¿Qué es una Autonomous Database?

Una base de datos autónoma es una base de datos en la nube que utiliza el aprendizaje automático para eliminar el trabajo humano asociado con el ajuste de la base de datos, la seguridad, las copias de seguridad, las actualizaciones y otras tareas de administración de rutina que tradicionalmente realizan los administradores de bases de datos (DBA).

Oracle Autonomous Database: Cómo funciona

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En comparación con la tecnología de base de datos tradicional, una nube de base de datos autónoma tiene mayor disponibilidad, mayor seguridad y menores costos operativos.

Otros términos de la industria para referirse a la base de datos autónoma son: base de datos independiente, de reparación autónoma y de autoprotección.

Independiente significa que la base de datos puede aprovisionar o implementar automáticamente bases de datos, y monitorear, respaldar, recuperar y solucionar problemas de esas bases de datos. También implica un aumento y reducción instantáneo de los cómputos y del almacenamiento sin tiempo de inactividad.

Autoprotección se refiere a la detección y remediación de amenazas adaptadas para la IA, junto con el cifrado automático de datos. Una base de datos de autoprotección también puede aplicar parches de seguridad automáticamente.

Reparación autónoma las bases de datos se protegen automáticamente contra el tiempo de inactividad. Con una disponibilidad de hasta el 99,995 %, una base de datos de reparación autónoma experimenta menos de 2,5 minutos de tiempo de inactividad por mes, incluido el mantenimiento planificado.

Los usos de las bases de datos empresariales

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Las bases de datos almacenan información comercial fundamental y son esenciales para el funcionamiento eficiente de las organizaciones modernas. Si la base de datos no es segura, la empresa puede estar en riesgo de violaciones. Si la base de datos se ejecuta a baja velocidad o no está disponible, la productividad de los empleados puede verse afectada y los clientes pueden sentirse frustrados.

La información almacenada en un sistema de gestión de bases de datos puede estar altamente estructurada o los datos pueden no estar estructurados. Los clientes y empleados pueden acceder directamente a los datos o bien acceder a ellos de manera indirecta a través de otros software, sitios web o aplicaciones móviles de una empresa.

Ejemplos de información estructurada almacenada en bases de datos
  • Registros contables
  • Información del cliente
  • Información del empleado
  • Registros de mantenimiento
  • Registros de tráfico de red
  • Información de precios
  • Inventario de productos
  • Transacciones de venta
  • Interacciones en redes sociales
  • Información de la cadena de suministro
Ejemplos de información no estructurada almacenada en bases de datos
  • Imágenes digitales, sonido y archivos de video
  • Código fuente de programación
  • Hojas de cálculo
  • Páginas web
  • Documentos de procesamiento de textos
Software que almacena y accede a información almacenada en bases de datos
  • Contabilidad
  • Software empresarial personalizado desarrollado por el cliente
  • Customer relationship management (CRM)
  • Analítica de datos e inteligencia empresarial (BI)
  • Enterprise resource planning (ERP)
  • Recursos humanos (RR. HH.) / Gestión del capital humano (HCM)
  • Product lifecycle management (PLM)
  • Seguridad y administración de registros
  • Supply chain management (SCM)
  • Servidor web

Las aplicaciones empresariales pueden agregar nuevos registros a las bases de datos existentes o usar información de base de datos para crear informes, analizar tendencias o detectar anomalías.

Las bases de datos pueden crecer hasta contar con muchos terabytes de tamaño y son tradicionalmente difíciles de administrar, asegurar y ajustar para que los DBA obtengan el máximo rendimiento debido a la complejidad de la base de datos.

El papel del administrador de la base de datos

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Las bases de datos empresariales son tradicionalmente administradas por los administradores de bases de datos (DBA) que crean, modifican y ajustan las bases de datos para garantizar el máximo rendimiento al almacenar nuevos datos en una base de datos y luego al recuperarlos.

A menudo, el proceso de recuperación de datos de una base de datos se inicia a través de una consulta compleja de una aplicación. La ejecución de la consulta puede consumir muchos recursos informáticos y de acceso al disco. Los resultados pueden constar de muchos registros de base de datos, los cuales se deben enviar de regreso a la aplicación de consulta.

Una porción laboriosa del trabajo del DBA es organizar la base de datos para que las consultas que se ejecutan con frecuencia se puedan ejecutar lo más rápido posible, al tiempo que consumen el mínimo de recursos. Esto requiere estudiar los tipos de consultas que se ejecutan en la base de datos y los patrones exigentes que conducirán a un ajuste mejorado. El ajuste del rendimiento es una parte continua del mantenimiento de la base de datos. Una tarea relacionada es la normalización de datos, que reestructura los datos para reducir la redundancia y mejorar la integridad de los datos.

El DBA es responsable de otras tareas, muchas de las cuales se deben ejecutar diariamente o de forma regular en todas las bases de datos empresariales, de las cuales puede haber docenas o cientos. Esa lista de tareas incluye:

  • La realización de una copia de seguridad de la base de datos en caso de desastre o pérdida de datos
  • Probar las copias de seguridad para asegurarse de que la base de datos pueda recuperarse
  • Recuperación de datos perdidos en caso de incidente
  • Revisión de los registros de seguridad para garantizar que no haya habido un acceso inadecuado a la base de datos
  • Monitoreo del software de la base de datos de la información del proveedor que se alimenta de las alertas de seguridad, de los parches y actualizaciones
  • Programación y aplicación de parches y actualizaciones cuando sea necesario
  • Ajuste de la configuración de seguridad de las bases de datos para responder a las amenazas
  • Autorización de nuevos usuarios y aplicaciones para acceder a la base de datos
  • Supervisión del procesador y utilización de la memoria del servidor de la base de datos
  • Creación y gestión de esquemas. Es decir, categorizar los datos.
  • Ayudar a los desarrolladores de software con preguntas sobre la base de datos
  • Gestión de herramientas de extracción, transformación y carga (ETL)
  • Monitorización de la utilización del disco del servidor de la base de datos
  • Adición de más almacenamiento o migración del almacenamiento, de ser necesario
  • Planificación de futuros requerimientos de capacidad para la base de datos
  • Resolución de problemas y otros problemas de la base de datos
  • Trabajar con usuarios comerciales y desarrolladores para definir los modelos de datos para nuevas aplicaciones o módulos

Los DBA están sobrecargados de trabajo, y esto puede causar un error humano

Según algunas estimaciones, aproximadamente el 40 % de los DBA de hoy gestionan 50 o más bases de datos todos los días. Mientras tanto, el 78 % de los DBA dicen que experimentan algún tipo de tiempo de inactividad no planificado en el transcurso de sus carreras, y la mayoría se esfuerza para coordinar múltiples herramientas de administración y respaldo.

Mientras tanto, el 72 % de los presupuestos de Tecnología Informática se gasta solamente para el mantenimiento de los sistemas de información existentes, lo que deja solo el 28 % del mismo para la innovación. Claramente, existe una necesidad de reducir el esfuerzo necesario para mantener las bases de datos y, a la vez, reducir el tiempo de inactividad y mejorar el rendimiento.

Las cargas de trabajo actuales pueden generar errores por parte de los DBA, y estos pueden ser catastróficos para el tiempo de actividad, para el rendimiento y la seguridad. Por ejemplo, si no se aplica un parche o una actualización de seguridad, se pueden crear vulnerabilidades. Además, no aplicar el parche correctamente puede debilitar o eliminar las protecciones de seguridad.

Los errores que se ven en las noticias, en los que las bases de datos de la nube quedan sin protección a través de contraseñas o cifrado, y los hackers roban los datos, casi siempre son causados ​​por un error humano.

Objetivos de Autonomous Database

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Una base de datos autónoma tiene tres objetivos generales:

  • Asegurar el máximo tiempo de actividad y rendimiento de la base de datos
  • Garantizar la máxima seguridad de la base de datos, incluso los parches y las correcciones
  • Eliminar las tareas de administración manuales y propensas a errores a través de la automatización
  • Permitir que los DBA apliquen su experiencia en funciones de nivel superior

Al reducir el número de tareas rutinarias realizadas por un DBA que trabaja con una base de datos autónoma, la organización puede reenfocar el esfuerzo del DBA para lograr un trabajo de más alto nivel que genere un mayor valor comercial, como el modelado de datos, la asistencia a los programadores con 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 al reducir la cantidad de DBA necesarios para administrar sus bases de datos, o volver a implementarlas en una variedad de tareas que se consideren más estratégicas.

Tecnología de la base de datos de en la nube

Se requieren varias tecnologías fundamentales para implementar bases de datos autónomas, las cuales pueden manejar el mantenimiento de rutina, la escalabilidad, la seguridad, el ajuste de la base de datos y otras tareas sin un DBA humano.

  • Incrementar o reducir los recursos: Un servidor de base de datos basado en la nube puede incrementar o reducir sus recursos de cómputo y memoria al instante, según sea necesario. Un cliente podría, por ejemplo, pasar de 8 núcleos de computación de base de datos a 16 núcleos para ampliar el procesamiento de fin de trimestre, y luego retomar los 8 núcleos menos costosos. Incluso se podría cerrar todos los recursos informáticos durante el fin de semana para reducir los costos y luego volver a iniciarlos el lunes por la mañana.
  • Parches de base de datos: Muchos robos de datos ocurren a través de vulnerabilidades del sistema para las cuales ya existía un parche de seguridad o de vulnerabilidad disponible, pero que no se había aplicado. Una nube de base de datos autónoma aplicará parches al desplegarlos contra los servidores en esa nube en una secuencia diseñada para eliminar el tiempo de inactividad de la empresa.
  • Aprendizaje automático: Una base de datos autónoma integra capacidades de monitoreo, administración y análisis que aprovechan el aprendizaje automático y las técnicas de inteligencia artificial. El objetivo es automatizar el ajuste de la base de datos, evitar interrupciones de la aplicación y fortalecer la seguridad en toda la aplicación de la base de datos.

Las técnicas utilizadas por el aprendizaje automático y los algoritmos de inteligencia artificial de la base de datos autónoma deben incluir la optimización de consultas, la gestión automática de la memoria y la gestión automática del almacenamiento para proporcionar una base de datos completamente autoajustable.

Los algoritmos de aprendizaje automático pueden ayudar a las empresas a mejorar la seguridad de la base de datos al analizar las resmas de datos registrados y al marcar los valores atípicos y patrones anómalos antes de que los intrusos puedan hacer daño. El aprendizaje automático también puede aplicar parches, ajustar, respaldar y actualizar el sistema de forma automática y continua sin intervención manual, todo mientras el sistema se encuentra en ejecución. Esto minimiza la posibilidad de que un error humano o un comportamiento malicioso afecten las operaciones o la seguridad de la base de datos.

Autonomous Data Warehouse en la nube

La tecnología de base de datos autónoma requiere que las bases de datos empresariales se almacenen en la nube, mediante un servicio en la nube. Ser autónomo en la nube permite que la organización aproveche los recursos de la nube para implementar bases de datos de manera más efectiva, administrar las cargas de trabajo de la base de datos y proteger la base de datos. UN servicio de nube de base de datos hace que las capacidades de la base de datos estén disponibles en línea, cuándo y dónde se necesiten.

Las ventajas del servicio de la base de datos en la nube sobre bases de datos heredadas ubicadas en el centro de datos del cliente incluyen:

Rápido Las bases de datos y los almacenes de datos se pueden crear en la nube en cuestión de minutos—en lugar de días o semanas.
Fácil Las bases de datos en la nube se pueden configurar para que sean completamente autónomas, y las aplicaciones en la nube o locales pueden utilizarlas fácilmente a través de interfaces de programación de aplicaciones (API).
Elasticidad Las bases de datos en la nube pueden agregar nuevos recursos de cálculo y/o almacenamiento de forma independiente, según lo requiera el crecimiento del negocio, sin necesidad de tiempo de inactividad. De manera similar, esos recursos se pueden reducir dinámicamente (para ahorrar dinero) de manera independiente cuando ya no son necesarios.
Seguro La seguridad en una base de datos en la nube bloquea a los actores dañinos internos y externos a través de controles de capas múltiples e implementaciones de prácticas recomendadas.
Conformidad El acceso a la base de datos en la nube se monitorea y registra para auditoría y control en todo momento.

Elección de una base de datos autónoma

Estas características funcionan a modo de guía para el proceso de selección de productos de bases de datos autónomas de una organización.

Automatización La base de datos realiza actualizaciones, instala parches y se realiza autoajustes mientras se ejecuta. Las actualizaciones de seguridad se instalan sin necesidad de tiempo de inactividad.
Alta disponibilidad Los acuerdos de nivel de servicio (SLA) deben garantizar al menos un 99,995 % de confiabilidad y disponibilidad para minimizar los costosos tiempos de inactividad planificados y no planificados a menos de 30 minutos al año.
Autoprotección La base de datos autónoma debe instalar todos los parches y actualizaciones de software por su cuenta y garantizar que la base de datos esté protegida contra accesos no autorizados, sin interrumpir las operaciones ni afectar la disponibilidad.
Ajuste automatizado de la base de datos Esto garantiza que la base de datos consuma menos recursos de cómputo, memoria y E/S, al tiempo que ofrece resultados rápidos para consultas y operaciones de almacenamiento/recuperación de datos.