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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 automatizar el ajuste, la seguridad, las copias de seguridad y las actualizaciones de las bases de datos, así como otras tareas de gestión rutinarias que siempre han estado a cargo de los administradores de bases de datos (DBA). A diferencia de una base de datos convencional, una base de datos autónoma realiza todas estas tareas, y muchas más, sin intervención humana.

Por qué usar una base de datos autónoma

Las bases de datos almacenan información empresarial crítica y son esenciales para el funcionamiento eficiente de las organizaciones modernas. Los DBA a menudo están sobrecargados con la gestión y el mantenimiento de las bases de datos, tareas manuales que exigen mucho tiempo. En ocasiones, las exigencias de las cargas de trabajo actuales provocan el error de los DBA, lo que puede tener un impacto catastrófico en el tiempo de actividad, el rendimiento y la seguridad.

Por ejemplo, si no se aplican los parches o la actualización de seguridad, pueden aparecer vulnerabilidades. Si el parche no se aplica correctamente, se pueden debilitar o eliminar por completo las protecciones de seguridad. Si la base de datos no está protegida, la empresa corre el riesgo de sufrir vulneraciones de datos con serias repercusiones financieras y en su reputación.

Las aplicaciones empresariales añaden nuevos registros a bases de datos existentes o usan la información de la base de datos para crear informes, analizar tendencias o detectar anomalías. Debido a esto, las bases de datos pueden crecer hasta alcanzar un tamaño de terabytes y llegar a altos niveles de complejidad, lo que dificulta aún más el trabajo de los DBA a la hora de gestionarlas, protegerlas y ajustarlas para conseguir el máximo rendimiento. Cuando una base de datos se ejecuta con lentitud o no está disponible debido al tiempo de inactividad, puede afectar negativamente a la productividad de los empleados y frustrar a los clientes.

La cantidad y la velocidad de los datos disponibles para la empresa están aumentando. Por eso es más necesario que nunca disponer de una gestión de base de datos eficiente y segura que mejore la seguridad de los datos, reduzca el tiempo de inactividad, mejore el rendimiento y no sea vulnerable a errores humanos. Una base de datos autónoma puede lograr estos objetivos.

Tipos de datos almacenados en bases de datos

La información almacenada en un sistema de gestión de bases de datos puede estar totalmente estructurada (como los registros contables o los datos del cliente) o no tener ninguna estructura (como imágenes digitales u hojas de cálculo). Los clientes y empleados pueden acceder a los datos de forma directa o de forma indirecta a través de software corporativo, sitios web o aplicaciones móviles. Además, muchos tipos de software —como la inteligencia empresarial, la gestión de relaciones con clientes y las aplicaciones de cadena de suministro— usan la información almacenada en bases de datos.

Componentes de una base de datos autónoma

Una base de datos autónoma consta de dos elementos clave que se ajustan a los tipos de carga de trabajo.

  • Un data warehouse realiza numerosas funciones relacionadas con la inteligencia empresarial y utiliza datos preparados de antemano para el análisis. El entorno del data warehouse también gestiona todas las operaciones del ciclo de vida de la base de datos, puede realizar análisis de consultas en millones de filas, se puede adaptar a las necesidades de la empresa y se implementa en cuestión de segundos.
  • El procesamiento de transacciones facilita los procesos transaccionales en función del tiempo, como la analítica en tiempo real, la personalización y la detección de fraudes. El procesamiento de transacciones suele abarcar un número muy pequeño de registros, se basa en operaciones predefinidas y permite un desarrollo e implementación sencillo de las aplicaciones.

Más información sobre el almacenamiento de datos autónomo y el procesamiento de transacciones

Cómo funciona una base de datos autónoma

Una base de datos autónoma se vale de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para ofrecer una automatización completa e íntegra para el suministro, la seguridad, las actualizaciones, la disponibilidad, el rendimiento, la gestión de cambios y la prevención de errores.

En este sentido, una base de datos autónoma tiene características específicas.

  • Autogestión. Todos los procesos de gestión, supervisión y ajuste en la base de datos y la infraestructura están automatizados. Los administradores de bases de datos ya pueden centrarse en tareas más importantes, incluida la incorporación de datos, el modelado, el procesamiento y las estrategias de gobernanza, así como ayudar a los desarrolladores a utilizar características y funciones en la base de datos con cambios mínimos en el código de la aplicación.
  • Autoprotección Las funciones integradas protegen contra ataques externos y usuarios internos maliciosos. Esto disipa las preocupaciones sobre ciberataques en bases de datos sin parches o cifrado.
  • Autorreparación. Esta característica evita el tiempo de inactividad, lo que incluye el mantenimiento no planificado. Una base de datos autónoma puede precisar menos de 2,5 minutos de tiempo de inactividad al mes, lo que incluye la aplicación de parches.

Más información sobre el aprendizaje automático y la base de datos autónoma

Ventajas de una base de datos autónoma

Las bases de datos autónomas aportan diferentes ventajas.

  • Nivel máximo de tiempo de actividad, rendimiento y seguridad en la base de datos, lo que incluye parches y correcciones automáticas.
  • Eliminación de las tareas de administración manuales y propensas a errores gracias a la automatización.
  • Reducción de costes y mejora de la productividad gracias a la automatización de tareas rutinarias.

Una base de datos autónoma también ayuda a las empresas a gestionar mejor el trabajo de los empleados dedicados a gestionar la base de datos, de manera que aporten un mayor valor al conjunto de la organización; por ejemplo, mediante el modelado de datos, la colaboración con los programadores en relación a la arquitectura de datos y la planificación de la capacidad futura. En algunos casos, una base de datos autónoma puede ayudar a la empresa a ahorrar dinero, ya que reduce el número de DBA necesarios para gestionar las bases de datos o permite reubicarlos en tareas más estratégicas.

Las tecnologías inteligentes son compatibles con las bases de datos autónomas

Algunas de las tecnologías inteligentes primordiales son compatibles con las bases de datos autónomas, lo que permite automatizar tareas repetitivas pero importantes, como el mantenimiento de rutinas, el escalado, la seguridad y el ajuste de la base de datos. Por ejemplo, los algoritmos de aprendizaje automático e inteligencia artificial de la base de datos autónoma incluyen la optimización de consultas, la gestión automática de la memoria y la gestión del almacenamiento; el resultado es una base de datos completamente autoajustable.

Los algoritmos de aprendizaje automático ayudan 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 aprendizaje automático 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. Esta automatización 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.

Además, las bases de datos autónomas tienen algunas capacidades específicas.

  • Escalabilidad sencilla. Un servidor de base de datos en la nube puede ampliar o reducir sus recursos de procesamiento y memoria al instante, según las necesidades. Por ejemplo, una empresa puede pasar de 8 a 16 núcleos de procesamiento de base de datos para ampliar el procesamiento de fin de trimestre y, a continuación, volver a los 8 núcleos, lo que resulta más barato. De hecho, sería posible cerrar todos los recursos de procesamiento durante el fin de semana para reducir costes y volver a activarlos el lunes por la mañana.
  • Aplicación fácil de parches en la base 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, pero no se había aplicado. Una base de datos autónoma evita este problema porque aplica automáticamente los parches a los servidores en la nube en una secuencia diseñada para eliminar el tiempo de inactividad.
  • Inteligencia integrada. Una base de datos autónoma integra unas capacidades de supervisión, gestión y analítica basadas en el aprendizaje automático y la 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.

La ventaja del desarrollador

Con una base de datos autónoma, los desarrolladores pueden crear rápidamente aplicaciones corporativas escalables y seguras a partir de datos alojados en un entorno preconfigurado, protegido y totalmente administrado.

Más información sobre Oracle Autonomous Database y Oracle Application Express

Selección de una base de datos autónoma

Las bases de datos autónomas ofrecen muchas ventajas. Busque las siguientes características clave cuando vaya a analizar los productos disponibles para su empresa.

  • Aprovisionamiento automático Implementa automáticamente bases de datos de misión crítica tolerantes a fallos y sumamente disponibles. Hace posibles el escalado horizontal perfecto y la protección en caso de fallos en el servidor; además, permite que las actualizaciones se apliquen de manera continua mientras las aplicaciones siguen ejecutándose.
  • Configuración automática Configura automáticamente la base de datos a fin de optimizarla para cargas de trabajo específicas. Todo, desde la configuración de la memoria, los formatos de datos, los índices y las estructuras de acceso, está optimizado para mejorar el rendimiento. Los clientes tan solo tienen que cargar datos y seguir adelante.
  • Indexación automática: Supervisa automáticamente la carga de trabajo y detecta índices faltantes que podrían acelerar las aplicaciones. Valida cada índice para garantizar su beneficio antes de implementarlo y utiliza machine learning para aprender de sus propios errores.
  • Escalabilidad automática: Escala automáticamente los recursos informáticos cuando la carga de trabajo los necesita. Todo el escalado ocurre online mientras la aplicación se ejecuta continuamente. Ofrece una verdadera experiencia de pago por uso.
  • Protección automatizada de datos: Protege automáticamente los datos sensibles y regulados en la base de datos, todo ello a través de una consola de gestión unificada. Evalúa la seguridad de su configuración, usuarios, datos confidenciales y actividades inusuales de la base de datos.
  • Seguridad automatizada: Cifrado automático para toda la base de datos, copias de seguridad y todas las conexiones de red. El acceso denegado al sistema operativo o a los privilegios del administrador evita los ataques de phishing. Protege el sistema tanto de las operaciones en la nube como de los usuarios internos malintencionados.
  • Copias de seguridad automáticas: Copia de seguridad diaria automática de la base de datos u on-demand. Restaura o recupera una base de datos a cualquier momento específico de los últimos 60 días.
  • Aplicación automática de parches: Aplica parches o actualizaciones automáticamente sin tiempo de inactividad. Las aplicaciones siguen ejecutándose a medida que se aplican los parches por turnos en los nodos o servidores del clúster.
  • Detección y resolución automatizadas: Con el reconocimiento de patrones, los fallos de hardware pueden preverse automáticamente sin tiempos de espera prolongados. Las E/S se redirigen inmediatamente a dispositivos en mal estado para evitar bloqueos en la base de datos. La supervisión continua de cada base de datos genera automáticamente solicitudes de servicio para cualquier desviación.
  • Conmutación por error automática: Conmutación por error automática sin pérdida de datos en modo espera. Es completamente transparente para las aplicaciones del usuario final. Proporciona un SLA del 99,995%.

El futuro de las bases de datos autónomas

En la actualidad, los datos se generan a un ritmo muy superior al de una gestión y un procesamiento manual que garantice la eficacia y la protección en el suministro de conocimientos importantes para la empresa. Debido a sus capacidades de automatización inteligente, las bases de datos autónomas ofrecen a las empresas muchas ventajas con respecto a las bases de datos tradicionales. Es de esperar que las empresas migren cada vez más a este modelo de base de datos a fin de disfrutar de estos beneficios, mantener una ventaja competitiva y poder redirigir los esfuerzos del personal de informática hacia la innovación, y no hacia la gestión de bases de datos.

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