Qu’est-ce qu’une base de données autonome ?

Une base de données autonome est une base de données Cloud qui exploite le machine learning pour éliminer la gestion manuelle des réglages, de la sécurité, des sauvegardes, des mises à jour et d’autres tâches de routine effectuées habituellement par les administrateurs de base de données.

Fonctionnement d’Oracle Autonomous Database

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Par rapport aux technologies de base de données traditionnelles, une base de données Cloud autonome offre une disponibilité et une sécurité accrues, à moindre coût.

On parle également de base de données à pilotage automatique, à réparation automatique et à sécurité automatique.

Pilotage automatique : la base de données peut provisionner ou déployer des bases de données et en assurer la surveillance, la sauvegarde, la récupération et le dépannage, le tout de manière automatisée. Le pilotage automatique permet également d’augmenter ou de réduire instantanément des capacités de calcul ou de stockage, sans interruption.

Sécurité automatique : la base de données détecte et corrige les menaces via l’IA adaptative, et chiffre automatiquement les données. Elle peut également appliquer des correctifs de sécurité de manière automatique.

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

Les différentes utilisations des bases de données d’entreprise

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Les bases de données stockent des informations commerciales stratégiques et sont essentielles au bon fonctionnement des entreprises d’aujourd’hui. Une base de données non sécurisée expose l’entreprise à un risque de violation de données, tandis qu’une base de données lente ou indisponible nuit à la productivité des collaborateurs et génère de la frustration chez les clients.

Les informations stockées dans un système de gestion de base de données peuvent être hautement structurées comme non structurées. Clients et collaborateurs peuvent accéder aux données directement ou au moyen d’un logiciel, d’un site Web ou d’une application mobile d’entreprise.

Exemples d’informations structurées stockées dans une base de données
  • Documents comptables
  • Informations client
  • Informations sur les collaborateurs
  • Documents de maintenance
  • Rapports de trafic réseau
  • Informations tarifaires
  • Inventaire de produits
  • Transactions commerciales
  • Interactions sur les médias sociaux
  • Informations sur la Supply Chain
Exemples d’informations non structurées stockées dans une base de données
  • Images numériques, fichiers audio et vidéo
  • Code source de programmation
  • Feuilles de calcul
  • Pages de site Web
  • Documents de traitement de texte
Logiciels qui utilisent une base de données pour stocker et exploiter des informations
  • Comptabilité
  • Logiciels d’entreprise personnalisés développés par le client
  • Gestion de la relation client (CRM)
  • Analyse de données et Business Intelligence (BI)
  • Planification des ressources de l’entreprise (ERP)
  • Ressources humaines (RH)/Gestion du capital humain (HCM)
  • Gestion du cycle de vie de produit (PLM)
  • Sécurité et gestion des journaux d’événements
  • Gestion de la Supply Chain (SCM)
  • Serveur Web

Les applications métier peuvent ajouter de nouvelles données à la base de données existante ou utiliser les données disponibles dans celle-ci pour créer des rapports, analyser des tendances ou rechercher des anomalies.

Les bases de données peuvent atteindre une taille de plusieurs téraoctets et être très complexes. Aussi, les administrateurs de base de données ont habituellement du mal à en assurer la gestion, la sécurité et l’optimisation afin d’obtenir des performances optimales.

Rôle de l’administrateur de base de données

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Traditionnellement, la gestion des bases de données d’entreprise incombe à un administrateur de base de données. Ce dernier crée la base de données, la modifie et l’optimise afin d’obtenir des performances optimales lors des opérations de stockage et de récupération de données.

Le processus de récupération de données d’une base de données est souvent lancé par une requête complexe via une application. L’exécution de cette requête peut consommer beaucoup de ressources de calcul et d’accès au disque. Les résultats peuvent contenir de nombreux enregistrements de base de données, qui doivent être renvoyés à l’application à l’origine de la requête.

Une partie exigeante du travail de l’administrateur de base de données consiste à organiser la base de données de manière à exécuter les requêtes fréquentes le plus rapidement possible, en consommant un minimum de ressources. Pour ce faire, il est nécessaire d’étudier les types de requêtes exécutées sur la base de données afin de dégager des schémas qui permettront d’améliorer le réglage de la base de données. L’optimisation des performances fait partie de la maintenance courante de la base de données. Liée à cette tâche, la normalisation des données restructure les données afin d’en réduire la redondance et d’en améliorer l’intégrité.

L’administrateur de base de données assure également d’autres tâches, exécutées pour la plupart quotidiennement ou de manière régulière sur toutes les bases de données de l’entreprise, qui peuvent se compter par dizaines, voire par centaines. Ces tâches incluent notamment les suivantes :

  • Sauvegarde de la base de données en cas de sinistre ou de perte de données
  • Test des sauvegardes afin de garantir la récupération de la base de données
  • Récupération des données perdues en cas d’incident
  • Examen des journaux de sécurité afin de repérer tout accès inapproprié à la base de données
  • Suivi du fil d’actualité des éditeurs des logiciels de base de données utilisés, afin de rester informé des alertes de sécurité et des derniers correctifs et mises à niveau disponibles
  • Planification et application des mises à niveau et correctifs requis
  • Réglage des paramètres de sécurité des bases de données pour faire face aux menaces
  • Autorisation de nouveaux utilisateurs et applications à accéder à la base de données
  • Surveillance de l’utilisation du processeur et de la mémoire du serveur de base de données
  • Création et gestion de schémas (catégorisation des données)
  • Assistance aux développeurs de logiciels sur les questions relatives aux bases de données
  • Gestion des outils d’extraction, de transformation et de chargement (ETL)
  • Surveillance de l’utilisation du disque du serveur de base de données
  • Augmentation de la capacité de stockage ou migration du stockage, le cas échéant
  • Planification des futurs besoins en capacité de la base de données
  • Résolution des erreurs et problèmes de base de données
  • Définition, en collaboration avec des développeurs et des utilisateurs de l’entreprise, de modèles de données pour de nouvelles applications ou de nouveaux modules

Administrateurs en surcharge : attention à l’erreur humaine

Selon certaines estimations, environ 40 % des administrateurs de base de données géreraient au moins 50 bases de données au quotidien. Dans le même temps, 78 % des administrateurs de base de données déclarent rencontrer des interruptions non planifiées au cours de leur carrière, et la plupart ont du mal à coordonner l’utilisation de plusieurs outils de gestion et de sauvegarde.

Par ailleurs, 72 % du montant des budgets informatiques est consacré à la maintenance des systèmes d’information existants, laissant seulement 28 % à l’innovation. Il est clairement nécessaire de réduire le temps consacré à la maintenance des bases de données, tout en limitant les interruptions et en améliorant les performances.

Les charges de travail actuelles sont susceptibles d’entraîner des erreurs de la part des administrateurs de base de données — erreurs qui peuvent s’avérer catastrophiques en termes de disponibilité, de performance et de sécurité. Par exemple, la non-application d’un correctif ou d’une mise à jour de sécurité peut créer des vulnérabilités. De même, si un correctif n’est pas appliqué correctement, l’opération risque de fragiliser ou d’éliminer les protections de sécurité.

À l’origine des piratages de données rapportés dans la presse et réalisés sur des bases de données Cloud non sécurisées par mot de passe ou chiffrement, se trouve presque toujours une erreur humaine.

Objectifs de la base de données autonome

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Une base de données autonome a quatre objectifs principaux :

  • Garantir une disponibilité et des performances maximales pour la base de données
  • Assurer la sécurité maximale de la base de données, notamment via l’application de correctifs
  • Éliminer les tâches de gestion manuelles sujettes aux erreurs grâce à l’automatisation
  • Permettre aux administrateurs de base de données d’appliquer leur expertise à des opérations plus avancées

En réduisant le nombre de tâches de routine effectuées par l’administrateur de base de données via l’utilisation d’une base de données autonome, l’entreprise permet à l’administrateur de se recentrer sur des tâches avancées à plus forte valeur ajoutée, telles que la modélisation de données, la conception de l’architecture de données avec les programmeurs ou encore la planification de la capacité future.

Dans certains cas, une base de données autonome peut permettre à l’entreprise de réaliser des économies en réduisant le nombre d’administrateurs de base de données nécessaires à la gestion de ses bases de données, ou en les réaffectant à diverses tâches jugées plus stratégiques.

Technologie de base de données dans le Cloud

Plusieurs technologies fondamentales sont nécessaires pour mettre en œuvre une base de données autonome, capable de gérer la maintenance de routine, l’évolutivité, la sécurité et le réglage de la base de données, entre autres tâches, sans l’intervention d’un

  • Augmentation ou réduction des ressources : Un serveur de base de données basé sur le Cloud peut augmenter ou réduire instantanément ses ressources de calcul et de mémoire en fonction des besoins. Un client peut ainsi augmenter la capacité de traitement de sa base de données et passer de 8 à 16 cœurs pour des besoins de traitement de fin de trimestre, puis revenir ensuite à une configuration à 8 cœurs, moins coûteuse. Il est même envisageable, afin de réduire les coûts, d’arrêter toutes les ressources de calcul durant le week-end et de les redémarrer le lundi matin.
  • Application de correctifs à la base de données : De nombreux piratages de données exploitent des vulnérabilités du système pour lesquelles un correctif de sécurité existe mais n’a pas été appliqué. Une base de données Cloud autonome déploie automatiquement ces correctifs sur les serveurs du Cloud, selon une séquence conçue pour éviter toute interruption d’activité.
  • Machine learning : Une base de données autonome intègre des fonctionnalités de surveillance, de gestion et d’analyse basées sur les techniques de machine learning et d’intelligence artificielle. L’objectif est d’automatiser l’optimisation des performances de la base de données, de prévenir toute interruption des applications et de renforcer la sécurité à l’échelle de l’application de base de données.

Pour une base de données autonome entièrement automatisée, les algorithmes de machine learning et d’intelligence artificielle utilisés doivent inclure des techniques d’optimisation des requêtes et de gestion automatique de la mémoire et du stockage.

Grâce aux algorithmes de machine learning, les entreprises peuvent améliorer la sécurité de leur base de données via l’analyse des masses de données consignées et la signalisation des valeurs hors norme et des schémas anormaux avant que des pirates ne fassent des dégâts. Le machine learning permet également de corriger, régler, sauvegarder et mettre à niveau le système de manière automatique et continue, sans intervention manuelle et alors que le système est en cours d’exécution. Cette technique limite les risques d’erreur humaine ou de comportement malveillant susceptible de nuire aux opérations ou à la sécurité de la base de données.

Data warehouse autonome dans le Cloud

La technologie de base de données autonome nécessite de stocker les bases de données de l’entreprise dans le Cloud, à l’aide d’un service Cloud. Cette autonomie dans le Cloud permet à l’entreprise d’exploiter les ressources Cloud pour déployer et sécuriser des bases de données de manière plus efficace, tout en améliorant la gestion des charges de travail de ces bases de données. Avec un service Cloud de base de données, les fonctionnalités de base de données sont disponibles en ligne et donc accessibles partout et à tout moment, selon les besoins.

Un service Cloud de base de données présente plusieurs avantages par rapport à une base de données traditionnelle hébergée dans le datacenter d’une entreprise :

Rapidité La création de bases de données et de data warehouses dans le Cloud ne se calcule pas en jours ni en semaines, mais en minutes.
Simplicité Il est possible de configurer une base de données Cloud pour qu’elle soit totalement autonome et facilement accessible par les applications Cloud ou sur site via des interfaces de programmation d’applications (API).
Élasticité Une base de données Cloud peut augmenter ses ressources de calcul et/ou de stockage indépendamment, selon le rythme de croissance de l’entreprise, sans nécessiter de temps d’arrêt. De même, pour alléger la facture, elle peut réduire ces ressources de manière dynamique et indépendante lorsqu’elles ne sont plus nécessaires.
Sécurité Une base de données Cloud sécurisée bloque les acteurs malveillants internes et externes via des contrôles multicouches et la mise en œuvre de meilleures pratiques.
Conformité Les accès à la base de données Cloud font l’objet d’une surveillance permanente et sont consignés à des fins d’audit et de contrôle.

Choisir une base de données autonome

Vous envisagez de passer à une base de données autonome ? Les caractéristiques suivantes aideront votre entreprise à faire le bon choix.

Automatisation La base de données effectue les mises à niveau, installe les correctifs et optimise ses performances sans temps d’arrêt. L’installation des mises à jour de sécurité ne nécessite aucune interruption de service.
Haute disponibilité Les contrats de niveau de service doivent garantir une fiabilité et une disponibilité d’au moins 99,995 % afin de réduire les temps d’arrêt coûteux, planifiés ou non, à moins de 30 minutes par an.
Sécurité automatique Une base de données autonome doit appliquer elle-même l’ensemble des mises à jour et correctifs logiciels, et assurer sa propre protection contre les accès non autorisés, le tout sans interrompre ses opérations ni affecter sa disponibilité.
Réglage automatique Le réglage automatique des performances de la base de données réduit la consommation de ressources de calcul, de mémoire et d’E/S, tout en assurant un traitement rapide des requêtes et des opérations de stockage/récupération de données.