Oracle Autonomous Database: Nasıl Çalışır?

Oracle Autonomous Database onlarca yıllık veritabanı otomasyonu tecrübesini, onlarca yıllık veritabanı altyapısını otomatikleştirme tecrübesini ve bulut ortamındaki yeni teknolojileri bir araya getirerek tam otonom bir veritabanı sunuyor.

Kendi kendini yönetebilen, kendi kendine güvenlik sağlayabilen ve kendi kendine onarım yapabilen veritabanını oluşturuyor. Bu terimlerin sizin için ne anlama geldiğini inceleyelim.

Kendi Kendini Yönetebilir: Oracle Autonomous Database tüm veritabanı ve altyapı yönetim, izleme ve ayarlama faaliyetlerini otomatikleştirir. Bu sayede tüm altyapıdan sorumlu yönetici maliyetleriniz azaltılırken yöneticilerinizin uygulama yazılımlarının veri ambarına nasıl bağlandığını ve geliştiricilerin uygulama yazılımı kodları olmadan veritabanı özelliklerini ve işlevlerini nasıl kullandığını yönetme gibi görevleri yerine getirmesi gerekir.

Kendi Kendine Güvenlik Sağlayabilir: Oracle Autonomous Database sizi hem harici saldırılara hem de kötü niyetli dahili kullanıcılara karşı korur; böylece yama yapılmayan veya şifrelenmeyen veritabanlarınız için siber saldırılar konusunda endişelenmeniz gerekmez.

Kendi Kendini Onarır: Oracle Autonomous Database yama dahil olmak üzere ayda 2,5 dakikadan daha az kesinti süreleri ile planlanmayan bakım dahil olmak üzere tüm kesintilere karşı koruma sağlar.

Temel olarak artık şu işlevler için eksiksiz ve uçtan uca otomasyon sağlanır:

• Kullanıma alma
• Güvenlik
• Güncellemeler
• Kullanılabilirlik
• Performans
• Değişiklik yönetimi
• Hatalar

Oracle Autonomous Database sayesinde dünyanın en iyi veritabanı aynı zamanda en basiti.

Kurumsal Veritabanlarının Kullanımı

Veritabanları, kritik iş bilgilerini depolar ve modern organizasyonların verimli bir şekilde çalışması için elzemdir. Veritabanı güvenli olmazsa kuruluş ihlal riski ile karşı karşıya kalabilir. Veritabanı yavaş çalışırsa veya kullanılamazsa çalışan üretkenliğini olumsuz etkileyebilir ve müşteriler hayal kırıklığına uğrayabilir.

Veritabanı yönetimi sisteminde depolanan bilgiler, yüksek düzeyde yapılandırılabilir veya veriler yapılandırılamaz. Müşteriler ve çalışanlar verilere doğrudan erişebilir veya diğer kurumsal yazılım, web siteleri veya mobil uygulamalar üzerinden dolaylı olarak erişebilir.

İş uygulama yazılımları, mevcut veritabanlarına yeni kayıtlar ekleyebilir veya raporlar oluşturmak, trendleri analiz etmek ya da anormallikleri aramak için veritabanı bilgilerini kullanabilir.

Veritabanları büyüyerek terabaytlarca boyutlara ulaşabilir ve geleneksel olarak DBA'ların veritabanı karmaşıklığı nedeniyle yönetim, güvenlik ve maksimum performans için ayarlama işlemlerini gerçekleştirmesi zorlaşır.

DBA'lara Aşırı Yükleme Var; Bu, İnsan Hatalarına Neden Olabilir

Bazı tahminlere göre, bugün DBA'ların yaklaşık yüzde 40'ı her gün 50 veya daha fazla veritabanı yönetiyor. Diğer yandan DBA'ların yüzde 78'i kariyerleri boyunca bazı plansız kesinti süresi türleri ile karşı karşıya kaldıklarını ifade ediyor ve bu kişilerin büyük bir bölümü birden fazla yönetim ve yedekleme aracını koordine etme konusunda zorluk yaşıyor.

Öte yandan BT bütçelerinin yüzde 72'si mevcut bilgi sistemlerinin bakımını yapmaya ayrılırken inovasyon için yalnızca yüzde 28'lik bir oran bırakılıyor. Açıkça görüldüğü üzere, veritabanlarının bakımını yapmak için gereken çalışmaların azaltılması, kesinti süresinin azaltılması ve performansın iyileştirilmesi gereklidir.

Mevcut iş yükleri DBA'ların hata yapmasına neden olabilir ve bu hatalar çalışma süresi, performans ve güvenlik açısından felaketlere neden olabilir. Örneğin, bir yamanın ya da güvenlik güncellemesinin uygulanamaması güvenlik açıklarına neden olabilir ancak yamanın doğru şekilde uygulanamaması, güvenlik korumalarının zayıflamasına veya ortadan kalkmasına yol açabilir.

Bulut veritabanlarının parola ya da şifreleme olmadan korumasız bırakıldığı ve hacker'ların verileri çaldığı haberleri hemen hemen her zaman insan hatasından kaynaklanır.

Otonom Veritabanı Hedefleri

Otonom veritabanı için üç kapsamlı hedef bulunur:

• Veritabanının maksimum çalışma süresi ve performans sunmasını sağlama
• Yamalar ve düzeltmeler dahil olmak üzere veritabanında maksimum güvenlik sağlama
• Otomasyon ile manuel, hataya eğilimli yönetim görevlerini ortadan kaldırma
• DBA'ların uzmanlıklarını daha üst düzey işlevlere uygulamasına izin verme

Organizasyon, otonom veritabanı ile çalışan bir DBA'nın gerçekleştirdiği rutin görevlerin sayısını azaltarak DBA’nın veri modelleme, gelecekteki kapasite için veri mimarisi ve planlama ile programcılara yardımcı olma ve gelecek kapasite planlaması gibi daha fazla iş değeri oluşturan daha üst düzey işlere yeniden odaklanmasını sağlayabilir.

Bazı durumlarda otonom veritabanı, veritabanlarını yönetmek için gereken DBA sayısını azaltarak işletmenin para tasarrufu yapmasını sağlayabilir ya da DBA'ları daha stratejik görülen çok çeşitli görevlere aktarabilir.

Bulutta Veritabanı Teknolojisi

İnsan DBA olmadan rutin bakım, ölçeklenebilirlik, güvenlik, veritabanı ayarlama ve diğer görevleri yerine getirebilecek otonom veritabanlarını uygulamak için bazı temel teknolojiler gereklidir. Bu özellikle geliştiriciler için faydalı olabilir.

• Kaynakları Büyütme veya Küçültme: Bulut tabanlı bir veritabanı sunucusu, gerektiğinde bilgi işlem ve bellek kaynaklarını anında büyütebilir ya da küçültebilir. Örneğin bir müşteri çeyrek dönem sonu işleme için yukarı ölçekleme gerçekleştirmek üzere veritabanı bilgi işlemi 8 çekirdekten 16 çekirdeğe geçirebilir ve ardından daha az maliyetli 8 çekirdeğe geri dönebilir. Hatta maliyetleri azaltmak için hafta sonu tüm bilgi işlem kaynaklarını kapatabilir ve pazartesi sabahı yeniden açabilir.
• Veritabanı Yaması: Veri saldırılarının pek çoğu, zaten var olan ancak uygulanmamış bir güvenlik ya da güvenlik açığı yaması bulunan sistem güvenlik açıkları yüzünden meydana gelir. Otonom veritabanı yamaları, işletme için kesinti süresini ortadan kaldırmak üzere tasarlanan bir sıra ile söz konusu buluttaki sunuculara yollayarak uygular.
• Makine Öğrenimi: Otonom veritabanı makine öğrenimi ve yapay zeka tekniklerinin kullanıldığı izleme, yönetim ve analitik özelliklerini entegre eder. Amaç, veritabanı ayarlamayı otomatikleştirmek, uygulama yazılımı kesintilerini önlemek ve tüm veritabanı uygulama yazılımı genelinde güvenliği güçlendirmektir.

Tamamen kendi kendine ayarlama yapan bir veritabanı sağlamak için, otonom veritabanının makine öğrenimi ve yapay zeka algoritmaları tarafından kullanılan teknikler arasında sorgu optimizasyonu, otomatik bellek yönetimi ve otomatik depolama yönetimi yer almalıdır.

Makine öğrenimi algoritmaları, davetsiz misafirler herhangi bir hasar oluşturamadan günlüğe kaydedilen verileri analiz ederek ve aykırılıkları ve anormal modelleri işaretleyerek şirketlerin veritabanı güvenliğini iyileştirmesine yardımcı olabilir. Makine öğrenimi sistem çalışırken bir yandan manuel müdahale olmaksızın otomatik ve sürekli olarak sisteme ilişkin yama, ayarlama, yedekleme ve yükseltme işlemlerini gerçekleştirebilir. Bu, veritabanı işlemlerini veya güvenliğini etkileyecek insan hatalarının ya da kötüye kullanım olasılıklarını en aza indirir.

Bulutta Autonomous Data Warehouse

Otonom veritabanı teknolojisi, kurumsal veritabanlarının bulut servisi kullanılarak bulutta depolanmasını gerektirir. Bulutta otonom olması, organizasyonun veritabanlarını daha verimli dağıtmak, veritabanı iş yüklerini yönetmek ve veritabanı güvenliğini sağlamak için bulut kaynaklarından yararlanmasına olanak tanır. Veritabanı bulut servisi, veritabanı özelliklerinin ihtiyaç duyulduğu anda ve yerde online kullanılabilmesini sağlar.

Müşterilerin veri merkezinde bulunan eski veritabanlarına kıyasla bulut veritabanı servisinin avantajları şunları içerir:

Otonom Veritabanı Seçme

Bu özellikler, organizasyona otonom veritabanı ürünlerini seçme sürecinde kılavuzluk sağlamalıdır.