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Che cos'è un Autonomous Database?

Autonomous Database definito

Un database autonomo è un database in cloud che utilizza funzionalità di machine learning per automatizzare le attività di tuning, backup, aggiornamento e messa in sicurezza del database e, in generale, tutte le attività di gestione quotidiane che tradizionalmente i DBA sono obbligati a eseguire manualmente A differenza di un database convenzionale, un database autonomo esegue tutte queste attività e molto altro ancora senza l'intervento umano.

Perché usare un Autonomous Database

I database memorizzano informazioni di business critiche e sono essenziali per un funzionamento efficiente delle aziende moderne. I DBA sono spesso oberati da lunghe attività manuali per la gestione e la manutenzione dei database. A volte le esigenze dei carichi di lavoro odierni portano a errori dei DBA, che possono avere un impatto catastrofico su uptime, performance e sicurezza.

Ad esempio, la mancata applicazione di una patch o di un aggiornamento di sicurezza può causare vulnerabilità. Se una patch non viene applicata correttamente, le protezioni di sicurezza possono essere ridotte o addirittura rimosse. Se il database non è protetto, l'impresa può essere a soggetta a violazioni dei dati, che potrebbero causare gravi ripercussioni finanziarie e avere un impatto negativo sulla reputazione di un'azienda.

Le applicazioni aziendali aggiungono nuovi record ai database esistenti o utilizzano le informazioni del database per creare report, analizzare i trend o rilevare anomalie. Per questo motivo, i database possono crescere fino a raggiungere dimensioni di molti terabyte e alti livelli di complessità, rendendoli ancora più difficili per i DBA in termini di gestione, protezione e ottimizzazione, al fine di trarne le massime performance. Quando un database funziona lentamente o non è disponibile a causa del downtime, può influire negativamente sulla produttività dei dipendenti e risultare frustrante per i clienti.

La quantità e la velocità dei dati disponibili per l'impresa stanno aumentando. Ecco perché è più che mai necessario disporre di una gestione efficiente e sicura dei database che migliori la sicurezza dei dati, riduca il downtime, migliori le performance e non sia vulnerabile agli errori umani. Un database autonomo può raggiungere questi obiettivi.

Tipi di dati memorizzati nei database

Le informazioni archiviate in un sistema di gestione di database possono essere altamente strutturate (come documenti contabili o informazioni sui clienti) o non strutturate (come immagini digitali o fogli di calcolo). Clienti e dipendenti possono accedere ai dati direttamente oppure indirettamente tramite software aziendali, siti Web o app per dispositivi mobili. Inoltre, molti tipi di software, ad esempio applicazioni per business intelligence, Customer Relationship Management (CRM) e supply chain, utilizzano le informazioni memorizzate nei database.

Componenti di un database autonomo

Un database autonomo è costituito da due elementi chiave che si adattano ai tipi di carico di lavoro.

  • Un data warehouse esegue numerose funzioni correlate alla attività di business intelligence e utilizza i dati preparati in anticipo per l'analisi. L'ambiente di data warehouse gestisce anche tutte le operations del ciclo di vita del database, può eseguire analisi di query su milioni di righe, è scalabile in base alle esigenze aziendali e può essere implementato in pochi secondi.
  • L'elaborazione delle transazioni consente processi transazionali basati sul tempo, come analisi, personalizzazione e l'individuazione di frodi in tempo reale. L'elaborazione delle transazioni in genere coinvolge un numero molto piccolo di record, si basa su operations predefinite e consente processi di sviluppo e implementazione semplici.

Come funziona un Autonomous Database

Un database autonomo sfrutta AI e machine learning per fornire l'automazione end-to-end completa per provisioni, sicurezza, aggiornamenti, disponibilità, performance, gestione delle modifiche e prevenzione degli errori.

In questo senso, un database autonomo ha caratteristiche specifiche.

  • È self-driving

    Tutti i processi di gestione, monitoraggio e tuning del database e dell'infrastruttura sono automatizzati. Ora, i DBA possono concentrarsi su attività più importanti, tra cui aggregazione, modellazione, elaborazione dei dati, strategie di governance, aiutando così gli sviluppatori a utilizzare le caratteristiche e le funzioni nel database con modifiche minime al codice dell'applicazione.
  • È autoprotetto

    Funzionalità integrate proteggono da attacchi esterni e utenti interni malevoli. In questo modo puoi smettere di preoccuparti degli attacchi informatici su database a cui non sono state applicati patch o che non sono crittografati.
  • È self-repairing

    Questa caratteristica impedisce il downtown, inclusa la manutenzione non pianificata. Un database autonomo può richiedere meno di 2,5 minuti di downtime al mese, inclusa l'applicazione delle patch.

Vantaggi di un Autonomous Database

Un database autonomo offre numerosi vantaggi.

  • Massimi livelli di uptime, performance e sicurezza, incluse patch e correzioni automatiche
  • Eliminazione di attività di gestione manuali soggette a errori tramite l'automazione
  • Riduzione dei costi e miglioramento della produttività tramite l'automatizzazione delle attività quotidiane

Un database autonomo consente inoltre a un'organizzazione di ridefinire il lavoro del personale addetto alla gestione dei database affidando loro lavori in grado di offrire maggiore valore all'azienda, come la modellazione dei dati, il supporto ai programmatori sull'architettura dei dati e la pianificazione delle attività future. In alcuni casi, un database autonomo può aiutare un'azienda a risparmiare denaro riducendo il numero di DBA che gestiscono i suoi database o destinandoli ad attività ritenute più strategiche.

Le tecnologie intelligenti supportano database autonomi

Alcune delle principali tecnologie intelligenti supportano i database autonomi, che consentendo l'automazione di attività quotidiane, ma importanti, come la manutenzione ordinaria, il ridimensionamento, la sicurezza e il tuning del database. Ad esempio, gli algoritmi di machine learning e intelligenza artificiale del database autonomo dovrebbero includere l'ottimizzazione delle query, la gestione automatizzata della memoria e dello storage per offrire un database con funzionalità di tuning completamente automatica.

Gli algoritmi del machine learning aiutano a migliorare la sicurezza del database analizzando enormi quantità di dati registrati e indicando i valori e i modelli anomali prima che eventuali intrusioni possano provocare danni. Il machine learning può anche correggere, ottimizzare, eseguire il backup e aggiornare il sistema in modo automatico e continuato senza l'intervento manuale, mentre il sistema è in esecuzione. Questa automazione minimizza la possibilità che errori umani o comportamenti dannosi influenzino le operations o la sicurezza del database.

Inoltre, i database autonomi hanno alcune funzionalità specifiche.

  • Semplice scalabilità

    Il server di un database basato su cloud può espandere o ridurre istantaneamente le risorse di calcolo e di memoria, secondo le necessità. Ad esempio, una società può ridimensionare da 8 core di elaborazione database a 16 core per supportare il picco di richieste di fine trimestre, per tornare in seguito agli 8 core meno costosi. Tutte le risorse di calcolo potrebbero in effetti essere spente durante il fine settimana per ridurre i costi, per poi essere riavviate il lunedì mattina.
  • Semplice applicazione di patch del database

    Molte violazioni sono dovute a vulnerabilità di sistema per cui esistevano già patch di sicurezza o vulnerabilità già disponibili, ma non ancora applicate. Un database autonomo previene questo problema applicando automaticamente le patch ai server cloud in una sequenza progettata per eliminare i tempi di fermo dell'attività.
  • Intelligenza integrata

    Un database autonomo integra funzionalità di monitoraggio, gestione e analisi che sfruttano le tecniche di machine learning e di intelligenza artificiale. L'obiettivo è automatizzare il tuning del database, prevenire le interruzioni delle applicazioni e rafforzare la sicurezza nell'intera applicazione del database.

Il vantaggio per gli sviluppatori

Con un database autonomo, gli sviluppatori possono creare rapidamente applicazioni aziendali scalabili e sicure a partire da dati contenuti in un ambiente preconfigurato, completamente gestito e sicuro.

Scegliere un database autonomo

I database autonomi offrono molti vantaggi. Al momento della valutazione dei prodotti disponibili per l'azienda, è importante considerare le seguenti caratteristiche chiave.

  • Provisioning automatico

    distribuisce automaticamente database mission-critical tolleranti agli errori e altamente disponibili. Assicura ridimensionamento continuo e protezione in caso di guasto del server e consente l'applicazione degli aggiornamenti in modo continuo mentre è ancora in corso l'esecuzione delle app.
  • Configurazione automatica

    configura automaticamente il database per l'ottimizzazione per carichi di lavoro specifici. Tutto, dalla configurazione della memoria, ai formati dei dati e alle strutture di accesso, è ottimizzato per migliorare le performance. I clienti possono semplicemente caricare i dati e proseguire con le attività.
  • Indicizzazione automatica

    monitora automaticamente il carico di lavoro e rileva gli indici mancanti che potrebbero accelerare le applicazioni. Convalida ogni indice per garantirne i vantaggi prima della relativa implementazione e utilizza il machine learning per apprendere dai propri errori.
  • Ridimensionamento automatico

    ridimensiona automaticamente le risorse di calcolo, quando necessario, in base al carico di lavoro. Tutto il ridimensionamento avviene online mentre l'applicazione viene eseguita in modo continuo. Assicura una modalità pay per use effettiva.
  • Protezione dei dati automatizzata

    protegge automaticamente i dati sensibili e regolamentati nel database, il tutto tramite una console di gestione unificata. Valuta la sicurezza della configurazione, degli utenti, dei dati sensibili e delle attività insolite del database.
  • Sicurezza automatizzata

    crittografia automatica per l'intero database, i backup e tutte le connessioni di rete. Nessun accesso al sistema operativo o ai privilegi di amministratore impedisce gli attacchi di phishing. Protegge il sistema sia dalle operazioni cloud sia da eventuali utenti interni dannosi.
  • Backup automatici

    backup giornaliero automatico del database o on-demand. Ripristina o recupera un database in qualsiasi momento specificato negli ultimi 60 giorni.
  • Patching automatico

    applica le patch o effettua gli upgrade automaticamente senza tempi di inattività. Le applicazioni continuano a essere eseguite mentre l'applicazione di patch avviene secondo schedulazione round-robin tra i nodi o i server del cluster.
  • Rilevamento e risoluzione automatizzati

    utilizzando il riconoscimento di modelli, i guasti hardware vengono previsti automaticamente evitando lunghi timeout. Gli IO vengono immediatamente reindirizzati intorno a dispositivi non integri per evitare blocchi del database. Il monitoraggio continuo per ogni database genera automaticamente richieste di servizio per qualsiasi deviazione.
  • Failover automatico

    failover automatico senza il rischio di alcuna perdita di dati in standby. È completamente trasparente per le applicazioni degli utenti finali. Fornisce uno SLA del 99,995%.

Il futuro dei database autonomi

Oggigiorno i dati vengono generati a una velocità tale che la gestione e l'elaborazione manuali non garantiscono la disponibilità di insight aziendali efficaci e sicuri. Grazie alle loro capacità di automazione intelligente, i database autonomi offrono alle aziende molti vantaggi rispetto ai database tradizionali. Si prevede che le aziende migrino sempre più verso questo modello di database così da sfruttare questi vantaggi, mantenere un margine competitivo e acquisire la capacità di riorientare gli sforzi dell'IT sull'innovazione piuttosto che sulla gestione del database.