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Questions tendances
Bien choisir son système de gestion de base de données
Le système de gestion de base de données (SGBD) est aujourd'hui un élément majeur de l'infrastructure informatique de nombreuses organisations. Le choix d'un système de gestion de base de données pour une organisation nécessite des recherches approfondies pour s'assurer qu'il répond aux exigences et ajoute de la valeur à l'organisation.
Les 4 critères à prendre en compte pour choisir un système de gestion de base de données
Temps de lecture : 6 mn
Disposer d'un système de gestion de base de données (SGBD) parfaitement adapté est un élément clé pour la réussite de votre entreprise. Le SGBD gère les interactions entre vos applications et la base de données sous-jacente. Il s'assure que les données sont disponibles pour le groupe d'utilisateurs demandé lorsque cela est nécessaire. Lorsque vous choisissez un système de gestion de base de données parmi la variété de concepts et de fournisseurs, vous devriez tenir compte des points suivants avant de prendre une décision. Opter pour un système de gestion de base de données qui ne vous correspond pas peut nuire à votre performance et devenir une erreur très coûteuse.
Facilité d'utilisation
Différents groupes d'utilisateurs travailleront avec le système de gestion de base de données. Examinez dans quelle mesure le système sera convivial pour tous les membres du personnel qui doivent l'utiliser. Que ce soit pour les administrateurs de base de données ou pour les utilisateurs, ces différents rôles nécessitent un langage de requête facile à comprendre et une interface utilisateur intuitive pour utiliser efficacement le système de gestion de base de données.
Examinez la pertinence du point de vue de chacun et déterminez si vous pouvez établir différents niveaux d'autorisation pour différentes équipes ou différents membres du personnel.
Un SGBD doit garantir la cohérence des données
De nos jours, la collecte de données n'est plus un gros effort. Cependant, la cohérence des données devient d'autant plus importante qu'un plus grand nombre de sources alimentent la base de données. Par conséquent, les règles de cohérence sont très importantes et la possibilité de les définir doit être prise en compte lors du choix d'un nouveau système de gestion de base de données.
Le SGBD doit garantir la sécurité de vos données
Pour la plupart des entreprises, la disponibilité des données est un facteur clé de succès et doit être garantie à tout moment. Il y a 3 aspects à prendre en compte :
- Le risque physique (le risque d'incendie, de vol, etc.)
- Le risque de piratage
- Le risque de corruption involontaire des données (erreur humaine)
Tout système que vous mettez en place doit aborder la question de la sécurité de vos données. Chaque SGBD fournit différentes méthodes de protection des données par cryptage et de définition des droits d'accès est différente pour chaque système. Les données commerciales sensibles et tous les renseignements personnels que vous détenez doivent être conservés en toute sécurité afin de respecter les règlements et les protéger contre la perte ou le vol.
La capacité de sauvegarder et de restaurer des données est essentielle et doit être possible avec le système de gestion de base de données que vous avez choisi.
Performance et efficacité
Ces termes désignent :
- Le temps de réponse
- L’intégration de vos autres logiciels
- La capacité d’évolution
- Le système de gestion de base de données doit permettre des accès simultanés par plusieurs utilisateurs.
Vous trouverez sur le marché des solutions sur mesure et des solutions Cloud. En fonction de votre propre infrastructure informatique, une solution basée sur le cloud peut fournir des ressources plus nombreuses et de meilleure qualité que votre infrastructure sur site, car l'efficacité est également liée à l'évolutivité. Assurez-vous que le SGBD de votre choix peut s'adapter à vos besoins.
Assurez-vous que le système a la capacité d'évoluer avec vos données et votre entreprise. Vos besoins peuvent augmenter très rapidement. La synchronisation et l'intégration avec d'autres outils sont essentielles au bon déroulement des opérations.
Le Capacity Planning : Un exercice d’optimisation indispensable pour les DSI
Temps de lecture : 3 mn
Le Capacity Planning est un terme générique employé pour désigner la gestion de la capacité. Ce processus vise à déterminer la capacité de production nécessaire à une organisation pour répondre à une demande. Ce besoin de gestion de la capacité s’applique à de nombreux secteurs d’activité tels que l’industrie, le retail ou l’informatique.
Pour une DSI, le Capacity Planning consiste à estimer le besoin en ressources nécessaires (CPU, Mémoire, Stockage, Réseaux, Heap…) Par exemple, dans le cas des ressources réseau, le network monitoring va détecter les composants du réseau lents ou défaillants, tels que les serveurs surchargés ou en panne ou gelés, les routeurs défaillants, les commutateurs défaillants ou d'autres dispositifs problématiques. En cas de panne de réseau ou de panne similaire, le système de surveillance du réseau alerte l'administrateur réseau.
Pour une DSI, le Capacity Planning consiste à estimer le besoin en ressources nécessaires (CPU, Mémoire, Stockage, Réseaux, Heap…) pour soutenir une charge d’activité sur une période à venir. Le Capacity Planning devient un exercice critique lorsqu’il s’agit de faire face à une augmentation du nombre d'utilisateurs, une croissance ou un ralentissement d’activité imprévu ou difficile à mesurer. Le Capacity Planning doit également tenir compte des évolutions fréquentes de l’infrastructure. Ainsi, le Capacity Planning est un exercice de prévision difficile mais indispensable pour la DSI.
Pourquoi faire du capacity planning ?
Une mauvaise anticipation du besoin en capacité peut engendrer de sérieuses dégradations de performance, voir une interruption de service lorsqu’une instance a été sous-dimensionnée. Les conséquences peuvent alors être lourdes pour le métier : retard sur la chaîne de production, insatisfaction client, perte des sessions en cours…
A l’inverse, surdimensionner un environnement informatique, par principe de précaution, entraîne un gaspillage évitable des ressources.
L’enjeu du Capacity Planning consiste à assurer la disponibilité et la performance des environnements tout en optimisant autant que possible les ressources et les coûts.
Le Capacity Planning est une question d'optimisation ; il s'agit de maximiser l’allocation des ressources tout en garantissant la performance et la disponibilité des environnements. Tout DSI devrait être motivée à faire du Capacity Planning pour :
- Prédire le moment où une infrastructure ne sera plus en mesure de faire face à la charge d’activité.
- Anticiper l’achat de nouvelles machines ou l’approvisionnement de nouvelles ressources.
- Identifier les goulots d’étranglement.
- Comparer le coût d’un environnement On Premise à celui d’un Cloud public.
- Anticiper et savoir faire face aux pics de charge qu'ils soient prévus ou inattendus.
- Prévoir la configuration de production la plus optimisée avant le déploiement d'une nouvelle application.
Comment faire du Capacity Planning ?
Le Capacity Planner, à l'aide de business plans et de prédictions, tente d'imaginer ce que seront les besoins futurs. Il s’appuie souvent sur sa connaissance de l’historique et de la saisonnalité.
Dans beaucoup d’organisations, le Capacity Planning est un exercice encore fastidieux réalisé sur des feuilles de calcul. Celui-ci est à la fois long et peu précis.
Créer une base de données permet d’éviter les erreurs et de maximiser les opportunités de croissance de l’entreprise, à condition d’avoir élaboré une stratégie de Data Management adéquate.
Les outils de modélisation analytique comme les outils OLAP, via une application OLTP,(ou grâce au data mining) peuvent aider à obtenir des réponses à des scénarios "What if" afin d’explorer un éventail de possibilités. Le Big Data Analytics parcourt le data lake pour réaliser des analyses prédictives et ainsi aider les entreprises à prendre des décisions plus efficacement. Cette analyse est réalisée à partir de diverses sources de données stockées dans des data warehouses et organisées en cubes OLAP. Le Capacity Planner doit également tenir compte de l’évolution des nouvelles technologiques.
Il est désormais possible d’automatiser son Capacity Planning grâce à l’Intelligence Artificielle. Des algorithmes avancés de régression linéaire, quadratique, elliptique etc… permettent anticiper de manière précise les besoins CPU, mémoire, stockage, I/O, heap et d’optimiser l’allocation des ressources.
Pour en savoir plus, découvrez IT Analytics et son principal cas d’utilisation : Comment anticiper vos besoins en CPU, mémoire, stockage... ?
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“Le Capacity Planning doit également tenir compte des évolutions fréquentes de l’infrastructure. Ainsi, le Capacity Planning est un exercice de prévision difficile mais indispensable pour la DSI.”