لا توجد نتائج

بحثك لم يطابق أي نتائج.

نقترح أن تجرِّب ما يلي للمساعدة في العثور على ما تبحث عنه:

  • تحقق من تهجئة كلماتك الرئيسية التي تبحث عنها.
  • استخدم المرادفات للكلمة الرئيسية التي كتبتها، على سبيل المثال، جرِّب “تطبيق” بدلاً من “برنامج.”
  • جرِّب إحدى عمليات البحث الشائعة الموضحة أدناه.
  • ابدأ بحثًا جديدًا.
الأسئلة الرائجة

ما المقصود بقاعدة البيانات الذاتية؟

قاعدة البيانات الذاتية هي قاعدة بيانات سحابية تستخدم التعلُّم الآلي لأتمتة مهام ضبط قواعد البيانات، والأمان، والنسخ الاحتياطي، وكذلك مهام التحديثات، ومهام الإدارة الروتينية الأخرى التي يتم تنفيذها تقليديًا بواسطة مسؤولي قاعدة البيانات (DBA). على عكس قاعدة البيانات التقليدية، فإن قاعدة البيانات الذاتية تنفذ كل هذه المهام وأكثر من ذلك دون أي تدخل بشري.

ما سبب استخدام قاعدة البيانات الذاتية

تُخزّن قواعد البيانات المعلومات المهمة للشركات، وهي ضرورية للتشغيل الكُفء الفعال للمؤسسات الحديثة. غالبًا ما يتم تحميل DBA بقدر زائد بالمهام اليدوية المستهلكة للوقت لإدارة قواعد البيانات وصيانتها. يمكن أن تؤدي متطلبات أحمال العمل الحالية إلى أخطاء DBA، والتي يمكن أن يكون لها تأثير كارثي على وقت التشغيل والأداء والأمان.

على سبيل المثال، يمكن أن يؤدي الفشل في تطبيق تصحيح أو تحديث أمني إلى إنشاء ثغرات أمنية. يمكن أن يؤدي عدم تطبيق التصحيح بشكل صحيح إلى إضعاف الحماية الأمنية أو إزالتها تمامًا. إذا كانت قاعدة البيانات غير آمنة، فقد تكون المؤسسة معرضة لخطر انتهاكات البيانات التي يمكن أن يكون لها تداعيات مالية خطيرة وتؤثر سلبًا على سمعة الشركة.

تضيف تطبيقات الأعمال سجلات جديدة إلى قواعد البيانات الحالية أو تستخدم معلومات قواعد البيانات لإنشاء تقارير أو تحليل الاتجاهات أو البحث عن الحالات الشاذة. ويمكن أن يتسبب هذا في نمو قواعد البيانات ليتجاوز حجمها العديد من وحدات التيرابايت وتصبح معقدة للغاية، مما يجعل الأمر أكثر صعوبة على مسؤولي قواعد البيانات لإدارتها، وتأمينها، وضبطها للوصول إلى الحد الأقصى من الأداء. يمكن أن تؤثر قواعد البيانات البطيئة أو غير المتاحة بسبب التوقف على إنتاجية الموظفين بشكل سلبي وتسبب إحباط العملاء.

يتزايد حجم وسرعة البيانات المتوفرة للمؤسسة. وهذا يضاعف الحاجة إلى إدارة قاعدة بيانات فعالة وآمنة تعمل على تحسين أمان البيانات وتقليل أوقات التوقف عن العمل وتحسين الأداء وتجنب الأخطاء البشرية. يمكن لقاعدة بيانات ذاتية تحقيق هذه الأهداف.

أنواع البيانات المخزنة في قواعد البيانات

يمكن أن تكون المعلومات المخزنة في نظام إدارة قواعد البيانات إما مهيكلة للغاية (مثل السجلات المحاسبية أو معلومات العميل) أو غير مهيكلة (مثل الصور الرقمية أو جداول البيانات). ويمكن الوصول إلى البيانات بشكل مباشر من قِبل العملاء والموظفين، أو بشكل غير مباشر من خلال برامج أو مواقع ويب أو تطبيقات جوّال أخرى للمؤسسة. بالإضافة إلى ذلك، فإن العديد من أنواع البرامج—مثل ذكاء الأعمال وإدارة علاقات العملاء وتطبيقات سلسلة التوريد —تستخدم المعلومات المخزنة في قواعد البيانات.

مكونات قاعدة بيانات ذاتية

تتكون قاعدة البيانات الذاتية من عنصرين رئيسيين يتماشيان مع أنواع حمل العمل.

  • يؤدي مستودع البيانات وظائف عديدة تتعلق بأنشطة ذكاء الأعمال، ويستخدم البيانات التي تم إعدادها مسبقًا للتحليل. تعمل بيئة مستودع البيانات أيضًا على إدارة جميع عمليات دورة حياة قاعدة البيانات، ويمكنها إجراء عمليات فحص الاستعلامات على ملايين الصفوف، كما أنها قابلة للتحجيم وفقًا لاحتياجات العمل، ويمكن نشرها في غضون ثوانٍ.
  • تعمل معالجة المعاملات على تمكين عمليات المعاملات القائمة على الوقت مثل التحليلات في الوقت الفعلي، والتخصيص، والكشف عن الاحتيال. عادةً ما تتضمن معالجة المعاملات عددًا صغيرًا جدًا من السجلات، وتستند إلى عمليات محددة مسبقًا، وتتيح تطوير التطبيقات ونشرها بشكل بسيط.

تعرَّف على المزيد عن تخزين البيانات الذاتية ومعالجة المعاملات

كيف تعمل قاعدة البيانات الذاتية

تعمل قاعدة البيانات الذاتية على تعزيز الذكاء الاصطناعي والتعلُّم الآلي لتوفير أتمتة كاملة شاملة لتوفير الأمان والتحديثات والتوافر والأداء وإدارة التغيير ومنع الأخطاء.

في هذا الصدد، تتمتع قاعدة البيانات الذاتية بخصائص محددة.

  • إنها ذاتية التوجيه. تتم أتمتة إدارة جميع قواعد البيانات والبنى التحتية ومراقبتهما وضبط العمليات. يمكن لمسؤولي قواعد البيانات الآن التركيز على المهام الأكثر أهمية، بما في ذلك تجميع البيانات، والنمذجة، والمعالجة، وإستراتيجيات الحوكمة، ومساعدة المطورين على استخدام الميزات والوظائف داخل قاعدة البيانات مع الحد الأدنى من التغييرات في التعليمة البرمجية للتطبيق الخاص بهم.
  • إنها ذاتية التأمين تعمل الإمكانات المدمجة على الحماية من الهجمات الخارجية والمستخدمين الداخليين الضارين. فهذا يساعد على القضاء على المخاوف بشأن الهجمات الإلكترونية على قواعد البيانات غير الخاضعة للتصحيح أو غير المشفرة.
  • إنها ذاتية الإصلاح. يمكن أن يؤدي هذا إلى منع التوقف، بما في ذلك أوقات الصيانة غير المخطط لها. قد تتطلب قاعدة البيانات الذاتية أقل من 2.5 دقيقة من التوقف شهريًا، بما في ذلك التصحيح.

التعرَّف على المزيد عن التعلُّم الآلي وقاعدة البيانات الذاتية

مزايا قاعدة البيانات الذاتية

هناك العديد من المزايا لقاعدة البيانات الذاتية.

  • الحد الأقصى لوقت تشغيل قاعدة البيانات والأداء والأمان - بما في ذلك التصحيحات والإصلاحات التلقائية
  • القضاء على مهام الإدارة اليدوية العُرضة للأخطاء باستخدام الأتمتة
  • انخفاض التكاليف وتحسين الإنتاجية عن طريق أتمتة المهام الروتينية

تسمح قاعدة البيانات الذاتية أيضًا للمؤسسة بإعادة تركيز موظفي إدارة قاعدة البيانات على العمل ذي المستوى الأعلى الذي ينشئ قيمة أكبر للأعمال أكبر، مثل نمذجة البيانات ومساعدة المبرمجين فيما يتعلق ببنية البيانات والتخطيط للقدرات المستقبلية. في بعض الحالات، يمكن لقاعدة البيانات الذاتية أن تساعد الشركة على توفير المال عن طريق تقليل عدد مسؤولي قواعد البيانات اللازمين لإدارة قواعد بياناتها، أو إعادة توزيعهم على مجموعة من المهام الأكثر إستراتيجية.

التقنيات الذكية تدعم قواعد البيانات الذاتية

تدعم العديد من التقنيات الذكية الأساسية قواعد البيانات الذاتية - مما يتيح أتمتة المهام العادية بالإضافة إلى المهام الهامة مثل الصيانة الروتينية والتحجيم والأمان وضبط قاعدة البيانات. على سبيل المثال، تشتمل تقنيات التعلُّم الآلي وخوارزميات الذكاء الاصطناعي في قاعدة البيانات الذاتية على تحسين الاستعلام وإدارة الذاكرة التلقائية وإدارة التخزين من أجل توفير قاعدة بيانات ذاتية الضبط تمامًا.

تساعد خوارزميات التعلُّم الآلي الشركات على تحسين أمان قاعدة البيانات من خلال تحليل كمية كبيرة من البيانات المسجلة والإشارة إلى القيم الخارجية والأنماط الشاذة قبل أن يحدث الدخلاء ضررًا. كما يمكن للتعلم الآلي أن يقوم بمهام التصحيح والضبط والنسخ الاحتياطي والترقية للنظام تلقائيًا وباستمرار بدون تدخل يدوي، وكل ذلك أثناء تشغيل النظام. وتقلل هذه الأتمتة من احتمال أن يؤثر أي خطأ بشري أو سلوك ضار على عمليات قاعدة البيانات أو الأمان.

بالإضافة إلى ذلك، تحتوي قواعد البيانات الذاتية على بعض الإمكانات المحددة.

  • سهولة التحجيم. بإمكان خادم قاعدة البيانات المستند إلى السحابة توسيع موارد الحوسبة والذاكرة أو تقليصها على الفور، حسب الحاجة. على سبيل المثال، يمكن للشركات توسيع النطاق من 8 مراكز معالجات فيما يتعلق بحوسبة قاعدة البيانات إلى 16 مركزًا لمعالجة نهاية الربع، ثم تقليل النطاق إلى مراكز المعالجات الثماني الأقل تكلفةً. في الحقيقة، يمكن إيقاف تشغيل جميع موارد الحوسبة خلال عطلة نهاية الأسبوع لخفض التكاليف، ثم بدء تشغيلها مرة أخرى من صباح يوم الاثنين.
  • تصحيح قواعد البيانات بسلاسة. يتم تمكين العديد من اختراقات البيانات من خلال ثغرات في النظام؛ يتوفر لها تصحيح أمان أو تصحيح ثغرة أمنية فعلاً، ولكن لم يتم تطبيقه بعد. تمنع قاعدة البيانات الذاتية هذه المشكلة عن طريق تدوير التصحيحات تلقائيًا في ضوء خوادم السحابة في تسلسل مصمم للقضاء على أوقات التعطل في العمل.
  • الذكاء المتكامل. تدمج قاعدة البيانات الذاتية قدرات المراقبة والإدارة والتحليلات التي تستفيد من تقنيات التعلُّم الآلي والذكاء الاصطناعي. والهدف من ذلك هو أتمتة ضبط قواعد البيانات، ومنع حالات انقطاع التطبيقات، وتشديد الأمان عبر تطبيق قاعدة البيانات بالكامل.

ميزة المطور

من خلال قاعدة بيانات ذاتية، يمكن للمطورين إنشاء تطبيقات مؤسسية آمنة وقابلة للتحجيم بسرعة من البيانات الموجودة في بيئة تمت تهيئتها مسبقًا ومدارة بالكامل وآمنة.

تعرف على Oracle Autonomous Database وOracle Application Express

اختيار Autonomous Database

توفر Autonomous databases العديد من المزايا عندما تكون جاهزًا لتقييم العروض المتاحة لمؤسستك، ابحث عن الميزات الرئيسية التالية.

  • الإمداد التلقائي: ينشر قواعد بيانات المهام الحرجة المتجاوزة للأخطاء والمتوفرة بدرجة عالية تلقائيًا. يتيح إمكانية التوسع السلس والحماية في حالة فشل الخادم، ويسمح بتطبيق التحديثات بطريقة متدرجة أثناء استمرار تشغيل التطبيقات.
  • التكوين التلقائي: يعمل على تكوين قاعدة البيانات تلقائيًا لتحسين أحمال العمل المحددة. تم تحسين كل شيء بدءًا من تكوين الذاكرة وتنسيقات البيانات وحتى هياكل الوصول لتحسين الأداء. يمكن للعملاء ببساطة تحميل البيانات والتقدم.
  • الفهرسة التلقائية: تراقب حمل العمل تلقائيًا وتكتشف الفهارس المفقودة التي يمكن أن تسرع التطبيقات. تتحقق من صحة كل مؤشر لضمان فائدته قبل تنفيذه وتستخدم التعلم الآلي للتعلم من أخطائها.
  • التوسع التلقائي: يعمل تلقائيًا على توسيع حوسبة الموارد عند حاجة حمل العمل إلى ذلك. تحدث جميع عمليات التوسع عبر الإنترنت أثناء تشغيل التطبيق باستمرار. يتيح الدفع مقابل الاستخدام.
  • حماية البيانات المؤتمتة: تحمي البيانات الحساسة والمنظمة في قاعدة البيانات تلقائيًا، كل ذلك عبر وحدة تحكم إدارة موحدة. تُقيِّم أمان التكوين والمستخدمين والبيانات الحساسة وأنشطة قاعدة البيانات غير العادية.
  • الأمان المؤتمت: تشفير تلقائي لقاعدة البيانات بأكملها والنسخ الاحتياطية وجميع اتصالات الشبكة. يمنع عدم الوصول إلى نظام التشغيل أو امتيازات المسؤول هجمات التصيد الاحتيالي. يحمي النظام من كل من العمليات السحابية وأي مستخدم داخلي ضار.
  • عمليات النسخ الاحتياطي التلقائية: نسخ احتياطي يومي تلقائي لقاعدة البيانات أو عند الطلب. يستعيد قاعدة بيانات أو يستردها إلى أي نقطة زمنية تحددها في آخر 60 يومًا.
  • التصحيح التلقائي: ينفذ عمليات التصحيح أو الترقيات تلقائيًا بدون أي توقف. يستمر تشغيل التطبيقات حيث يتم التصحيح بطريقة التخصيص الدوري عبر عُقَد المجموعة أو خوادمها.
  • الكشف المؤتمت وتقديم الحلول: باستخدام التعرف على الأنماط، يتم توقع أعطال الأجهزة تلقائيًا بدون مهلات طويلة. يتم إعادة توجيه IOs على الفور حول الأجهزة غير السليمة لتجنب توقف قاعدة البيانات. تعمل المراقبة المستمرة لكل قاعدة بيانات على إنشاء طلبات الخدمة تلقائيًا لأي انحراف.
  • تجاوز الفشل التلقائي: تجاوز الفشل التلقائي مع عدم فقدان أي بيانات حتى الوصول إلى وضع الاستعداد. شفاف تمامًا لتطبيقات المستخدم النهائي. يوفر اتفاقية مستوى الخدمة بنسبة (SLA).

مستقبل Autonomous Databases

يتم إنشاء البيانات اليوم بمعدل يفوق سريعًا سرعة معدل إدارتها ومعالجتها يدويًا لتقديم رؤى حيوية للأعمال بشكل فعال وآمن. بسبب إمكانات الأتمتة الذكية، توفر قواعد البيانات الذاتية للمؤسسات العديد من المزايا على قواعد البيانات التقليدية. من المتوقع أن تنتقل المؤسسات بشكل متزايد إلى نموذج قاعدة البيانات هذا للاستمتاع بهذه المزايا، والحفاظ على ميزة تنافسية، واكتساب القدرة على إعادة تركيز جهود تكنولوجيا المعلومات على الابتكار بدلاً من إدارة قواعد البيانات.

جرِّب Oracle Autonomous Database