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¿Qué es una base de datos autónoma?

Una base de datos autónoma es una base de datos en la nube que utiliza el aprendizaje automático para eliminar el trabajo humano asociado al ajuste de la base de datos, la seguridad, las copias de seguridad, las actualizaciones y otras tareas de gestión rutinarias que tradicionalmente realizan los administradores de bases de datos (DBA).

Oracle Autonomous Database: Funcionamiento

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Oracle Autonomous Database reúne décadas de automatización de bases de datos, décadas de automatización e infraestructura de base de datos y nueva tecnología en la nube para ofrecer una base de datos totalmente autónoma.

La base de datos con autogestión, autoprotección y autorreparación. Veamos lo que cada uno de estos términos significa para usted.

Autogestión: Oracle Autonomous Database automatiza toda la gestión, supervisión y ajuste de la base de datos y la infraestructura. De este modo se reducen los costes totales de administración, aunque todavía se necesitarán administradores para tareas como gestionar cómo se conectan las aplicaciones al almacén de datos y cómo utilizan los desarrolladores las características y funciones incluidas en las bases de datos sin su código de aplicación.

Autoprotección: Oracle Autonomous Database le protege de ataques externos y de usuarios internos maliciosos, lo que implica que puede dejar de preocuparse por los ciberataques en bases de datos sin parches o no cifradas.

Autorreparación: Oracle Autonomous Database protege contra el tiempo de inactividad, incluido el mantenimiento no planificado, con menos de 2,5 minutos de tiempo de inactividad al mes, incluida la aplicación de parches.

Básicamente, ahora hay una automatización completa de extremo a extremo para:

  • Aprovisionamiento
  • Seguridad
  • Actualizaciones
  • Disponibilidad
  • Rendimiento
  • Gestión de cambios
  • Errores

Con Oracle Autonomous Database, la mejor base de datos del mundo ahora es también la más sencilla.

Usos de las bases de datos empresariales

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Las bases de datos almacenan información empresarial crítica y son esenciales para el funcionamiento eficiente de las organizaciones modernas. Si la base de datos no es segura, la empresa puede quedar expuesta a todo tipo de ataques. Cuando la base de datos se ejecuta con lentitud o no está disponible, la productividad de los empleados puede verse afectada y los clientes pueden sentirse frustrados.

La información almacenada en un sistema de gestión de bases de datos puede estar muy estructurada o contener datos no estructurados. Los clientes y empleados pueden acceder a los datos de forma directa, o de forma indirecta a través de otro software empresarial, sitios web o aplicaciones móviles.

Ejemplos de información estructurada almacenada en bases de datos
  • Registros contables
  • Información de clientes
  • Información de empleados
  • Registros de mantenimiento
  • Registros de tráfico de red
  • Información de precios
  • Inventario de productos
  • Transacciones de venta
  • Interacciones en redes sociales
  • Información de la cadena de suministro
Ejemplos de información no estructurada almacenada en bases de datos
  • Imágenes digitales, archivos de sonido y de vídeo
  • Código fuente de programación
  • Hojas de cálculo
  • Páginas web
  • Documentos de procesamiento de textos
Software que almacena y accede a información almacenada en bases de datos
  • Contabilidad
  • Software empresarial personalizado desarrollado por el cliente
  • Gestión de las relaciones con los clientes (CRM)
  • Analítica de datos e inteligencia empresarial (BI)
  • Planificación de recursos empresariales (ERP)
  • Recursos humanos (RRHH)/gestión de capital humano (HCM)
  • Gestión del ciclo de vida de los productos (PLM)
  • Seguridad y gestión de registros
  • Gestión de la cadena de suministro (SCM)
  • Servidor web

Las aplicaciones empresariales pueden agregar nuevos registros a bases de datos existentes o usar la información de la base de datos para crear informes, analizar tendencias o detectar anomalías.

Las bases de datos pueden crecer hasta alcanzar un tamaño de terabytes y, por su complejidad, a los administradores de bases de datos (DBA) les suele resultar difícil gestionarlas, protegerlas y ajustarlas para conseguir el máximo rendimiento.

El papel del administrador de bases de datos

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Las bases de datos empresariales suelen estar gestionadas por administradores de bases de datos (DBA), quienes se encargan de crear, modificar y ajustar las bases de datos para garantizar un máximo rendimiento, tanto a la hora de almacenar nuevos datos en la base de datos como a la hora de recuperarlos.

A menudo, el proceso de recuperación de datos de una base de datos se inicia mediante una consulta compleja en la aplicación. La ejecución de la consulta puede consumir gran cantidad de recursos informáticos y de acceso al disco. Los resultados pueden constar de numerosos registros de base de datos que deben enviarse de vuelta a la aplicación que realiza la consulta.

Una parte muy laboriosa del trabajo del administrador de bases de datos es organizar la base de datos para que las consultas más frecuentes se puedan ejecutar lo más rápido posible y con un consumo mínimo de recursos. Esto pasa por estudiar los tipos de consultas que se ejecutan en la base de datos y diferenciar aquellos patrones que permitirán ajuste optimizado. El ajuste del rendimiento es un aspecto continuo del mantenimiento de bases de datos. Otra tarea relacionada es la normalización de datos, por la cual los datos se reestructuran para reducir la redundancia y mejorar la integridad de los datos.

El administrador de bases de datos es responsable de otras tareas, muchas de las cuales deben ejecutarse diariamente —o con otra frecuencia— en todas las bases de datos empresariales, de las cuales puede haber docenas o cientos. La lista de tareas incluye:

  • Copia de seguridad de la base de datos en caso de desastre o pérdida de datos
  • Prueba de las copias de seguridad para asegurarse de que la base de datos pueda recuperarse
  • Recuperación de datos perdidos en caso de incidencia
  • Revisión de los registros de seguridad para comprobar que no se ha accedido a la base de datos de forma indebida
  • Supervisión de los feeds de información del proveedor del software de la base de datos en busca de alertas de seguridad, parches y actualizaciones
  • Programación y aplicación de parches y actualizaciones cuando sea necesario
  • Ajuste de la configuración de seguridad de las bases de datos en respuesta a las amenazas
  • Autorización del acceso a la base de datos de nuevos usuarios y aplicaciones
  • Supervisión del uso del procesador y de la memoria por parte del servidor de base de datos
  • Creación y gestión de esquemas (es decir, categorización de los datos)
  • Asistencia a los desarrolladores de software en cuestiones relativas a la base de datos
  • Gestión de herramientas de extracción, transformación y carga (ETL)
  • Supervisión del uso del disco por parte del servidor de base de datos
  • Adición de almacenamiento adicional o migración del almacenamiento si es necesario
  • Planificación de los requisitos de capacidad futuros de la base de datos
  • Resolución de errores y otros problemas de la base de datos
  • Colaboración con los usuarios empresariales y desarrolladores para definir modelos de datos para nuevas aplicaciones o módulos

Los administradores de bases de datos están sobrecargados y esto puede dar lugar a errores humanos

Según estimaciones, en la actualidad, alrededor de un 40% de los DBA gestiona 50 o más bases de datos diariamente. Entre tanto, un 78% de los DBA afirma experimentar algún tipo de tiempo de inactividad no planificado a lo largo de su carrera profesional, y la mayoría de ellos debe realizar esfuerzos para coordinar diversas herramientas de gestión y copia de seguridad.

Además, un 72% de los presupuestos de TI se destina al simple mantenimiento de los sistemas informáticos existentes, lo cual deja solo un 28% para la innovación. Claramente, existe una necesidad de reducir los esfuerzos necesarios para mantener las bases de datos, al tiempo que se reduce el tiempo de inactividad y se mejora el rendimiento.

Las cargas de trabajo actuales pueden llevar a errores por parte de los DBA, y tales errores pueden ser catastróficos para el tiempo de actividad, el rendimiento y la seguridad. Por ejemplo, el hecho de no aplicar un parche o una actualización de seguridad puede dar lugar a vulnerabilidades; sin embargo, aplicarlos de forma incorrecta podría, de hecho, debilitar o eliminar las protecciones de seguridad.

Los errores que vemos en las noticias, por los cuales bases de datos en la nube se quedan sin protección mediante contraseñas o cifrado, con el consiguiente robo de datos, casi siempre son consecuencia de un error humano.

Objetivos de las bases de datos autónomas

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Una base de datos autónoma atiende a tres objetivos generales:

  • Garantizar el máximo tiempo de actividad y rendimiento de la base de datos
  • Garantizar la máxima seguridad de la base de datos, incluidos parches y correcciones
  • Eliminar las tareas de administración manuales y propensas a errores con la automatización
  • Permitir que los DBA apliquen su experiencia a otras funciones de nivel superior

Al reducir el número de tareas rutinarias realizadas por el DBA, que trabaja con una base de datos autónoma, la organización puede reorientar el trabajo del DBA hacia tareas de mayor nivel que generen un mayor valor empresarial, como, por ejemplo, modelar datos, ayudar a los programadores con la arquitectura de datos y planificar la capacidad futura.

En algunos casos, una base de datos autónoma puede ayudar a la empresa a ahorrar dinero al reducir el número de DBA necesarios para gestionar sus bases de datos o reubicarlos en diversas tareas que se consideren más estratégicas.

Tecnología de bases de datos en la nube

Se requieren varias tecnologías fundamentales para implementar bases de datos autónomas, que pueden gestionar el mantenimiento rutinario, la escalabilidad, la seguridad, el ajuste de la base de datos y otras tareas sin un DBA humano. Esto puede ser especialmente beneficioso para los desarrolladores.

  • Ampliación o reducción de recursos: un servidor de base de datos basado en la nube puede ampliar o reducir sus recursos de procesamiento y de memoria al instante, según las necesidades. Un cliente podría, por ejemplo, pasar de 8 a 16 núcleos de procesamiento de base de datos para ampliar el procesamiento de fin de trimestre y luego volver a los 8 núcleos, lo cual resultaría menos costoso. Incluso sería posible cerrar todos los recursos de procesamiento durante el fin de semana para reducir costes y, luego, volver a activarlos el lunes por la mañana.
  • Aplicación de parches a las bases de datos: muchos robos de datos tienen lugar a través de vulnerabilidades del sistema para las cuales ya había un parche de seguridad o vulnerabilidad disponible, pero que aún no se había aplicado. Una nube de base de datos autónoma aplicará los parches, desplegándolos en los servidores de la nube en una secuencia diseñada para eliminar el tiempo de inactividad para la empresa.
  • Machine Learning: una base de datos autónoma integra capacidades de supervisión, gestión y analítica que hacen uso de técnicas de machine learning e inteligencia artificial. El objetivo reside en automatizar el ajuste de la base de datos, evitar interrupciones de la aplicación y reforzar la seguridad en toda la aplicación de base de datos.

Las técnicas utilizadas por los algoritmos de machine learning e inteligencia artificial de la base de datos autónoma deberían incluir optimización de consultas, gestión automática de memoria y gestión automática del almacenamiento para proporcionar una base de datos completamente autoajustable.

Los algoritmos de machine learning pueden ayudar a las empresas a mejorar la seguridad de las bases de datos mediante el análisis de grandes cantidades de datos registrados y la detección de valores atípicos y patrones anómalos antes de que los intrusos puedan provocar cualquier daño. El machine learning también puede aplicar parches, realizar ajustes, efectuar copias de seguridad y actualizar el sistema de forma automática y continua, sin intervención manual alguna y mientras el sistema está en ejecución. Esto minimiza la posibilidad de que las operaciones o la seguridad de la base de datos se vean afectadas por errores humanos o por comportamientos maliciosos.

Oracle Autonomous Data Warehouse Cloud

La tecnología de base de datos autónoma requiere que las bases de datos empresariales se almacenen en la nube, mediante un servicio en la nube. La autonomía en la nube permite a la organización aprovechar los recursos en la nube para desplegar bases de datos de manera más eficaz, gestionar las cargas de trabajo y proteger las bases de datos. Un servicio de nube de base de datos permite que las capacidades de base de datos estén disponibles online, donde y cuando dichas capacidades sean necesarias.

Entre las ventajas que ofrece un servicio de base de datos en la nube, respecto de las bases de datos ubicadas en el centro de datos de un cliente, se incluyen:

Rapidez Se pueden crear bases de datos y almacenes de datos en la nube en cuestión de minutos, en lugar de días o semanas.
Sencillez Las bases de datos en la nube se pueden configurar para ser completamente autónomas, y las aplicaciones en la nube u on-premise pueden utilizarlas fácilmente a través de interfaces de programación de aplicaciones (API).
Flexibilidad Las bases de datos en la nube permiten agregar nuevos recursos de procesamiento o de almacenamiento de forma independiente, en función del crecimiento empresarial y sin tiempo de inactividad. De manera similar, tales recursos se pueden reducir de forma dinámica (con el consiguiente ahorro de costes) e independiente cuando ya no son necesarios.
Protección La seguridad de una base de datos en la nube bloquea a los agentes maliciosos internos y externos mediante controles de múltiples niveles y mejores prácticas.
Cumplimiento El acceso a la base de datos en la nube es objeto de supervisión y registro, lo que permite auditarlo y controlarlo en todo momento.

Selección de una base de datos autónoma

Una organización deberá guiar su proceso de selección de productos de base de datos autónoma en las siguientes características.

Automatización La base de datos realiza actualizaciones, instala parches y se autoajusta mientras está en ejecución. Las actualizaciones de seguridad se instalan sin tiempo de inactividad.
Alto grado de disponibilidad Los acuerdos de nivel de servicio (SLA) deben garantizar al menos un 99,995% de fiabilidad y disponibilidad para reducir los costosos tiempos de inactividad, planificados y no planificados, a menos de 30 minutos al año.
Autoprotección La base de datos autónoma debe aplicar por sí misma todos los parches y actualizaciones de software, y garantizar que la base de datos esté protegida frente a accesos no autorizados, todo ello sin interrumpir las operaciones ni afectar la disponibilidad.
Autoajuste de la base de datos Permite garantizar que la base de datos consuma menos recursos de procesamiento, de memoria y de E/S, y que ofrezca resultados rápidos a las consultas y operaciones de almacenamiento/recuperación de datos.