自主資料庫是雲端資料庫,使用機器學習將傳統上是由 DBA 執行的資料庫調整、安全、備份、更新和其他日常例行管理工作自動化。自主資料庫與傳統的資料庫不同,會執行所有這些工作等等,無須人工介入。
資料庫能儲存重要的業務訊息,對於現代追求高效率營運的單位組織至關重要。DBA 通常都因管理和維護資料庫的費時手動工作而出現負擔過重的現象。目前工作負載的需求會導致 DBA 發生錯誤,進而對正常運作時間、效能和安全性帶來毀滅性的影響。
例如,未套用修補程式或安全性更新可能會造成弱點。未正確套用修補程式會使安全性防護變弱或失效。如果資料庫不安全,企業可能遭受資料外洩的風險,因而對財務造成嚴重影響,並對公司信譽帶來負面影響。
業務應用程式可以在現有資料庫中新增記錄,或使用資料庫資訊建立報告,進行趨勢分析或尋找異常。這可能會讓資料庫以數個 TB 的大小增加,並變得高度複雜,甚至使得 DBA 更難以管理、保護和調整資料庫,才能獲得最佳效能。因停機時間而緩慢執行或無法使用的資料庫會對員工生產力帶來負面影響,並讓客戶失望。
企業可用的資料量與速度正急速增長。因此需要有效率、安全的資料庫管理,以增強資料安全性、降低停機時間、改善效能,並不容易發生人為錯誤。自主資料庫可達成這些目標。
儲存於資料庫管理系統中的資訊可以高度結構化 (如會計記錄或客戶資訊) 或非結構化 (例如數位影像或試算表)。客戶和員工可以直接存取這些資料,也可以透過其他企業軟體、網站或行動應用程式間接存取這些資料。此外,許多類型的軟體 (如商業智慧、客戶關係管理及供應鏈應用程式) 都會使用儲存於資料庫的資訊。
自主資料庫使用 AI 和機器學習提供完整的端對端自動化,以提供佈建、安全性、更新、可用性、效能、變更管理和錯誤預防。
在這方面,自主資料庫具有特定特性。
自主資料庫有多項優勢。
自主資料庫也可讓組織把資料庫管理人員重新聚焦於可以創造商業價值的更高層級工作,例如資料模型、協助程式設計師使用資料架構和規劃未來容量。某些情況下,自主資料庫可以藉由減少管理資料所需資料庫管理員的數量,或者重新部署他們去做更具策略性的工作,來幫助企業節省資金。
數種基本的智慧技術支援自主資料庫,可讓繁瑣但重要的工作 (例如例行維護、調整規模、安全性和資料庫調整) 自動化。例如,自主資料庫的機器學習和 AI 演算法包含查詢優化、自動記憶體管理,以及儲存管理以提供完全自主調整的資料庫。
機器學習的演算法可以分析大量的記錄資料,並在入侵者可能造成損害之前標記極端值和異常模式,幫助公司提高資料庫的安全性。在系統運作時,機器學習還可以自動連續修補、調整、備份和升級系統,無需人工涉入。此自動化就能盡可能減少影響資料庫運作或安全性的潛在人為疏失或惡意行為。
此外,自主資料庫具有某些特定功能。
有了自主資料庫,開發人員可以使用在預先設定、完全代管的安全環境內的資料,快速建置可擴充的安全企業應用程式。
Autonomous Database 為企業提供了許多優勢。當您準備好評估自己組織可用的供應項目時,請尋求以下四大關鍵功能。
現今資料產生的速度比手動管理和處理資料,以有效率地、安全地關鍵業務見解的速度還快。由於其智慧型自動化功能的緣故,自主資料庫提供比傳統資料庫還多的優勢給企業。預期企業將逐漸移轉到此資料庫,以享有這些優勢、保有競爭優勢,並取得將 IT 工作重新聚焦於創新而非資料庫管理上的能力。