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Quels sont les 4 objectifs de la base de données autonome ?

Une base de données autonome propose d’automatiser certaines fonctionnalités grâce à l’exploitation d’algorithmes de Machine Learning. Mais quels sont les objectifs d’une base de données autonome ? Découvrez également comment votre entreprise peut utiliser Autonomous Database pour réduire ses coûts et stimuler son innovation en toute simplicité :

Quelles sont les quatre objectifs principaux d’Autonomous Database ?

Temps de lecture : 5 mn

La base de données Cloud autonome offre une disponibilité et une sécurité accrues, à moindre coût. Oracle Autonomous Database est conçue pour automatiser la plupart des tâches quotidiennes nécessaires à la gestion des bases de données. Cette base de données autonome est :

  • Self-driving : automatise la gestion, la surveillance et l'optimisation de toutes les bases de données et infrastructures.
  • Self-Securing : lutte contre les attaques externes mais également contre les utilisateurs internes malveillants.
  • Self-Repairing : protège des temps d'arrêt, comme la maintenance, y compris des arrêts non planifiés.

Une base de données autonome a quatre objectifs principaux :

1. Garantir une disponibilité et des performances maximales


La base de données autonome automatise ces différentes fonctions :

  • Provisionnement ou déploiement des bases de données
  • Surveillance des données
  • Sauvegarde des données
  • Récupération des données
  • Dépannage

Le pilotage automatique permet également d’augmenter ou de réduire instantanément des capacités de calcul ou de stockage, sans interruption.

Autonomous Database dispose d’une disponibilité pouvant atteindre 99,995 %. Grâce à la réparation automatique, la base de données est automatiquement protégée contre les interruptions et enregistre moins de 2,5 minutes d’interruption par mois, opérations de maintenance planifiées comprises.

2. Assurer la sécurité maximale de la base de données, notamment via l’application de correctifs

La sécurité est une préoccupation majeure des entreprises qui souhaitent migrer vers le Cloud. Elles se soucient notamment de problématiques liées à l’infrastructure partagée, l'absence de contrôle direct et la protection des données.

Grâce à la sécurité automatique, la base de données autonome détecte et corrige les menaces grâce aux algorithmes de Machine Learning, et chiffre automatiquement les données. Autonomous Database peut également appliquer des correctifs de sécurité de manière automatique et sans arrêt de service.

3. Éliminer les erreurs humaines grâce à l’automatisation des tâches manuelles


Concernant les tâches manuelles, voici des faits actuels :

  • Environ 40 % des DBA prennent en charge 50 bases de données ou plus au quotidien
  • 78 % des administrateurs de base de données déclarent avoir rencontré des interruptions non planifiées
  • La plupart des DBA rencontrent des difficultés à coordonner la pratique de plusieurs outils de gestion et de sauvegarde.
  • 72 % du montant des budgets IT sont consacrés à la maintenance des systèmes d’information existants, contre 28 % destinés à l’innovation.

Autonomous Database permet d’automatiser les tâches routinières de manière à :

  • Supprimer les erreurs humaines, qui parfois peuvent être catastrophiques en termes de disponibilité, de performance et de sécurité. Ne pas appliquer un correctif ou oublier une mise à jour peut entraîner des vulnérabilités, par exemple.
  • Limiter les interruptions
  • Améliorer les performances
  • Permettre aux DBA de se consacrer sur des tâches à plus haute valeur ajoutée

4. Permettre aux administrateurs de base de données d’appliquer leur expertise à des opérations plus avancées

Traditionnellement, l’administrateur de base de données doit modifier et optimiser la base de données pour obtenir des performances optimales lors des opérations de stockage et de récupération de données.

Les tâches du DBA sont exigeantes puisqu’il doit notamment organiser la base de données de manière à exécuter les requêtes fréquentes le plus rapidement possible, en consommant un minimum de ressources.

Automatiser les tâches de routines permet au DBA de se concentrer sur des opérations plus avancées, telles que la modélisation de données, la conception de l’architecture de données avec les programmeurs ou encore la planification de la capacité. Les administrateurs de base de données peuvent ainsi être réaffectés à diverses tâches jugées plus stratégiques.

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