prováděna denně nebo pravidelně ve všech podnikových databázích, kterých mohou být desítky nebo stovky. Mezi tyto úkoly patří:

  • Zálohování databáze pro případ havárie nebo ztráty dat
  • Testování záloh, aby byla zajištěna možnost obnovení databáze
  • Obnova ztracených dat v případě incidentu
  • Kontrola protokolů zabezpečení, aby se ověřilo, že nedošlo k nepatřičnému přístupu do databáze
  • Sledování informačních zdrojů dodavatele databázového softwaru kvůli bezpečnostním výstrahám, opravám a upgradům
  • Plánování oprav a upgradů a jejich nasazování v případě potřeby
  • Úprava nastavení zabezpečení databází v reakci na hrozby
  • Autorizace nových uživatelů a aplikací pro přístup k databázi
  • Sledování využití procesoru a paměti databázového serveru
  • Vytváření a správa schémat – tj. kategorizace dat
  • Pomoc vývojářům softwaru s databázovými záležitostmi
  • Správa nástrojů pro extrakci, transformaci a nahrávání (ETL)
  • Sledování využití disku databázového serveru
  • Rozšiřování nebo migrace úložiště v případě potřeby
  • Plánování budoucích kapacitních požadavků na databázi
  • Odstraňování chyb a dalších problémů s databází
  • Spolupráce s podnikovými uživateli a vývojáři na definování datových modelů pro nové aplikace nebo moduly

Správci databází jsou přetíženi, což může vést k lidským chybám

Podle některých odhadů dnes zhruba 40 procent správců databází spravuje každý den 50 nebo více databází. Zároveň 78 procent správců databází říká, že se během své kariéry setkali s neplánovanými prostoji, a většina z nich se snaží zkoordinovat různé nástroje pro správu a zálohování.

Přitom se 72 procent rozpočtů na IT vynakládá pouze na údržbu stávajících informačních systémů a na inovaci zůstává pouze 28 procent. Je zřejmé, že je zapotřebí snížit úsilí potřebné k údržbě databází a současně omezit prostoje a zlepšit výkon.

Současná pracovní zátěž může vést k chybám na straně správců databází – a takové chyby mohou být katastrofou pro dostupnost, výkon a bezpečnost. Například nepoužití opravy nebo aktualizace zabezpečení může vést ke zranitelnosti, ale nesprávné použití opravy může reálně oslabit nebo odstranit bezpečnostní ochranu.

Medializované případy, kdy byly cloudové databáze ponechány bez zabezpečení hesly nebo šifrováním a data byla ukradena hackery, jsou téměř vždy způsobeny lidskou chybou.

Cíle autonomní databáze

Miniatura videa Cíle autonomní databáze
Podívejte se na video (0:37)

Autonomní databáze má tři zastřešující cíle:

  • Zajistit maximální dostupnost a výkon databáze
  • Zajistit maximální bezpečnost databáze včetně záplat a oprav
  • Využitím automatizace eliminovat ruční úkony správy, které jsou náchylné k chybám
  • Umožněte správcům databází, aby své znalosti využívali pro funkce na vyšší úrovni

Práce s autonomní databází vyžaduje od správce méně rutinních úkolů. Organizace může díky tomu přesměrovat úsilí správce databáze na práci na vyšší úrovni vytvářející větší obchodní hodnotu, například modelování dat, pomoc programátorům s datovou architekturou nebo plánováním budoucích kapacit a vlastní plánování budoucích kapacit.

V některých případech může autonomní databáze pomoci podnikům šetřit peníze tím, že umožní snížit počet správců databází potřebných pro správu jejich databází nebo je nově nasadit na různé úkoly, které jsou považovány za strategičtější.

Technologie databází v cloudu

K implementaci autonomních databází, které dokážou zvládnout rutinní údržbu, škálovatelnost, zabezpečení, ladění databází a další úkoly bez živého správce databáze, je potřeba několik základních technologií. To může být obzvláště přínosné pro vývojáře.

  • Rozšiřování a omezování prostředků: Databázový server v cloudu může podle potřeby okamžitě rozšiřovat nebo omezovat své výpočetní a paměťové prostředky. Zákazník by například mohl přejít z 8jádrových databázových výpočtů na 16 jader, aby se zvětšil výkon pro zpracování dat na konci čtvrtletí, a pak se vrátit k levnějším 8 jádrům. Mohl by dokonce pro snížení nákladů vypnout všechny výpočetní prostředky přes víkend a pak je znovu spustit v pondělí ráno.
  • Opravy databáze: K řadě prolomení dat dochází v důsledku zranitelností systému, pro které již byla k dispozici oprava zabezpečení nebo zranitelnosti, dosud však nebyla nasazena. Autonomní cloudová databáze použije opravy tak, že je nasadí na servery v cloudu v takovém pořadí, aby nedošlo k výpadkům v podnikání.
  • Strojové učení: Autonomní databáze integruje funkce monitorování, správy a analýzy, které využívají technologie strojového učení a umělé inteligence. Cílem je automatizovat ladění databáze, zabránit výpadkům aplikace a posílit zabezpečení v celé databázové aplikaci.

Použité technologie strojového učení autonomní databáze a algoritmy umělé inteligence by měly zahrnovat optimalizaci dotazu, automatickou správu paměti a automatickou správu úložišť tak, aby bylo zajištěno zcela autonomní ladění databáze.

Algoritmy strojového učení mohou firmám pomoci zlepšit zabezpečení databáze díky analýze zaznamenaných dat a označováním neobvyklých hodnot a vzorců ještě předtím, než útočníci dokáží způsobit škody. Strojové učení může také automaticky a průběžně opravovat, ladit, zálohovat a upgradovat systém bez ručního zásahu, to vše za běhu systému. Tímto způsobem se minimalizuje riziko ovlivnění databázových operací nebo zabezpečení v důsledku lidské chyby nebo škodlivého chování.

Autonomní datový sklad v cloudu

Technologie autonomní databáze vyžaduje, aby byly podnikové databáze uloženy v cloudu pomocí cloudové služby. Autonomie v cloudu umožňuje organizaci využívat cloudové prostředky k efektivnějšímu nasazování databází, správě pracovních úloh databáze a jejímu zabezpečení. Cloudová databázová služba umožňuje online dostupnost funkcí databáze tehdy a tam, kdy a kde jsou tyto funkce potřeba.

Mezi výhody cloudové databázové služby oproti starším databázím umístěným v datovém centru zákazníka patří:

Rychlost Databáze a datové sklady mohou být v cloudu vytvořeny již během několika minut namísto dnů nebo týdnů.
Snadnost Cloudové databáze mohou být nastaveny tak, aby byly plně autonomní, a mohou být snadno využívány cloudovými nebo on-premises aplikacemi prostřednictvím rozhraní pro programování aplikací (API).
Pružnost Cloudové databáze mohou nezávisle přidávat nové výpočetní prostředky a prostředky úložišť podle potřeb růstu podnikání, aniž by docházelo k prostojům. Stejně tak mohou tyto prostředky nezávisle dynamicky omezit (pro úsporu peněz) , pokud už nejsou potřeba.
Bezpečnost Zabezpečení v cloudové databázi chrání před zlovolným jednáním jak interních, tak externích osob prostřednictvím vícevrstvého řízení a implementací osvědčených postupů.
Dodržování předpisů Přístup ke cloudové databázi je neustále monitorován a zaznamenáván pro potřeby auditu a řízení.

Výběr autonomní databáze

Při výběru produktů autonomní databáze by organizace měla brát v úvahu následující funkce.

Automatizace Databáze za provozu provádí upgrady, instaluje opravy a autonomně se ladí. Aktualizace zabezpečení jsou instalovány bez nutnosti přerušení provozu.
Vysoká dostupnost Smlouvy o úrovni služeb (SLA) by měly zaručit spolehlivost a dostupnost na úrovni nejméně 99,995 %, aby se nákladné plánované i neplánované výpadky omezily na méně než 30 minut za rok.
Autonomní zabezpečení Autonomní databáze by měla provádět všechny opravy a aktualizace softwaru sama a zajistit svoji ochranu před neoprávněným přístupem, aniž by došlo k narušení provozu nebo ovlivnění dostupnosti.
Automatizované ladění databáze Tato funkce zajišťuje, že databáze spotřebuje méně výpočetních, paměťových a vstupně-výstupních prostředků a přitom poskytuje rychlé výsledky při dotazech a operacích ukládání a načítání dat.