Otonom veritabanı veritabanı ayarlama, güvenlik, yedeklemeler, güncellemeler ve geleneksel olarak veritabanı yöneticileri (DBA'lar) tarafından gerçekleştirilen diğer rutin yönetim görevleri ile ilişkili iş gücünü ortadan kaldırmak için makine öğreniminden yararlanan bir bulut veritabanıdır.
Geleneksel veritabanı teknolojisi ile karşılaştırıldığında otonom veritabanı bulutu daha yüksek düzeyde kullanılabilirlik, daha fazla güvenlik ve daha az işletim maliyeti sunar.
Otonom veritabanı sektörde kendi kendini yöneten, kendi kendini onaran ve kendi kendine güvenlik sağlayan ifadeleri ile nitelendirilir.
Kendi kendini yöneten, veritabanının otomatik olarak veritabanlarını kullanıma alabildiği veya dağıtabildiği; bu veritabanlarına ilişkin izleme, yedekleme, kurtarma ve sorun giderme faaliyetlerini gerçekleştirebildiği anlamına gelir. Aynı zamanda hiçbir kesinti süresi olmadan bilgi işlem veya depolama için anında büyüme ya da küçülme sağlayabildiği anlamına gelir.
Kendi kendine güvenlik sağlayan, otomatik veri şifrelemenin yanı sıra uyarlanabilir Yapay Zeka destekli tehdit saptama ve iyileştirme anlamına gelir. Kendi kendine güvenlik sağlayan bir veritabanı, güvenlik yamalarını da otomatik olarak uygulayabilir.
Kendi kendini onaran veritabanları otomatik olarak kesinti süresinden korunur. Yüzde 99,995'e varan kullanılabilirlik düzeyi sayesinde kendi kendini onaran bir veritabanı, planlı bakım dahil olmak üzere aylık en fazla 2,5 dakika kesinti süresi yaşar.
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.
Veritabanlarında Depolanan Yapılandırılan Bilgilere İlişkin Örnekler |
|
Veritabanlarında Depolanan Yapılandırılmayan Bilgilere İlişkin Örnekler |
|
Veritabanlarında Bilgi Depolayan ve Depolanan Bilgilere Erişen Yazılım |
|
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.
Kurumsal veritabanları geleneksel olarak veritabanlarını oluşturan, değiştiren ve hem veritabanına yeni verileri kaydederken hem de bu verileri geri alırken maksimum performans elde edilmesini sağlamak için veritabanlarını ayarlayan veritabanı yöneticileri (DBA'lar) tarafından yönetilir.
Genellikle bir veritabanından verileri geri alma işlemi, bir uygulama yazılımının karmaşık sorgusu ile başlatılır. Sorgunun çalıştırılması, çok fazla bilgi işlem ve disk erişim kaynağı tüketebilir. Sonuçlar pek çok veritabanı kaydını içerebilir; bunlar, sorgulamayı yapan uygulama yazılımına geri gönderilebilir.
DBA’nın emek isteyen görevi veritabanını, sıklıkla çalıştırılan sorguların mümkün olduğunca hızlı şekilde ve minimum düzeyde kaynak tüketerek yürütülmesi için organize etmektir. Bunun için veritabanında çalıştırılan sorgu türlerini çalışması ve daha iyi şekilde ayarlama yapmasını sağlayacak modelleri incelemesi gerekir. Performans ayarlama, veritabanı yönetiminin devam eden bir bölümüdür. Veri normalleştirme, yedekliliği azaltmak ve veri bütünlüğünü iyileştirmek için verileri yeniden yapılandıran ilgili bir görevdir.
DBA, çoğunun tüm kurumsal veritabanlarında düzenli olarak ya da günlük olarak yürütülmesi gereken belki onlarca, belki yüzlerce başka görevden de sorumludur. Görev listesi şunları içerir:
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 için üç kapsamlı hedef bulunur:
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.
İnsan DBA olmadan rutin bakım, ölçeklenebilirlik, güvenlik, veritabanı ayarlama ve diğer görevleri yerine getirebilecek otonom veritabanlarını uygulamak için bazı temel teknolojiler gereklidir.
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.
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:
Hızlı | Veritabanları ve veri ambarları, günler ya da haftalar yerine yalnızca birkaç dakika içinde bulut ortamında oluşturulabilir. |
Kolay | Bulut veritabanları tamamen otonom olarak ayarlanabilir ve uygulama programlama arayüzleri (API'ler) ile bulut ya da şirket içi uygulama yazılımları tarafından kolayca kullanılabilir. |
Esneklik | Bulut veritabanları, iş büyümesinin gerektirdiği durumlarda hiçbir kesinti süresi olmadan yeni bilgi işlem ve/veya depolama kaynaklarını bağımsız olarak ekleyebilir. Benzer bir şekilde bu kaynaklar ihtiyaç duyulmadığında bağımsız olarak dinamik şekilde azaltılabilir (para tasarrufu sağlar). |
Güvenli | Bulut veritabanında güvenlik, çok katmanlı kontroller ve ideal uygulamalar sayesinde hem dahili hem harici saldırıları engeller. |
Uyumluluk | Bulut veritabanı erişimi, denetim ve kontrol amacıyla her an izlenir ve kaydedilir. |
Bu özellikler, organizasyona otonom veritabanı ürünlerini seçme sürecinde kılavuzluk sağlamalıdır.
Otomasyon | Veritabanı bir yandan çalışırken diğer yandan yükseltmeleri gerçekleştirir, yamaları yükler ve kendi kendine ayarlama yapar. Güvenlik güncellemeleri, hiçbir kesinti süresi gerekmeksizin yüklenir. |
Yüksek kullanılabilirlik | Servis düzeyi anlaşmaları (SLA), yüksek maliyetli planlanmış ve planlanmamış kesinti sürelerini yılda 30 dakikanın altına indirmek için en az %99,995 güvenilirlik ve kullanılabilirlik sağlamalıdır. |
Kendi kendine güvenlik sağlayan | Otonom veritabanı, işlemleri kesintiye uğratmadan ya da kullanılabilirliği engellemeden tüm yazılım yamalarını ve güncellemelerini kendi kendine gerçekleştirmelidir ve veritabanını yetkisiz erişime karşı korumalıdır. |
Otomatik veritabanı ayarı | Bu, veritabanının daha az bilgi işlem, bellek ve I/O kaynağı tüketirken sorgulara ve veri depolama/geri alma işlemlerine hızlı sonuçlar getirmesini sağlar. |