Автономная база данных — это облачная база данных, которая использует машинное обучение для автоматизации настройки, защиты, резервного копирования, обновления и других стандартных задач управления, традиционно выполняемых администраторами баз данных. В отличие от традиционных баз данных, автономная база данных выполняет все эти и другие задачи без вмешательства человека.
Базы данных используются для хранения важной деловой информации и играют огромную роль в деятельности современных компаний. АБД часто работают в режиме перегрузки из-за большого объема трудоемких ручных задач управления базами данных и их обслуживания. Требования текущих нагрузок могут приводить к ошибкам АДБ, что может отрицательно влиять на время безотказной работы, производительность и безопасность.
Допустим, администратор забыл установить обновление или обновление безопасности. Если не применять исправление правильно, это может ослабить или вообще убрать защиту. Если база данных не защищена, предприятие может столкнуться с риском несанкционированного доступа к данным, что в свою очередь может иметь серьезные финансовые последствия и негативно повлиять на репутацию компании.
Бизнес-приложения могут добавлять новые записи в существующие базы данных или использовать содержащуюся в них информацию для создания отчетов, анализа тенденций или выявления отклонений. Это может приводить к росту числа баз данных до терабайтных размеров и усложнению, что затрудняет управление, защиту и настройку для администраторов. Медленная работа баз данных или недоступность из-за простоев может негативно влиять на производительность труда работников и раздражать заказчиков.
Объем и скорость передачи данных, доступных предприятию, ускоряются. Это усиливает необходимость в эффективном и безопасном управлении базами данных, которое повышает безопасность данных, сокращает время простоев, улучшает производительность и не подвержено риску человеческих ошибок. Достижению этих целей может способствовать автономная база данных.
Информация, хранящаяся в системе управления базами данных, может быть либо высокоструктурированной (например, бухгалтерские записи или информация о заказчиках), либо неструктурированной (например, цифровые образы или электронные таблицы). Сотрудники и заказчики могут получать доступ к данным как напрямую, так и опосредовано: с использованием корпоративного ПО, через веб-сайты или мобильные приложения. Кроме того, многие типы программного обеспечения, например бизнес-аналитика, управление взаимоотношениями с заказчиками и приложения для цепей поставок, используют информацию, хранимую в базах данных.
Автономная база данных состоит из двух ключевых элементов, соответствующих типам нагрузок.
Автономная база данных использует ИИ и машинное обучение для комплексной автоматизации выделения ресурсов, обеспечения безопасности, обновлений, доступности, производительности, управления изменениями и предотвращения ошибок.
В этом отношении автономная база данных имеет характерные особенности.
Автономная база данных дает ряд преимуществ.
Автономная база данных также позволяет компании переориентировать персонал с управления базами данных на работу более высокого уровня, более ценную для бизнеса, например моделирование данных, оказание помощи программистам в создании архитектуры данных и планирование будущего использования ресурсов. В некоторых случаях автоматизация обеспечивает существенную экономию за счет сокращения численности АБД или переключения их на выполнение более значимых заданий.
Работу автономных баз данных поддерживает несколько фундаментальных интеллектуальных технологий, что позволяет автоматизировать такие рутинные, но важные задачи, как регулярное обслуживание, масштабирование, защита и настройка баз данных. Например, машинное обучение и ИИ в автономных базах данных распространяются на оптимизацию запросов, автоматическое управление памятью и хранилищем, что дает возможность базе данных самостоятельно выполнять настройку параметров.
Алгоритмы машинного обучения дают возможность улучшить безопасность базы данных благодаря анализу журналов данных и заблаговременному выявлению отклонений. Машинное обучение также помогает самостоятельно устанавливать исправления и обновления, выполнять настройку и резервное копирование систем без перерывов в работе. Подобная автоматизация сводит к минимуму возможность того, чтобы человеческие ошибки или действия злоумышленников могли повлиять на работу или безопасность баз данных.
Кроме того, автономные базы данных обладают рядом особых возможностей.
Автономная база данных позволяет разработчикам быстро создавать масштабируемые и безопасные корпоративные приложения из данных, размещенных в предварительно настроенной, полностью управляемой и безопасной среде.
Автономные базы данных обеспечивает множество преимуществ. Когда будете готовы оценить предложения, доступные для Вашей компании, найдите следующие ключевые возможности.
Сегодня данные генерируются с такой скоростью, что уже невозможно вручную выполнять управление и обработку для эффективного и надежного получения бизнес-аналитики. Благодаря «умным» возможностям автоматизации автономные базы данных обладают многими преимуществами по сравнению с традиционными базами данных. Ожидается, что компании будут все больше переходить именно на этот тип баз данных, чтобы пользоваться соответствующими привилегиями, сохранить конкурентные преимущества и переориентировать ИТ-процессы на инновации, а не на управление базами данных.