بنية البيانات المتقاربة لتطوير التطبيقات

إرشادات الويب/الأجهزة المتنقلة

تحتوي تطبيقات الويب والجوال عادةً على واجهة أمامية مرئية للمستخدم، ومولد استعلام، ونهاية خلفية تقوم بحساب البيانات وتخدم الواجهة الأمامية. استجابة لطلب مستخدم أو API، يتفاعل تطبيق الويب مع API أو مع البيانات الدائمة المخزنة في قاعدة البيانات. يجب أن يدعم التطبيق عملاء مختلفين، مثل المستعرضات والأجهزة المتنقلة، وأن يتفاعل مع الأنظمة والتطبيقات الأخرى باستخدام واجهات برمجة التطبيقات والأحداث. يجب أن تكون الخلفية آمنة وقابلة للتوسع عند الطلب.

قم بإنشاء تطبيق الويب الخاص بك كمجموعة من الخدمات المتناهية الصغر التي يمكن اختبارها ونشرها وملكيتها بشكل مستقل بواسطة فرق تطبيق مختلفة. عرض الخدمات كواجهات برمجة تطبيقات REST والتواصل مع الخدمات الصغيرة الأخرى باستخدام شبكة أحداث مدمجة للأحداث والرسائل أو واجهات برمجة التطبيقات التي يتم إنشاؤها لكل خدمة صغيرة. دمج التعلم الآلي في التطبيقات الذكية باستخدام نماذج التعلم الآلي من خلال نقاط نهاية REST في قاعدة البيانات.

يجب أن تكون تطبيقات الويب والأجهزة المحمولة قابلة للتوسع للتعامل مع الزيادات المفاجئة في الطلب وتعمل تحت ضغط مع زمن وصول منخفض. يجب أن تكون متاحة على مدار الساعة وطوال أيام الأسبوع، ومرنة بما يكفي لإنتاج البيانات عند الطلب، ويجب ألا تفقد المعلومات المخزنة.

يتم إنشاء تطبيقات الأجهزة المحمولة مع أطر عمل الواجهة الأمامية مثل React Native أو SwiftUI، مما يؤدي إلى إنشاء واجهة المستخدم التي تتفاعل مع الواجهة الخلفية لجميع بياناتها وخدمات الإثراء. يمكن للمطور التركيز على سير العمل ومنطق التطبيق، والوصول إلى الخلفية من خلال واجهات برمجة تطبيقات محددة بشكل جيد تتميز بالمرونة والأمان والتوسع بشكل مستقل.

الأمان ذو أهمية قصوى لتطبيقات الويب المعرضة للإنترنت. تعد تشفير البيانات وTLS وحماية DDoS وجدران الحماية وإدارة دقيقة للمستخدم والوصول إلى البيانات أمرًا بالغ الأهمية. يعد أمان قاعدة البيانات وأمان التطبيق أمرين مهمين، وتتم معالجتهما بكلمات المرور والمفاتيح التي يتم الوصول إليها من خلال خدمة Oracle Database Wallet وOCI Vault.

مبادئ التصميم

استخدام أطر مفتوحة المصدر خفيفة ولغات برمجة فعالة

إنشاء واجهة أمامية للأجهزة المحمولة والويب في Javascript (React) أو SwiftUI. بالنسبة إلى البيانات الخلفية وخدمات التطبيقات، تشمل دعم اللغات متعددة اللغات (Python، Node.js، Java، PL/SQL، Go، إلخ) لتمكين حالات الاستخدام والخدمات الصغيرة المكتوبة بهذه اللغات. معالجة البيانات القريبة من مكان تخزينها.

إنشاء التطبيقات كخدمات تتواصل عبر واجهات برمجة التطبيقات

غالبًا ما يحتاج تطبيق الويب أو الأجهزة المتنقلة إلى التفاعل مع أنظمة الأعمال والخدمات الأخرى الموجودة خارج المؤسسة. يجب أن تعمل الخدمات التي تعد جزءًا من تطبيق الويب على تمكين التفاعل والتعاون عبر واجهات برمجة التطبيقات المحددة جيدًا. استخدم Oracle REST Data Services (ORDS) لاستخدام واجهات برمجة تطبيقات البيانات أو إنشاء واجهات برمجة تطبيقات جديدة. استخدم نقاط انتهاء REST الجاهزة من خلال خدمات OML وتنفيذ OML4Py المضمن بواسطة Python لتمكين التعلم الآلي. استخدم بوابات API المتاحة على Oracle Cloud كنقطة دخول واحدة لجميع العملاء وقم بتوجيه طلبات API إلى الخدمة المناسبة. تكوين خدمات موازن التحميل وعناصر تحكم الإدخال للاتصال الآمن بواجهة برمجة التطبيقات بين الخدمات الصغيرة.

استخدام الخدمات المُدارة بالكامل لإزالة التعقيد في تطوير التطبيقات وتقليل أوقات التشغيل وتبسيط إدارة البيانات

يتحمل الحفاظ على الويب أو البنية الأساسية لتطبيقات الأجهزة المحمولة مسؤولية نشر الإعداد وترقيته وتصحيحه وتوسيع نطاقه وتأمينه. استخدم الخدمات المُدارة مثل Oracle Autonomous Database ومجموعة من الخدمات المُدارة الأخرى على Oracle Cloud لزيادة التوافر وقابلية التوسع إلى أقصى حد والاستجابة للطلبات المتغيرة لتطبيقات الويب والجوال. تضمن الخدمات المدارة توفر التطبيق على مدار الساعة وطوال أيام العام وحمايته عند حدوث فشل في مركز البيانات حيث يتم استضافة البنية الأساسية. استخدم خدمات الإدارة الذاتية فقط عندما لا تتوفر خدمة تتم إدارتها بواسطة المورد.

الاحتفاظ بطبقة التطبيق بدون حالة

الاحتفاظ بمكونات الطبقة الوسطى للتطبيق بدون حالة. إذا كان يتم تخزين حالة التطبيق، فاستخدم Oracle Autonomous Database لتخزين بيانات التطبيق وحالتها لتحقيق الاتساق والمتانة وإمكانية الاستعادة السريعة من جذر حالة التطبيق. يعد الحفاظ على الحالة في قاعدة بيانات واحدة أبسط وأكثر كفاءة في استعادة التطبيقات بشكل عام.

استخدم قواعد البيانات المتقاربة مع دعم مميز كامل عبر جميع البيانات

تستخدم تطبيقات الويب والجوال البيانات بتنسيقات مختلفة، وتحتاج إلى تخزين البيانات والبحث عنها ومعالجتها في مخزن بيانات. قد تكون البيانات جدولية (علائقية) أو غير منظمة أو منسقة مثل XML وJSON أو مساحية أو رسم بياني. عادةً ما يعني هذا التفاوت استخدام قاعدة بيانات علائقية للبيانات العلائقية ومخزن مستندات للبيانات غير المهيكلة وقواعد بيانات الرسوم البيانية للبيانات المرتبطة بالتدرج. لكن استخدام قواعد بيانات متعددة يؤدي إلى التعقيد التشغيلي وعدم اتساق البيانات. لحل هذه المشكلة، استخدم Oracle Autonomous Database المتقاربة لتخزين أنواع متعددة من البيانات وفهرستها وتوفير طرق للبحث في البيانات واستخدامها في التحليلات الموحدة عبر جميع البيانات.

رصد الأدوات وتتبعها من طرف إلى طرف

يمكن أن يحتوي تطبيق الويب أو الأجهزة المتنقلة على مئات الخدمات، المملوكة بواسطة فرق عمل وتطبيق مختلفة. إن قابلية الملاحظة الموحدة مع واجهات الأدوات المفتوحة مهمة للحصول على رؤية حول سلوك هذه الأنظمة الموزعة بطبيعتها. إن قابلية الملاحظة الموحدة مع واجهات الأدوات المفتوحة مهمة للحصول على رؤية حول سلوك هذه الأنظمة الموزعة بطبيعتها. وتراقب هذه الخدمات المجموعة بأكملها، بدءًا من الواجهة الأمامية والخلفية للمساعدة في العثور على المشكلات في التطبيق وإصلاحها بسرعة، وتصبح النظام الأساسي لضبط الأداء المستمر.

إزالة نقطة فشل واحدة من خلال استنساخ البيانات تلقائيًا واسترداد الفشل

يجب أن تكون تطبيقات الويب والجوال مرنة، وأن تكون قادرة على الاسترداد من حالات الفشل، وتقليل وقت التوقف عن العمل، والتخلص من فقدان البيانات. يساعد التكرار على التخلص من نقاط الفشل المفردة: استخدم Kubernetes لإدارة مرونة حاويات قاعدة البيانات وحاويات التطبيقات. تم تصميم عامل تشغيل Oracle Database Kubernetes لهذا الغرض، باستخدام خطوط CI/CD التي تتضمن طبقة البيانات. في مجموعات Kubernetes، قم بإعداد مجمعات نقاط التوصيل بحد أدنى ثلاثة نقاط توصيل مع كل نقطة توصيل في نطاق إتاحة منفصل في منطقة نطاق متعدد الإتاحة على OCI. في منطقة نطاق إتاحة واحدة على OCI، قم بإعداد مجمعات نقاط التوصيل في Kubernetes مع كل نقطة توصيل في نطاق خطأ منفصل. استخدم موازن تحميل عام واحد والعديد من أرصدة التحميل الخاصة مع وحدات تحكم دخول متعددة للتكرار في Kubernetes.

إعداد Autonomous Database للحصول على أقصى توفر باستخدام Autonomous Data Guard لتقليل وقت التوقف التشغيلي وفقدان البيانات.

اتبع مبدأ الامتياز الأقل لضمان حصول المستخدمين وحسابات الخدمة على الحد الأدنى من الامتياز اللازم لأداء مهامهم. التحكم في من لديه حق الوصول إلى مكونات تطبيق الويب باستخدام Cloud Identity and Access Management (IAM) بما في ذلك قاعدة البيانات. استخدم المصادقة متعددة العوامل في IAM لفرض مصادقة قوية للمسؤولين لتقييد الوصول إلى مكونات التطبيق وقاعدة البيانات.

البنية

يتكون نمط بنية البيانات المتقاربة هذا لتطبيق الويب أو الأجهزة المتنقلة من خدمات الواجهة الأمامية والخدمة الصغيرة مع الواجهة الخلفية باستخدام التطبيق وخدمات البيانات المضمنة في Oracle Autonomous Database. اختياريًا، بالنسبة للخدمات غير الموجودة في قاعدة البيانات، تتم إدارة الخدمات الصغيرة في الحاويات في مجموعة Kubernetes.

يوضح الشكل التالي هذه البنية المرجعية.

تشتمل البنية على المكونات التالية (يمكن للمكونات أن تكون خدمات مدارة بالكامل على Oracle Cloud Infrastructure أو خدمات مماثلة في بيئات نشر أخرى. على سبيل المثال، Oracle Autonomous Database هي خدمة مُدارة على OCI، وتعمل Oracle Database في بيئات أخرى).

• Oracle Autonomous Database
  توفر Oracle Autonomous Database خدمات بيانات لجميع أنواع البيانات المطلوب تخزينها ومعالجتها وتحليلها - قاعدة بيانات تشغيلية بالإضافة إلى تخزين البيانات والتحليلات. بالإضافة إلى ذلك، فإنه يوفر خدمات التطبيقات التي تتضمن نظامًا أساسيًا مضمنًا للأحداث والمراسلة (قوائم انتظار أحداث المعاملات) والتعلم الآلي وواجهات برمجة تطبيقات REST وبيئة تطوير قليلة التعليمات البرمجية. هذا نظام أساسي كامل للبيانات لتطبيقات الويب/الأجهزة المتنقلة الحديثة المكتوبة كخدمات صغيرة.
• Container Engine for Kubernetes (OKE)
  خدمة Kubernetes هي خدمة مُدارة بالكامل وقابلة للتوسع وعالية التوافر يمكنك استخدامها لنشر تطبيقاتك ذات الحاوية في السحابة. يمكنك تحديد موارد الحوسبة التي تتطلبها تطبيقاتك، ويقوم Container Engine بتخصيصها على OCI في عقد إيجار موجود. يستخدم محرك الحاوية Kubernetes لأتمتة نشر التطبيقات الموجودة في حاويات وتوسيعها وإدارتها عبر مجموعات المضيفين.
• موازنة التحميل
  توفر خدمة Oracle Cloud Infrastructure Load Balancing توزيع حركة المرور التلقائي من نقطة إدخال واحدة إلى خوادم متعددة في الواجهة الخلفية.
• Oracle Cloud Infrastructure Identity and Access Management (OCI IAM)
  يوفر OCI IAM مصادقة قوية، وMFA، وتسجيل الدخول الاجتماعي، والتسجيل الذاتي للمستخدمين النهائيين، وإدارة الهوية، والدخول الموحد (SSO)، وحوكمة الهوية للتطبيقات.

حالات الاستخدام

تصف حالة الاستخدام هذه عينة من تطبيق توصيل الطعام المحمول يسمى GrabDish الذي يستخدم بنية الخدمات الصغيرة مع Autonomous Database، وقواعد البيانات المحفوظة في حاويات (قاعدة البيانات القابلة للتركيب في قاعدة بيانات حاوية) لكل من خدماتها. يستخدم النظام الأساسي للمراسلة المضمن "قوائم انتظار أحداث المعاملات" (TEQ) للمراسلة، مما يعمل على تبسيط أنماط الخدمات الصغيرة الشائعة للمطورين. GrabDish تعرض خدمات الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي ومجموعة متنوعة من أنواع البيانات المستخدمة لبرمجة التطبيق بلغات متعددة. لمزيد من التفاصيل، يرجى الاطلاع على Livelabs على GrabDish على http://bit.ly/simplifymicroservices

‬‏‫استكشاف المزيد

تعرف على المزيد حول الموارد ذات الصلة.

• صفحة الخدمات الصغيرة
• صفحة تطوير تطبيق قاعدة البيانات

التوجيه القائم على الأحداث

تقوم حلول الرسائل بربط مكونات التطبيقات - بما في ذلك الأنظمة المحلية الموجودة - بالحلول السحابية. حمولات الرسائل هي أحداث يتم إنشاؤها بواسطة التطبيق أو إدخالات المستخدم أو تغييرات البيانات أو الأحداث التي يتم إنشاؤها بواسطة الجهاز. تتيح الرسائل إمكانية نقل البيانات والأحداث كجزء من مسار معالجة موزع محدد بشكل جيد، أو لنشر الرسائل والأحداث على أنظمة مستقلة متعددة تعمل على معالجة البيانات وإثراؤها وتحليلها. تعتمد معظم التطبيقات الحديثة التي تم بناؤها مع الخدمات المتناهية الصغر على بنية تعتمد على الأحداث. تسمح شبكة الحدث باستهلاك أي حدث يتم إنتاجه في نظام بشكل آمن في أي مكان آخر في النظام الموزع حيث تكون هناك حاجة إليه في أقرب وقت فعلي، باستخدام واحد أو أكثر من وسطاء الحدث. بعد معالجة الحدث، يتم تخزين البيانات (الحمولة) في مركز بيانات للتحليلات والتدريب على نموذج الذكاء الاصطناعي/ التعلم الآلي.

إنشاء حلول مراسلة تتميز بمستوى عالٍ من التوافر والموثوقية والمرونة. استخدم النظام الأساسي لقاعدة البيانات المتقاربة من Oracle، والخدمات السحابية، وأفضل الممارسات لتقديم حلول المراسلة والحلول المستندة إلى احتياجات الأعمال. تساعد هذه التوصيات على الحد من تكامل التطوير والنفقات العامة للنشر وأعباء الإدارة طويلة الأجل.

تقوم حلول الرسائل بتوصيل مكونات التطبيقات، بما في ذلك الأنظمة المحلية الموجودة لديك، بحلول السحابة. وهي تتيح نقل البيانات إما كجزء من خطة معالجة موزعة ومتقاربة محددة جيدا أو نشر الرسائل والأحداث على أنظمة مستقلة متعددة في المراحل النهائية تتطور بشكل مستقل.

يجب أن تستوعب هذه الحلول أيضًا ارتفاعات غير مخططة بشفافية في تحميل الرسائل من خلال تخزين البيانات في الذاكرة الوسيطة وتعديل موارد العملية ديناميكيًا. في الماضي، كان من الصعب على المؤسسات نشر حلول مراسلة موثوقة تفي بهذه الأهداف دون تعقيدات ونفقات لا داعي لها. ومع ذلك، يمكن أن يكون هذا التنفيذ مباشرًا الآن في السحابة مع خدمات المراسلة المصممة للتوسع والأداء.

مبادئ التصميم

استخدم مبادئ التصميم التالية لإنشاء تطبيقات أو نظام المراسلة الأساسي باستخدام بنية البيانات المتقاربة.

إنشاء التطبيقات كخدمات تتواصل من خلال واجهات برمجة التطبيقات

استخدم واجهات برمجة تطبيقات JMS أو Kafka للمراسلة مع قوائم انتظار أحداث معاملات Oracle. يوفر استخدام واجهات برمجة التطبيقات القياسية قابلية نقل التطبيقات ويتيح لك إنشاء تطبيقات مراسلة مختلطة ومتعددة السحابات بسلاسة.

استخدام الخدمات المدارة بالكامل لإزالة التعقيد عبر تطوير التطبيقات وأوقات التشغيل وإدارة البيانات

تشغيل التطبيقات على الخدمات المدارة بالكامل مع صيانة البنية الأساسية المضمنة وتصحيح الأمان. يمكنك الاستفادة من أتمتة التوسع استجابة للأحمال المتغيرة. استخدم Oracle Autonomous Database خدمة Oracle Database مُدارة بالكامل على OCI. تُعد قوائم انتظار أحداث المعاملات من Oracle ميزة مدمجة في قاعدة البيانات المتاحة في جميع مناطق OCI.

استخدم قواعد البيانات المتقاربة مع دعم كامل الميزات عبر جميع البيانات

استخدم Oracle Autonomous Database التي تدعم في الأصل أنواعًا مختلفة من البيانات- JSON، وعلائقي، ورسومي، ومكاني، وما إلى ذلك. استخدم وظيفة قاعدة البيانات لتبسيط منطق التطبيق. على سبيل المثال، استخدم SQL للاستعلامات والروابط والتحليل. استخدم المعاملات لضمان الاتساق والعزلة وخوارزميات التعلم الآلي والتحليلات المضمنة لتجنب عمليات نقل البيانات غير الضرورية. استخدم ميزات تأمين قاعدة البيانات والتحكم في الوصول لحماية البيانات الحساسة، واستخدام الاستنساخ لتحسين توفر التطبيق وقابلية تطويره ومرونته.

رصد الأدوات وتتبعها من طرف إلى طرف

يمكن أن يحتوي تطبيق المراسلة على مئات الخدمات، المملوكة لفرق عمل وتطبيق مختلفة. تعد المراقبة الموحدة مع واجهات الأدوات المفتوحة أمرًا مهمًا للحصول على رؤية لسلوك هذه الأنظمة الموزعة المعقدة. تعد المراقبة الموحدة مع واجهات الأدوات المفتوحة أمرًا مهمًا للحصول على رؤية لسلوك هذه الأنظمة الموزعة المعقدة. يمكن تصدير مقاييس TEQ إلى Prometheus، التي تدعم لوحات معلومات Grafana في عمليات سير عمل تصحيح الأخطاء وضبط الأداء.

تخلص من نقاط الفشل المفردة من خلال التوسع الأفقي، وقم بأتمتة استرداد الفشل.

نظرًا لأن TEQ هو جزء من Oracle Autonomous Database، فإن التطبيقات تستفيد من إمكانات التوفر العالي المضمنة واستعادة القدرة على العمل بعد الكوارث عبر المناطق دون أي عمل إضافي.

كما تعمل رسائل المعاملات التي تقدمها TEQ على تبسيط الاسترداد من حالات الفشل الخارجية.

تنفيذ نهج دفاعي متعمق لتأمين دورة حياة التطبيق

قم بتنفيذ سياسات التحكم في الهوية والوصول (IAM) للسماح للمستخدمين المعتمدين فقط بتكوين البيانات أو إرسالها أو استلامها من التدفقات. تطبيق مبدأ الحد الأدنى من إمكانية الوصول إلى نقطة النهاية من خلال تأمين الوصول إلى نقاط نهاية الرسائل باستخدام mTLS وبوابة الخدمة، مما يحد من الوصول من الإنترنت. تشفير البيانات المنقولة والموجودة على القرص لتحقيق سرية البيانات. استخدم حافظة قاعدة البيانات لتأمين صلاحيات الاتصالات بقاعدة البيانات.

البنية

توفر بنية قاعدة البيانات المتقاربة تصميمًا لإنجاز أنماط المراسلة في التطبيقات الحديثة. يستخدم هذا النمط قوائم انتظار أحداث المعاملات (TEQ) المدمجة في Oracle Autonomous Database.

توفر هذه البنية البساطة عن طريق القضاء على الحاجة إلى استخدام خدمات التدفق أو قوائم الانتظار الخارجية وتوفير إمكانات مراسلة المعاملات التي تبسط أنماط الخدمات الصغيرة الشائعة.

يجب على مهندسي التطبيق التفكير في قابلية توسع هذه البنية وأدائها وبساطتها:

• استخدام قوائم انتظار أحداث المعاملات (TEQ) في Oracle Database للرسائل غير المتزامنة
  يجمع Oracle Database المتقاربة بين معالجة البيانات والرسائل في بنية أساسية قابلة للتوسع تعمل على تبسيط إدارة دورة الحياة والأمان لجميع البيانات والرسائل في قاعدة البيانات. تعد معالجة البيانات أقرب إلى مخزن البيانات، مما يوفر أداءً أفضل وأمانًا أعلى وترقيات أسهل وصيانة، مقارنة بإدارة بنية أساسية منفصلة للمراسلة.
  
  تعمل قوائم انتظار أحداث المعاملات في قاعدة البيانات على تبسيط إنشاء الخدمات الصغيرة من خلال توفير المعاملات عبر الرسائل وعمليات قاعدة البيانات. يتم دعم نمط صندوق الصادر للمعاملات ضمنيًا دون الحاجة إلى تعليمات برمجية إضافية، كما أن الرسائل التي يتم إرسالها مرة واحدة بالضبط تجعل التطبيقات أسهل في الكتابة. ويمكن بسهولة استرداد حالات فشل الشبكة أو الخادم من خلال إلغاء تعديلات المعاملات.
• يمكن أن تصل رسائل الإنتاجية العالية لـ Oracle TEQ إلى 1 تريليون رسالة يوميًا
  بالنسبة لأحمال عمل الرسائل الأكثر تطلبًا، يوفر Oracle TEQ أداءً عالي الإنتاجية مع ذاكرة تخزين مؤقت خاصة بالمسرع في الذاكرة تُستخدم لعمليات التصفيف وإلغاء التصفيف. يدعم TEQ الرسائل الصغيرة التي تكون نموذجية في معالجة الأحداث وكذلك الحمولات الأكبر المرتبطة بسير عمل الأعمال. يدعم TEQ الرسائل الأكبر من خلال فصل الحمولة عن إدارة بيانات التعريف في ذاكرة الرسائل المخبئية.
• يعمل Oracle TEQ أيضًا شبكة أحداث
  بالإضافة إلى الرسائل، يعمل TEQ أيضًا مع Kafka كشبكة أحداث آمنة، مما ينقل الحدث المناسب إلى التطبيق الصحيح في الوقت الفعلي لتطبيقات المؤسسات التي يتم إنشاؤها على السحابة. يتم دعم تحويل الحدث بمحرك قواعد مضمن ومعالجة الأحداث مع آليات الاستدعاء المتوفرة في كل من تصفيف الرسائل وإلغاء تصفيفها. يمكن لآليات الاستدعاء هذه تنفيذ وظائف Java أو PL/SQL أو OCI‏.
  
  يمكن أن يستخدم برنامج TEQ موصِّلات Kafka للتشغيل البيني مع العديد من أنواع المنتجين والمستهلكين للأحداث. يؤدي ذلك إلى إنشاء شبكة أحداث وهي الأساس لبيئة تطوير تطبيقات الخدمات الصغيرة القابلة للتوسع في جميع أنحاء المؤسسة.
• يحضر Oracle TEQ أفضل ما في رسائل JMS وPub/Sub يشبه Kafka في نظام أساسي واحد
  يمكنك تنفيذ أفضل ما في رسائل JMS وتدفق Pub/Sub في نظام رسائل واحد باستخدام Oracle TEQ. يتم تقسيم Oracle TEQ إلى مقاطع مماثلة لموضوعات/أقسام Kafka، وهو محرك المراسلة الحديث المفضل استخدامه مع Oracle Database المتقاربة للتطبيقات التي تتطلب بيانات كثيرة وقائمة على الأحداث باستخدام نمط المراسلة لتبادل الأحداث.

حالات الاستخدام

FedEx تستخدم Oracle E-Business Suite ومدير حدث الأعمال الذي تم إنشاؤه مع Oracle TEQ، للحسابات المدينة التي تضم 15.5 مليون حزمة يتم تسليمها كل يوم.

• قام FedEx بنقل E-Business Suite إلى Oracle Cloud Infrastructure باستخدام Exadata Cloud Service. يتم إنشاء عمليات سير عمل E-Business Suite ونظام أحداث الأعمال بالكامل على رسائل Oracle Advanced Queuing (AQ).
• تتميز Oracle AQ بسهولة استخدامها ولقوائم الانتظار عالية الأداء، حيث تعد Oracle TEQ بديلاً منخفض الأداء ذي تدفقات أحداث متعددة لكل قائمة انتظار.

تتميز Oracle AQ بسهولة استخدامها ولقوائم الانتظار عالية الأداء، حيث تعد Oracle TEQ بديلاً منخفض الأداء ذي تدفقات أحداث متعددة لكل قائمة انتظار.

• 2- يتم استخدام FA للتحقق من تسليم الحزمة في صناعة البيع بالتجزئة في جميع أنحاء العالم. يتم إرسال الرسائل من تطبيق التاجر إلى تطبيق العميل وتطبيق شخص التسليم المطلوب التصديق عليه.
• 2-يُستخدم النشاط الميداني للتحقق من الهوية في عمليات السحب النقدي من أجهزة الصراف الآلي. في هذه الحالة، يقوم تطبيق الصراف الآلي والتطبيق المصرفي والهاتف المحمول الخاص بالعميل بتبادل الرسائل للتصديق.

‬‏‫استكشاف المزيد

تعرف على المزيد حول الموارد ذات الصلة.

• صفحة الخدمات الصغيرة
• صفحة تطوير تطبيق قاعدة البيانات

إرشادات التعليمات البرمجية المنخفضة

الأنظمة الأساسية منخفضة الترميز ملائمة بشكل جيد لبناء التطبيقات الانتهازية بالتعاون مع أصحاب المصلحة في الأعمال؛ وإنشاء تطبيقات للإبلاغ عن البيانات وتحليلها؛ وتوسيع تطبيقات SaaS؛ وتحديث التطبيقات القديمة. يحتوي كل سطر من التعليمة البرمجية على تكلفة مرتبطة بكتابته وصيانته وتصحيحه وترقيته وتأمينه. يساعد Oracle Application Express (APEX) المطورين على تجنب هذه التكاليف من خلال توفير مكونات عالية المستوى وأنماط تصميم مشتركة من خلال تجربة تطوير رسومية وبديهية.

تمكّنك الأنظمة الأساسية منخفضة التعليمات البرمجية من إنشاء تطبيقات المؤسسات بشكل أسرع من الترميز اليدوي التقليدي. تعد هذه الأنظمة الأساسية مناسبة تمامًا لإنشاء تطبيقات الفرص بالتعاون مع أصحاب المصلحة في الأعمال وإنشاء تطبيقات إعداد تقارير البيانات والتحليل وتوسيع تطبيقات SaaS وتحديث التطبيقات القديمة.

من خلال الأنظمة الأساسية منخفضة التعليمات البرمجية، يمكنك التركيز على حل مشكلة عملك بدلاً من التركيز على تعقيد تطوير تطبيقات الويب. وتشمل هذه التعقيدات الأمان وإمكانية الوصول والوصول إلى البيانات بكفاءة والأداء والعولمة. تتخلص المنصات منخفضة التعليمة البرمجية من هذا التعقيد من خلال تقليل مقدار التعليمة البرمجية التي يتعين عليك الاحتفاظ بها بشكل كبير.

يساعد Oracle Application Express (APEX) المطورين على تجنب التكاليف المرتبطة بتطوير التطبيقات التقليدية من خلال تزويدك بمكونات عالية المستوى وأنماط تصميم مشتركة من خلال تجربة تطوير رسومية بديهية.

توفر Oracle Cloud Infrastructure (OCI) بنية تحتية آمنة وموثوقة وقابلة للتوسع وعالية الأداء مطلوبة للتطبيقات الأكثر تطلبًا. ويمكن توسيع نطاق هذه التطبيقات لدعم أي شيء بدءًا من مجموعات العمل الصغيرة وحتى ملايين المستخدمين النهائيين. يصف هذا المستند مبادئ التصميم ومسار التنفيذ الأمثل لتصميم تطبيق منخفض التعليمات البرمجية.

مبادئ التصميم

عند تنفيذ نمط تعليمة برمجية منخفضة، استخدم مبادئ تصميم تطوير التطبيقات الحديثة التالية:

استخدام الخدمات المُدارة بالكامل لإزالة التعقيد عبر تطوير التطبيقات وأوقات التشغيل وإدارة البيانات

تبني نهج قائم على بيانات التعريف ومنخفض التعليمات البرمجية عند تطوير التطبيقات. حدد منطق التطبيق بشكل تصريحي حيثما أمكن، واكتب التعليمات البرمجية عند الضرورة فقط. التفاعل مباشرة مع البيانات الموجودة في قاعدة البيانات باستخدام SQL. استخدم الخدمات المدارة بالكامل، مثل Oracle Autonomous Database وOracle APEX Application Development (APEX Service)، التي يمكنها زيادة التوافر وقابلية التوسع إلى أقصى حد للتعامل مع المتطلبات المتغيرة لتطبيقاتك منخفضة التعليمات البرمجية. بالإضافة إلى ذلك، تضمن إمكانيات قواعد البيانات مثل Oracle Real Application Clusters (RAC) وOracle Data Guard توفر تطبيقاتك منخفضة التعليمات البرمجية على مدار الساعة وطوال أيام الأسبوع، وقد تفشل في حالة حدوث فشل في مركز البيانات حيث يتم استضافة البنية الأساسية.

أتمتة عمليات الإنشاء والاختبار والنشر

استخدم مدير موارد OCI لأتمتة توفير بيئات قواعد البيانات الذاتية وAPEX من Oracle. استخدم Oracle SQL Developer Command Line (SQLcl) مع Liquibase لأتمتة نشر تغييرات نماذج البيانات. استخدم توزيع التطبيق بنقرة واحدة في APEX لنشر التغييرات بين البيئات يدويًا.

الاحتفاظ بطبقة التطبيق بدون حالة

Oracle APEX عديم الحالة وبدون خادم ويتم تخزين حالة تطبيق وقت التشغيل في الجداول بحيث يمكن إعادة استخدام الاتصالات عبر المستخدمين. ويؤدي ذلك إلى اتصالات أقل بكثير يمكن أن تدعم تزامن المستخدم العالي.

استخدام قواعد البيانات المجمعة مع الدعم الكامل عبر كل بياناتك

عادةً ما تحتاج التطبيقات منخفضة التعليمات البرمجية إلى العمل مع البيانات بتنسيقات مختلفة، مثل المستندات المهيكلة (العلائقية) وغير المهيكلة (مستندات XML/JSON) والمكانية. نظرًا لأن APEX مضمن في Autonomous Database، يمكنك استخدام SQL وPL/SQL وJavaScript من جانب الخادم للعمل عبر كل تنسيقات البيانات هذه. نظرًا لأن APEX مضمن في Autonomous Database، يمكنك استخدام SQL وPL/SQL وJavaScript من جانب الخادم للعمل عبر كل تنسيقات البيانات هذه.

رصد الأدوات وتتبعها من طرف إلى طرف

يمكنك مراقبة نشاط تطبيق APEX وتتبعه باستخدام إمكانيات مراقبة النشاط المضمنة، والتي تتضمن معلومات تفصيلية عن التتبع وتصحيح الأخطاء على مستوى كل مستخدم. راجع النشاط على مستوى مساحة العمل ومستوى الطبعة من APEX Administration Services. استخدم مركز الأداء لمراقبة نشاط قاعدة البيانات ومراجعة تقارير مستودع حمل العمل التلقائي (AWR) لتحديد أفضل مستهلكي الموارد وتحديد توصيات الضبط.

إزالة نقطة فشل واحدة من خلال استنساخ البيانات تلقائيًا واستعادة الفشل

يتم نشر APEX على Oracle Autonomous Database باستخدام بنية عالية التوفر تشتمل على طبقة البيانات (Exadata وRAC) والطبقة الوسطى (نقاط توصيل Oracle REST Data Services الزائدة). استخدم Autonomous Data Guard لزيادة توفر تطبيقاتك للحماية من حالات فشل مجال التوفر.

تنفيذ نهج دفاعي متعمق لتأمين دورة حياة التطبيق

استخدم OCI Identity and Access Management (IAM) لمخططات التصديق لتطبيقات APEX. قم بتعيين مخططات الاعتماد لتطبيقات ومكونات تطبيق APEX لفرض التحكم في الوصول استنادًا إلى دور المستخدم أو الامتياز. استخدم الإمكانات التعريفية المضمنة في APEX للتعامل مع Session State Protection (SSP) والتشفير على مستوى العناصر لحماية تطبيقاتك وبياناتك. استخدم متغيرات الربط في استعلامات SQL لمنع حقن SQL. قم بتكوين مهلات مناسبة لضمان إنهاء جلسات العمل غير النشطة آليًا. قم بتشغيل مستشار APEX المضمن لاكتشاف المخاوف الأمنية المحتملة مثل الصفحات والعناصر والأزرار غير المحمية. استخدم واجهات برمجة التطبيقات للهروب التعريفي والبرنامجي للحماية من البرمجة النصية عبر المواقع (XSS).

البنية

هذه البنية لتطوير التطبيقات ونشرها باستخدام Oracle APEX Application Development (APEX Service) وجميع خدمات Oracle Autonomous Database. من خلال نشر هذه الخدمات، يتم توفير جميع المكونات اللازمة للمجموعة الكاملة وإدارتها بالكامل تلقائيًا. وتتضمن هذه المكونات العبّارات وموازنات التحميل وخدمات Oracle REST Data Services.

تعرض هذه الصورة البنية الأساسية لتطوير التطبيقات منخفضة التعليمات البرمجية ونشرها باستخدام Oracle APEX Application Development وجميع خدمات Oracle Autonomous Database. وهي تعرض بيئة مُدارة بالكامل تحتوي على شبكة فرعية عامة وشبكة فرعية خاصة. خارج البيئة المدارة بالكامل هي هذه الخدمة: تطبيقات APEX وواجهات برمجة تطبيقات Oracle REST Data Services وواجهات برمجة تطبيقات REST الخارجية. وتصل هذه الخدمات إلى البيئة المدارة بالكامل من خلال بوابة إنترنت أو بوابة NAT.

تحتوي الشبكة الفرعية العامة على موازن تحميل بينما تحتوي الشبكة الفرعية الخاصة على مثيل Oracle REST Data Services وOracle Autonomous Database، الذي يعد مثيلاً لـ Oracle APEX على Autonomous Database.

يتم توجيه حركة المرور من تطبيقات APEX وواجهات برمجة تطبيقات Oracle REST Data Services من خلال بوابة الإنترنت إلى موازن التحميل، التي توجهها بشكل ثنائي إلى طبعة Oracle REST Data Services في الشبكة الفرعية الخاصة. تعمل هذه الخدمة بدورها على التواصل ثنائي الاتجاه مع Oracle Autonomous Database. يتم توجيه حركة المرور من Oracle APEX في مثيل Autonomous Database مباشرة إلى واجهات برمجة تطبيقات REST الخارجية من خلال بوابة NAT.

يتم نشر جميع البيانات الاصطناعية للتطبيق في طبقة قاعدة البيانات، والتي توفر الوصول إلى البيانات بدون زمن وصول نظرًا لعدم الحاجة إلى حركة مرور الشبكة بين التطبيق وطبقات قاعدة البيانات.

• البوابات وموازنات التحميل
  يتم توفير هذه البنية الأساسية تلقائيًا وإدارتها بالكامل ويتم توفيرها لدعم الوصول إلى خدمات APEX. هذه الخدمات شفافة تمامًا لمطور تطبيقات APEX منخفض التعليمات البرمجية.
• Oracle APEX
  يوفر Oracle APEX في Autonomous Database بيئة مهيأة مسبقًا ومدارة بالكامل وآمنة لتطوير التطبيقات ونشرها.
• Autonomous Database
  Oracle Autonomous Database هي خدمة قاعدة بيانات ذاتية التوجيه والتأمين والإصلاح مُحسّنة لأحمال عمل معالجة المعاملات. لست بحاجة إلى تكوين أي جهاز أو إدارته أو تثبيت أي برنامج. تنشئ OCI قاعدة البيانات وتدير النسخ الاحتياطية والتصحيح والترقيات والضبط. توفر Autonomous Database قاعدة بيانات متقاربة تتيح لك تخزين كل أنواع البيانات هذه وفهرستها والبحث فيها ومعالجتها.
• Oracle REST Data Services
  يعمل Oracle REST Data Services على ربط HTTPS وOracle Database. تطبيق Java من الطبقة المتوسطة، توفر Oracle REST Data Services واجهة برمجة تطبيقات REST لإدارة قواعد البيانات وSQL Developer Web وبوابة PL/SQL لتطبيقات APEX، والقدرة على نشر خدمات ويب RESTful للتفاعل مع البيانات والإجراءات المخزنة في Oracle Database.

اعتبارات أخرى

اعتبارات أخرى

• يمكن للتطبيقات التي تم تطويرها باستخدام APEX التكامل مع الخدمات والأنظمة الخارجية من خلال استهلاك واجهات برمجة تطبيقات REST مباشرة أو من خلال مزامنة بيانات REST تلقائيًا محليًا.
• يمكنك أيضًا نشر الوظائف التي تم تطويرها في APEX كواجهات برمجة تطبيقات REST للاستهلاك الخارجي باستخدام ورشة عمل بيانات REST المضمنة وخدمات Oracle REST Data Services.

البدائل والأنماط

فكر في بدائل الهندسة المعمارية الموضحة في هذا النمط وتجنب محاولة تنفيذ مضادات الفيروسات.

• البدائل
  من الشائع زيادة التطبيقات منخفضة التعليمات البرمجية باستخدام تقنيات عالية التحكم لحالات حافة معينة. بالنسبة لمكونات التطبيق التي لا تتناسب مع تطوير التطبيقات منخفضة التعليمات البرمجية، استخدم تطبيقات Java أو JavaScript للوصول إلى نفس البيانات، مما يتيح مخزن بيانات واحدًا عام. يوفر هذا النمط المرونة لاستخدام التقنية الأكثر ملاءمة لحالة الاستخدام المحددة والتعليمة البرمجية المنخفضة لـ REST.
• الأنماط
  لا نوصي بالترميز اليدوي لمعظم تطبيقات الأعمال. هناك العديد من التعقيدات التي ينطوي عليها تطوير تطبيق انتهازي، بما في ذلك الأمان وإمكانية الوصول والوصول إلى البيانات بكفاءة والأداء والعولمة. ومع ذلك، يمكن معالجة هذه التعقيدات بكفاءة أكبر باستخدام منصات منخفضة التعليمات البرمجية.

حالات الاستخدام

بعض الأمثلة على فعالية نمط منخفض التعليمات البرمجية هي:

• التطبيقات الداعمة
  عند ظهور فرصة عمل جديدة، يلزم أحيانًا إنشاء تطبيق جديد بسرعة. تمتلك المؤسسات تراكمًا كبيرًا من التطبيقات المطلوبة لتلبية احتياجات الأعمال المتغيرة والحفاظ على قدرتها التنافسية. يمكن تعريف هذا التراكم بشكل سيئ، وقد تتغير أولويات العمل بسرعة، لذلك يجب أن تكون التطبيقات سريعة الإنشاء وسهلة التحديث حسب الحاجة. يمكن إنشاء هذه التطبيقات وصيانتها بسهولة باستخدام APEX.
• إعداد التقارير والتحليلات غالبًا ما يكون الحصول على صورة كاملة ودقيقة عبر المؤسسة أو حتى داخل الإدارة أمرًا صعبًا.
  يتم الاحتفاظ بالبيانات في العديد من الأنظمة، والتقارير الحالية محدودة ولا تقدم دائمًا التفاصيل اللازمة لاتخاذ قرارات أعمال مستنيرة، من الصعب تحديد من يمكنه رؤية ما يمكن أن يستغرقه تشغيل التقارير الجاهزة وتجنب انتهاكات البيانات ساعات. إن استخدام APEX وقدراته الواسعة في إعداد التقارير ومؤثرات عرض البيانات يجعل تطوير لوحات المعلومات المناسبة لمختلف مجتمعات المستخدمين أكثر بساطة.
• SaaS وامتدادات EBS
  توفر أنظمة ERP وظائف واسعة لكنها لا تقدم دائمًا التقارير المحددة التي تحتاجها أو قد تفتقد إلى وظائف خاصة بمجالك أو بمؤسستك. قد يكون لديك أيضًا عمليات أعمال شائعة تتخذ خطوات كثيرة لإتمامها، مما يجعلها غير فعالة. في مثل هذه الحالات، يمكن لبناء امتداد باستخدام APEX تقديم المعلومات المناسبة أو تحسين الإنتاجية وتجربة المستخدم بشكل كبير.
• تحديث التطبيق القديم
  غالبًا ما توفر تطبيقات Oracle Forms تجربة مستخدم عميل/خادم قديمة. غالبًا ما تواجه هذه الأنظمة القديمة مشكلات في قابلية الاستخدام وإمكانية الوصول، وتواجه صعوبات في العمل مع مختلف المستعرضات، وليست ملائمة للتنقل. Oracle APEX هو النظام الأساسي الواضح المفضل لنقل تطبيقات Oracle Forms بسهولة إلى تطبيقات الويب الحديثة. تعمل نفس الإجراءات المخزنة وحزم PL/SQL محليًا في APEX، مما يجعلها في غاية السهولة لتطويرها.
• استبدال جداول البيانات
  تستخدم كل مؤسسة تقريبًا جداول البيانات لنشر البيانات وإعداد تقارير عنها. لماذا؟ لأن جداول البيانات سهلة التكوين. يمكن لأي شخص تجميع جدول بيانات عندما يكون لديه البيانات. بعد إنشاء الجداول، غالبًا ما يتم إرسالها إلى الزملاء للمساعدة في التحديث، مما يؤدي حتماً إلى العديد من النسخ ذات البيانات المختلفة وعمليات الأعمال المعيبة. الحل الأفضل بكثير هو تخزين مصدر واحد للبيانات في قاعدة بيانات آمنة بالكامل باستخدام تطبيق قائم على المتصفح يمكن للجميع استخدامه للحفاظ على البيانات.

‬‏‫استكشاف المزيد

تعرف على المزيد حول الموارد ذات الصلة.

• صفحة الخدمات الصغيرة
• صفحة تطوير تطبيق قاعدة البيانات

توجيه الذكاء الاصطناعي/ التعلم الآلي

البيانات الكبيرة هي مجموعة من الإمكانات والأنماط التي تمكنك من إدارة وتجميع وتخزين وكتالوج وإعداد ومعالجة وتحليل كل أنواع البيانات (غير الهيكلية وشبه الهيكلية والهيكلية) - سواء كانت تأتي من مصادر مثل قواعد البيانات أو مقاطع الفيديو أو النماذج أو المستندات أو ملفات السجلات أو صفحات الويب أو الصور. وعلاوة على ذلك، ينبغي إدارة منصة للتعلم الآلي إدارة كاملة وتمكين مهندسي البيانات وعلماء البيانات من تنفيذ كل هذه الخطوات في دورة حياة تطوير النموذج.

تمتد إمكانات البيانات الكبيرة في Oracle عبر مختلف الخدمات والأدوات حتى يمكنك بدء رحلة البيانات الكبيرة استنادًا إلى مهاراتك وتفضيلاتك. مع تنوع قاعدة بيانات Oracle المتقاربة، يتم تخزين البيانات في قاعدة البيانات، وتوسيعها إلى وحدات تخزين متعددة، مع سرعة استيعاب البيانات، والأحداث (مع قوائم انتظار أحداث المعاملات)، مما يوفر أمان جميع البيانات مع الأمان المضمن. تعالج بنية البيانات المجمعة حجم البيانات وتنوعها وسرعتها وصحتها في نظام أساسي متقارب لقاعدة البيانات باستخدام Oracle Autonomous Database.

لا يريد علماء البيانات ومهندسو التعلم الآلي قضاء الوقت في تجهيز البنية التحتية وترقيتها وتصحيحها وتأمينها. فهم يريدون قضاء وقتهم في إنشاء النماذج التي تؤثر على الأعمال وتدريبها ونشرها. يجب إدارة منصة التعلم الآلي إدارةً كاملةً ويجب أن تتيح لها تنفيذ جميع الخطوات في دورة حياة تطوير النموذج (البناء والتدريب والنشر والمراقبة). يجب أن تكون البيانات المستخدمة للتعلم الآلي غير محددة المصدر وأن تتيح لعلماء البيانات الوصول إلى بيانات متسقة وموثوقة لإنشاء النماذج والتدريب عليها ونشرها.

معظم مجموعات أدوات التعلم الآلي الحديثة مفتوحة المصدر وتكتب في Python. وعلى هذا النحو، يجب أن توفر منصة التعلم الآلي الدعم الأصلي لأطر العمل مفتوحة المصدر وPython. كما يجب أن يمنح المستخدمين القدرة على تخصيص بيئات التعلم الآلي الخاصة بهم إما عن طريق تثبيت مكتباتهم الخاصة أو ترقية المكتبات المثبتة بالفعل. يجب أن يسمح النظام الأساسي لعلماء البيانات بتدريب نماذجهم على البيانات المهيكلة أو غير المهيكلة أو شبه المهيكلة مع توسيع نطاق الاستخراج والتحويل والتحميل (ETL) أو خطوات التدريب رأسيًا أو أفقيًا عبر عدد من موارد الحوسبة.

وأخيرًا، يجب أن تضمن منصة التعلم الآلي نشر النماذج بسهولة للاستهلاك في الوقت الفعلي بأقل قدر من الاحتكاك (بشكل مثالي من خلال مكالمة REST بسيطة)، مع الحفاظ على تسلسل النموذج المنشور لضمان إمكانية تدقيقه وإعادة إنتاجه.

مبادئ التصميم

عند تنفيذ نمط البيانات الكبيرة والتحليلات، استخدم مبادئ التصميم التالية لتطوير التطبيقات الحديثة.

استخدام الخدمات المُدارة بالكامل لإزالة التعقيد عبر تطوير التطبيقات وأوقات التشغيل وإدارة البيانات

لا تقل قيمة بياناتك عن قدرتك على استخدامها. تحظى أدوات البيانات الكبيرة بشعبية في مجتمع المصدر المفتوح، ومعظم إمكانياتها لديها قدرات مكافئة في قواعد البيانات الحديثة، خاصة مع تخزين البيانات والتحليلات وتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي ونشرها. تعد Oracle Database المتقاربة نظامًا أساسيًا من نوع البيانات الكبيرة.

تسمح الإمكانات المميزة الأصلية من Oracle مثل جداول Oracle Autonomous Data Warehouse الخارجية وSQL باستخدام مخازن البيانات في قاعدة بيانات Oracle ومخزن كائنات OCI لتخزين وتحليل وحدات بيتابايت من البيانات في الوقت الفعلي.

أتمتة عمليات الإنشاء والاختبار والنشر

DataOps أمر مهم لضمان قدرتك على الحصول على أقصى استفادة من خطوط البيانات الكبيرة لديك. استخدم خدمة Oracle Cloud Infrastructure Data Integration لاستيعاب البيانات وتنفيذ معالجة ETL ودفع ELT لأسفل، وإنشاء خطوط أنابيب لربط المهام بتسلسل أو بالتوازي لتسهيل العملية. يمكن أن تتضمن مسارات البيانات العديد من مصادر البيانات الشائعة داخل سحابة Oracle Cloud وخارجها. استخدم إمكانات جدولة تكامل البيانات لتحديد وقت ومدى تكرار تشغيل كل مهمة. استخدم Oracle Database Cloud Service Management لتعريف وظائف قاعدة البيانات التي يتم تشغيلها مقابل مجموعة من قواعد البيانات في جدول. يمكنك تحسين ذلك باستخدام خطوط CI/CD وإمكانية الملاحظة الموحدة لمطوري التطبيقات.

استخدم قواعد البيانات المتقاربة مع دعم مميز كامل عبر جميع البيانات

استخدم أفضل الأدوات التي يمكنها تبسيط وأتمتة وتسريع دمج البيانات لاستخدامها للحصول على أقصى قيمة للأعمال. بالنسبة إلى مستودعات البيانات، ومخازن بيانات الأقسام، وطبقات التقديم والعرض باستخدام بيانات منظمة، استخدم Autonomous Database، التي تم تحسينها لهذه السيناريوهات. توفر قدرة Autonomous Data Warehouse أيضًا إمكانية الاتصال بالتحليلات والمعلومات المهنية وأدوات إعداد التقارير مثل Oracle Analytics Cloud.

تنفيذ نهج دفاعي متعمق لتأمين دورة حياة التطبيق

خطط للحفاظ على أمان بياناتك. تتبع جميع الوظائف التي تجلب البيانات إلى مستودع البيانات وتخرج منها، والحفاظ على ميتاديتا تسلسل البيانات، وضمان تحديث سياسات التحكم في الوصول.

اتبع مبدأ أقل الامتيازات، وتأكد من أن المستخدمين وحسابات الخدمة لديهم الحد الأدنى من الامتياز اللازم لأداء مهامهم. تحكم في من لديه حق الوصول إلى مكونات النظام الأساسي للبيانات باستخدام Oracle Cloud Infrastructure Identity and Access Management. استخدم المصادقة متعددة العوامل في Oracle Cloud Infrastructure Identity and Access Management لفرض مصادقة قوية للمسؤولين. استخدم أمان قواعد البيانات مع Oracle Datasafe للحصول على الوضع الأمني لجميع البيانات والمستخدمين وأنماط الوصول. يمكنك تخزين المعلومات الحساسة مثل كلمات المرور ورموز التصديق المميزة لخدمة Vault.

البنية

استخدم قاعدة بيانات متقاربة قابلة للتوسع (معالجة المعاملات ومستودع البيانات) لتشغيل المؤسسة التي تقوم بإنشاء البيانات وتخزين وتحليل جميع أنواع البيانات. في هذه البنية، تقوم مصادر البيانات المختلفة (المستخدمون النهائيون والأجهزة والأحداث وأجهزة الاستشعار والتطبيقات) بتغذية البيانات إلى قاعدة البيانات من خلال تكامل البيانات (Oracle GoldenGate) وقوائم انتظار أحداث المعاملات من Oracle لتدفق البيانات. يتم تخزين البيانات في Oracle Autonomous Database (Oracle Autonomous Transaction Processing وOracle Autonomous Data Warehouse) بالإضافة إلى دعم متجر كائنات OCI للبيانات الكبيرة باستخدام SQL مع الجداول الخارجية. استخدم Oracle Machine Learning لإنشاء النماذج ونشرها، واستخدم Oracle Analytics Cloud للحصول على رؤى حول البيانات.

Oracle Machine Learning (كتب OML Notebooks وواجهة مستخدم OML AutoML وخدمات OML وOML4Py) على Oracle Autonomous Database لاستكشاف البيانات وإعدادها وإنشاء نماذج التعلم الآلي وتقييمها ونشرها.

يوفر نمط البنية هذا إمكانات فائقة عند جلب البيانات المطلوبة لتدريب النموذج إلى قاعدة البيانات، وتقترب المعالجة من مكان وجود البيانات. يشتمل هذا النمط على مجموعة متنوعة من مصادر البيانات والأحداث التي يمكن استكشافها وإعدادها من خلال استكشاف البيانات لتدريب OML، واستخدام OML لإنشاء النماذج وتدريبها ونشرها باستخدام SQL وPython باستخدام OML4Py، أو باستخدام no-code AutoML. استيراد النماذج التي تم تدريبها في مكان آخر، مثل OCI Data Science (مثل Tensorflow أو PyTorch) مع خدمات OML، باستخدام صيغة نموذج ONNX.

يستخدم هذا النمط نهج "نقل الخوارزميات إلى البيانات". يتم الوصول إلى جميع البيانات من مصدرها (باستخدام الجداول الخارجية) أو استيعابها، ثم معالجتها وتخزينها في قاعدة بيانات متقاربة لنماذج التعلم الآلي. بمجرد تدريب النماذج في قاعدة البيانات، يمكن نشرها مباشرة باستخدام استعلامات SQL (باستخدام عوامل تشغيل PREDICTION) أو باستخدام واجهات برمجة تطبيقات OML4Py. يمكن نشر النماذج المدربة خارجيًا باستخدام خدمات OML. بالإضافة إلى ذلك، يتوفر التعلم الآلي لتحليل النص والمكاني والرسوم البيانية في Autonomous Database.

تستخدم هذه البنية المكونات التالية:

• قاعدة البيانات الذاتية
• كتالوج بيانات OCI
• Oracle Machine Learning (OML) - مع SQL، OML4Py
• خدمات OML
• Oracle Transactional Event Queues (TEQ)
• GoldenGate تكامل البيانات
• Oracle Spatial Studio
• Oracle Graph Studio
• Oracle Text

تمت تغطية مصادر البيانات التالية:

• تطبيقات المؤسسات
• الأجهزة
• المستخدم النهائي
• الأحداث
• المستشعرات
• أي أصل رقمي

تشتمل هذه البنية على المكونات التالية في VCN:

• شبكة السحابة الظاهرية (VCN)
  VCN هي شبكة قابلة للتخصيص ومحددة بالبرامج قمت بإعدادها في منطقة Oracle Cloud Infrastructure. كما هو الحال مع شبكات مراكز البيانات التقليدية، تمنحك شبكات VCN تحكمًا كاملاً في بيئة شبكتك. يمكن أن تحتوي VCN على العديد من كتل CIDR غير المتداخلة التي يمكنك تغييرها بعد إنشاء VCN. يمكنك تقسيم شبكة سحابية افتراضية (VCN) إلى شبكات فرعية، يمكن تحديد مجال لها إلى منطقة أو إلى نطاق إتاحة. وتتكون كل شبكة فرعية من نطاق متجاور من العناوين التي لا تتداخل مع الشبكات الفرعية الأخرى في شبكة السحابة الافتراضية (VCN). يمكنك تغيير حجم الشبكة الفرعية بعد إنشائها. يمكن أن تكون الشبكة الفرعية عامة أو خاصة.
• تكامل البيانات
  يعد Oracle Cloud Infrastructure Data Integration خدمة سحابية مُدارة بالكامل ومن دون خادم تستوعب البيانات وتحولها لعلوم البيانات والتحليلات. يساعد على تبسيط الاستخراج والتحويل والتحميل (ETL) المعقدين في بحيرات البيانات والمستودعات باستخدام مصمم تدفق البيانات الحديث من Oracle بدون تعليمات برمجية. يمكنك استخدام أحد عوامل التشغيل الجاهزة للاستخدام - مثل الربط أو التجميع أو التعبير - لتشكيل بياناتك.
• قوائم انتظار أحداث معاملات Oracle Cloud Infrastructure (TEQ) في ADB
  توفر قوائم انتظار أحداث معاملات Oracle في قاعدة بيانات ذاتية وظيفة قوائم انتظار رسائل متكاملة بقاعدة البيانات. يستفيد هذا التنفيذ المحسن والمقسم بدرجة كبيرة من وظائف قاعدة بيانات Oracle بحيث يتمكن المنتجون والمستهلكون من تبادل الرسائل ذات الإنتاجية العالية من خلال تخزين الرسائل باستمرار ونشر الرسائل بين قوائم الانتظار في قواعد البيانات المختلفة. تُعد قوائم انتظار أحداث المعاملات من Oracle تنفيذًا مقسمًا عالي الأداء مع تدفقات أحداث متعددة لكل قائمة انتظار.
• Oracle Autonomous Database
  Oracle Autonomous Database هي خدمة قاعدة بيانات ذاتية التوجيه والتأمين والإصلاح مُحسّنة لأحمال عمل تخزين البيانات. لست بحاجة إلى تكوين أي جهاز أو إدارته، أو تثبيت أي برنامج. تعالج Oracle Cloud Infrastructure إنشاء قاعدة البيانات.
  
  تزيل خدمة مستودع البيانات السحابية هذه كل تعقيدات تشغيل مستودع البيانات وتأمين البيانات وتطوير التطبيقات المستندة إلى البيانات. تقوم بأتمتة التزويد والتكوين والتأمين والضبط والتوسيع والنسخ الاحتياطي لمستودع البيانات. وتتضمن أدوات لتحميل بيانات الخدمة الذاتية وتحويلات البيانات ونماذج الأعمال والرؤى التلقائية وإمكانات قاعدة البيانات المتقاربة المضمنة التي تتيح استعلامات أبسط عبر أنواع بيانات متعددة وتحليلات للتعلم الآلي.
• يوفر تخزين كائنات OCI
  وصولاً سريعًا إلى كميات كبيرة من البيانات المهيكلة وغير المهيكلة من أي نوع محتوى، بما في ذلك النسخ الاحتياطية لقاعدة البيانات والبيانات التحليلية والمحتوى الثري مثل الصور ومقاطع الفيديو. يمكنك تخزين البيانات بشكل آمن وآمن ثم استردادها مباشرة من الإنترنت أو من داخل النظام الأساسي السحابي. يمكنك توسيع نطاق التخزين بسلاسة دون التعرض لأي تدهور في الأداء أو موثوقية الخدمة. استخدم التخزين القياسي للتخزين الخاص بالبيانات "الضرورية" الذي تحتاج إلى الوصول إليه بسرعة وعلى الفور وبشكل متكرر. استخدم تخزين الأرشيف لتخزين البيانات "غير الضرورية" الذي تحتفظ به لفترات طويلة من الوقت ونادرًا ما تحتاج إليه.
  
  يوفر هذا النظام الأساسي للتخزين عالي الأداء على نطاق الإنترنت إمكانية تحمل بيانات موثوقة وفعالة من حيث التكلفة. يمكن لخدمة تخزين الكائنات تخزين كمية غير محدودة من البيانات غير المهيكلة من أي نوع محتوى، بما في ذلك البيانات التحليلية والمحتوى الغني، مثل الصور ومقاطع الفيديو.
• Oracle Machine Learning على Oracle Autonomous Database
  Oracle Machine Learning على Oracle Autonomous Database (Autonomous Transaction Processing وAutonomous Data Warehouse). بالإضافة إلى المعالجة المكانية والرسوم البيانية، يتيح التعلم الآلي العديد من حالات الاستخدام مثل تبسيط التوجيه لتسليم الحزم، والكشف السريع عن أوجه الخلل في عمليات مكافحة غسل الأموال.
• Oracle Analytics Cloud
  يعمل هذا النظام الأساسي الأفضل في فئته للتحليلات الحديثة في السحابة على تمكين محللي الأعمال والمستهلكين. تقدم Oracle Analytics Cloud إمكانيات تحليلات حديثة ذاتية الخدمة مدعومة بالذكاء الاصطناعي لإعداد البيانات واكتشافها وتمثيلها مرئيًا؛ ومؤسسة ذكية وإعداد تقارير حسب الطلب مع تحليل مُعزز؛ ومعالجة اللغة الطبيعية وتوليدها. سواء كنت محلل أعمال أو مهندس بيانات أو عالم بيانات مواطن أو مدير إدارة أو خبير مجال أو مسؤول تنفيذي، يمكن أن تساعدك Oracle Analytics Cloud على تحويل البيانات إلى رؤى.
• التحليلات والتعلم الآلي والتطبيقات المخصصة
  خدمات التحليلات، وOracle Machine Learning، والتطبيقات المخصصة التي ستعمل على كتالوج البيانات الكبيرة وإعدادها ومعالجتها وتحليلها.
• OCI Data Catalog
  Oracle Cloud Infrastructure Data Catalog هو حل مُدار وذاتي الخدمة لاكتشاف البيانات وحوكمتها لبيانات مؤسستك. فهو يوفر لمهندسي البيانات وعلماء البيانات ومسئولي البيانات وكبار مسؤولي البيانات بيئة تعاونية واحدة لإدارة البيانات الوصفية التقنية والتجارية والتشغيلية في المؤسسة.
  
  Oracle Cloud Infrastructure Data Catalog هي خدمة لإدارة بيانات التعريف تساعد متخصصي البيانات على اكتشاف البيانات ودعم إدارة البيانات.
• Oracle GoldenGate
  توفِّر هذه الخدمة المدارة بالكامل نظامًا أساسيًا لبرامج النسخ المتماثل وتسجيل بيانات التغيير في الوقت الفعلي لتلبية احتياجات التطبيقات الحالية المستندة إلى المعاملات. يوفر البرنامج التقاط بيانات المعاملات وتوجيهها وتحويلها وتسليمها عبر البيئات غير المتجانسة في الوقت الفعلي.

الاعتبارات والنماذج المضادة

فكر فيما يلي للبيانات الكبيرة والتحليلات.

• يقلل نسخ البيانات وحركتها
  حركة البيانات مكلفة وتستهلك الموارد والوقت ويمكن أن تقلل من دقة البيانات. اختر الخدمة المناسبة لتخزين ومعالجة بياناتك، وفقًا لأنواع البيانات وجودة البيانات والتحويلات المطلوبة. استخدم Oracle Database المتقاربة لتخزين مستودع البيانات لجميع أنواع البيانات الأولية، وإدارة ما يصل إلى العديد من وحدات بيتابايت من البيانات التشغيلية والتحليلية في الوقت الفعلي. قم بتوسيع هذا التخزين باستخدام مخزن كائنات مناسب. استخدم Oracle Autonomous Data Warehouse لتخزين البيانات المحولة للعرض التقديمي. يساعدك استخدام المتجر المناسب على تجنب نسخ البيانات ونقلها وتقليل نسخ البيانات المكررة، التي قد يصعب الحفاظ عليها ومزامنتها.
• تزويد المستخدمين بواجهة البيانات التي يحتاجون إليها
  تحتوي الأنظمة الأساسية لبيانات وتحليلات المؤسسة على أنواع عديدة من المستخدمين: مهندسو البيانات ومحللو البيانات ومطوري التطبيقات ومهندسي البيانات الضخمة ومسؤولي قواعد البيانات ومحللو الأعمال وعلماء البيانات ومسئولي البيانات والمستهلكين الآخرين. وجميع هذه الأجهزة لديها احتياجات وتفضيلات مختلفة لاستهلاك البيانات. يعد فهم جميع حالات الاستخدام ومتطلبات مستهلك البيانات أمرًا مهمًا. لاستعلامات SQL والربط بأدوات التحليل الذكي للأعمال، استخدم Autonomous Data Warehouse.

عند تنفيذ التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي، ضع في اعتبارك هذه الخيارات.

• لاستعلامات SQL والربط بأدوات التحليل الذكي للأعمال، استخدم Autonomous Data Warehouse. تأكد من قابلية إنتاج النموذج. يتم تدقيق النماذج ويجب إعادة إنتاجها. يتطلب إعادة إنشاء النموذج توفير مراجع إلى التعليمات البرمجية المصدر ومجموعات بيانات التدريب والمراجعة والبيئة (مكتبات وبنية الطرف الثالث) عند حفظ النموذج. استخدم المراجع لمستودعات Git وعلامات التثبيت لتتبع التعليمات البرمجية. استخدم تخزين الكائنات لحفظ لقطات لمجموعات بيانات التدريب والتدقيق.
• رمز التحكم في الإصدار والميزات والنماذج. ويتعلق هذا الاعتبار باستنساخ النماذج.
• حزم تبعيات وقت تشغيل الطرف الثالث ومشاركتها وإعادة استخدامها. يمكنك إعادة استخدام نفس دفاتر ملاحظات Python والوظائف وعمليات نشر النماذج. ويقلل القيام بذلك أيضًا من خطر عدم تطابق تبعية الطرف الثالث بين هذه الخطوات.
• كن غير محدد لمصدر البيانات أثناء تقييد عمليات نقل البيانات. يستغرق نقل البيانات إلى بيئة تدريب نموذج وقتًا طويلاً. استخدم البيانات في قاعدة البيانات التي يمكن مشاركتها عبر بيئات أجهزة الكمبيوتر المحمولة أو مهام التدريب قدر الإمكان. الاحتفاظ بلقطات مجموعة البيانات المحلية لأغراض التدريب على النماذج والتحقق منها.

النماذج المضادة

عند تصميم عملية تنفيذ، ضع في اعتبارك ما يلي:

• يؤدي عدم استخدام قاعدة بيانات مجمعة إلى تجزئة البيانات وانتقالها ومخاطر أمان البيانات
• يمكن لنقص كتالوج البيانات وحوكمتها تحويل بحيرات البيانات إلى مستنقعات بيانات

البدائل والأنماط

فكر في بدائل الهندسة المعمارية الموضحة في هذا النمط وتجنب محاولة تنفيذ مضادات الفيروسات.

• البدائل
  من الشائع زيادة التطبيقات منخفضة التعليمات البرمجية باستخدام تقنيات عالية التحكم لحالات حافة معينة. بالنسبة لمكونات التطبيق التي لا تتناسب مع تطوير التطبيقات منخفضة التعليمات البرمجية، استخدم تطبيقات Java أو JavaScript للوصول إلى نفس البيانات، مما يتيح مخزن بيانات واحدًا عام. يوفر هذا النمط المرونة لاستخدام التقنية الأكثر ملاءمة لحالة الاستخدام المحددة والتعليمة البرمجية المنخفضة لـ REST.
• الأنماط
  لا نوصي بالترميز اليدوي لمعظم تطبيقات الأعمال. هناك العديد من التعقيدات التي ينطوي عليها تطوير تطبيق انتهازي، بما في ذلك الأمان وإمكانية الوصول والوصول إلى البيانات بكفاءة والأداء والعولمة. ومع ذلك، يمكن معالجة هذه التعقيدات بكفاءة أكبر باستخدام منصات منخفضة التعليمات البرمجية.

حالات الاستخدام

فيما يلي أمثلة على عمليات التنفيذ التي تستخدم خدمات بيانات وتحليلات Oracle Cloud Infrastructure (OCI) لاستيعاب البيانات الكبيرة وتخزينها وكتالوجها وإعدادها ومعالجتها وتحليلها.

• تخزين البيانات وتحليلات الأعمال
  
  

  استخدم Oracle Autonomous Data Warehouse كمخزن بيانات أو مخزن بيانات باستخدام Oracle Analytics Cloud.

  • يستوعب تكامل البيانات البيانات من المصادر المقصودة. يعتمد نوع تكامل البيانات المستخدم على ما إذا كانت البيانات هي سجلات قاعدة البيانات الدفعية أو المتدفقة أو المتزامنة وما إذا كانت البيانات محليًا أم في السحابة.
  • يمكن تسليم البيانات إلى Object Storage للوصول المشترك بواسطة خدمات السحابة ولمعالجتها قبل تخزينها في Autonomous Data Warehouse أو Big Data. يمكن أيضًا تسليم البيانات مباشرة إلى Autonomous Data Warehouse ثم تحويلها باستخدام إمكانات ELT، أو يمكن استيعاب السجلات من قواعد البيانات الأخرى مباشرة.
  • توفر Oracle Analytics Cloud تصورًا مرئيًا للبيانات في قاعدة البيانات، بما في ذلك نتائج التعلم الآلي. تعمل Oracle Analytics Cloud على تقليل أكبر قدر ممكن من المعالجة لـ Autonomous Data Warehouse لمعالجة تدفق البيانات.
  • يعد تخزين الكائنات اختياريًا للأرشيف النشط أو لمشاركة البيانات. الأرشيف النشط هو المكان الذي يتم فيه نقل البيانات الأقل استخدامًا من ADW إلى طبقة تخزين أقل تكلفة (تخزين الكائنات). لا يزال يمكن الاستعلام عن البيانات من تخزين الكائنات، ولكن الأداء أبطأ. كما يمكن استخدام تخزين الكائنات لتخزين البيانات المشتركة بين الخدمات السحابية.
  • يحصد Oracle Cloud Infrastructure Data Catalog بيانات التعريف من Autonomous Data Warehouse ومصادر بيانات تخزين الكائنات. تتفاعل مع كتالوج البيانات لاستخدام الكتالوج وإدارته.
• إدارة جميع أنواع البيانات من خلال مستودع البيانات وبحيرة البيانات لنمط مركز البيانات
  
  

  قم بإدارة البيانات في كل من Autonomous Data Warehouse، واستخدم Oracle Analytics Cloud لتمثيل البيانات مرئيًا.

  • يستوعب تكامل البيانات البيانات من المصادر المقصودة. يعتمد نوع تكامل البيانات المستخدم على ما إذا كانت البيانات هي سجلات قاعدة البيانات الدفعية أو المتدفقة أو المتزامنة وما إذا كانت البيانات محليًا أم في السحابة.
  • يمكن تقديم البيانات Oracle Database المتقاربة من خلال الخدمات السحابية ومعالجة البيانات والأحداث كما هي مخزنة في Autonomous Data Warehouse. يمكن أيضًا تسليم البيانات مباشرة إلى Autonomous Data Warehouse ثم تحويلها باستخدام إمكانات ELT، أو يمكن استيعاب السجلات من قواعد البيانات الأخرى مباشرة.
  • يمكن لـ Autonomous Data Warehouse الاستعلام عن البيانات من تخزين الكائنات أو استيعاب البيانات من تخزين الكائنات باستخدام SQL أو بمساعدة Oracle Cloud Infrastructure Data Integration.

‬‏‫استكشاف المزيد

تعرف على المزيد حول الموارد ذات الصلة.

• صفحة الخدمات الصغيرة
• صفحة تطوير تطبيق قاعدة البيانات