Cos'è la gestione autonoma dei dati?

Prima che un database possa registrare le transazioni o supportare l'analitica, deve essere impostato, ottimizzato, sottoposto a backup e patch e i dati in esso contenuti devono essere protetti. Questi sono tutti lavori che richiedono tempo e che richiedono una profonda comprensione della tecnologia di database. Ora, l'AI sta assumendo queste attività e sta cambiando la gestione dei dati nel processo. Esaminiamo.

Che cos'è un database autonomo?

Un database autonomo è un database cloud completamente gestito che automatizza le attività tradizionalmente eseguite dagli amministratori di database o dai DBA. Queste attività includono funzioni di routine come l'ottimizzazione del database, i backup e gli aggiornamenti, nonché funzioni basate sulla sicurezza come la cifratura dei dati.

L'automazione insita in questi database aiuta a evitare problemi causati da errori umani. In più, il tempo e lo sforzo risparmiati permettono ai DBA di usare la loro esperienza in altre cose, tipo migliorare le app e dare ai modelli di intelligenza artificiale le architetture di dati che servono per funzionare al meglio. Un altro vantaggio principale di un database autonomo è che può essere rapidamente fornito dagli utenti che hanno bisogno di un accesso sicuro ai dati, come sviluppatori di app, analisti aziendali o data scientist, senza l'aiuto di un DBA.

Concetti chiave

• Un database autonomo è una piattaforma di gestione dei dati cloud nativa in grado di distribuire, ottimizzare e applicare patch a se stessa e gestire le misure di sicurezza senza intervento umano.
• I database autonomi sono disponibili in due versioni: uno ottimizzato per le transazioni e l'analisi batch e uno ottimizzato specificamente per il data warehousing.
• Oltre a liberare gli amministratori di database da attività ordinarie e dispendiose in termini di tempo, un database autonomo può ridurre il rischio di errori.

Definizione di database autonomo

Un database autonomo è un database cloud che usa l'intelligenza artificiale per automatizzare la messa a punto, la sicurezza, i backup, gli aggiornamenti e altre attività di gestione di routine che di solito sono gestite dai DBA. A differenza di un database normale, un database autonomo può fare tutte queste cose e anche di più senza bisogno di intervento umano. Ecco perché questi database sono spesso descritti come autogestiti.

Automatizzando una vasta gamma di attività, i database autonomi possono aiutare a ridurre i costi operativi, a ridurre il rischio di errori e a mitigare meglio le vulnerabilità della sicurezza.

Perché usare un database autonomo?

I database contengono informazioni aziendali super importanti e sono fondamentali per far funzionare bene la maggior parte delle aziende. Tuttavia, i DBA che li gestiscono sono spesso sovraccarichi di attività manuali che richiedono molto tempo. Queste richieste di carichi di lavoro possono portare a errori, che potrebbero avere effetti negativi, anche catastrofici, su tempi di attività, prestazioni e sicurezza.

Ad esempio, non applicare correttamente una patch può indebolire o eliminare del tutto le protezioni di sicurezza, lasciando un'azienda a rischio di violazioni che possono causare gravi danni finanziari e di reputazione.

La crescente complessità delle operazioni di gestione del database rivela un altro vantaggio chiave di un database autonomo. Una singola applicazione basata sull'intelligenza artificiale potrebbe richiedere dati relazionali e dati JSON dalle applicazioni aziendali, nonché dati vettoriali e grafici per le operazioni di ricerca semantica. Un database autonomo semplifica l'architettura dei dati necessaria per gestire questa complessità.

Inoltre, un database autonomo può eseguire lo scale-up o lo scale-down in base alle esigenze per soddisfare la crescente domanda di transazioni e data warehouse, nonché carichi di lavoro di formazione AI che potrebbero avere enormi set di dati. Automatizzando l'implementazione, la scalabilità e l'ottimizzazione delle operazioni del database, un database autonomo aiuta i team a superare queste sfide, aprendo la porta a uno sviluppo più rapido e consentendo agli esperti di dati di concentrarsi su attività più di alto valore.

Come funziona un database autonomo

Un database autonomo offre un'automazione completa e end-to-end per il provisioning, la sicurezza, gli aggiornamenti, l'alta disponibilità, le prestazioni, la gestione delle modifiche e la prevenzione degli errori. Per raggiungere questo obiettivo, un database autonomo ha caratteristiche specifiche.

• È autogestito: tutti i processi di gestione, monitoraggio e ottimizzazione del database e dell'infrastruttura sono automatizzati. Ora i DBA possono concentrarsi su altre attività, tra cui aggregazione, modellazione, elaborazione dei dati, strategie di governance, aiutando gli sviluppatori a utilizzare le caratteristiche e le funzioni nel database.
• È autosicuro: le funzionalità integrate aiutano a proteggere il database sia dagli attacchi esterni che dagli utenti interni malintenzionati. In questo modo è possibile ridurre le preoccupazioni relative agli attacchi informatici sui database a cui non sono state applicate patch o che non sono crittografati.
• È self-repairing: queste funzioni consentono di ridurre al minimo i tempi di inattività, inclusa la manutenzione non pianificata. Un database autonomo può richiedere meno di 2,5 minuti di downtime al mese, inclusa l'applicazione delle patch.

Vantaggi di un database autonomo

I vantaggi che un'organizzazione può ottenere da un database autonomo dipendono dal modo in cui i team utilizzano il sistema. Una grande azienda potrebbe utilizzarlo per consolidare molte fonti di dati diverse in un database più facile da gestire, mentre una piccola azienda potrebbe utilizzarlo come database aziendale scalabile che non ha bisogno di un grande personale IT da gestire. Altri potenziali benefici includono:

• Tempo di attività del database: con l'applicazione automatica di patch e correzioni della sicurezza, un database autonomo aiuta a evitare i tempi di inattività spesso necessari per eseguire questi aggiornamenti necessari.
• Efficienza IT: la gestione di una vasta gamma di attività attraverso l'automazione può eliminare molte attività manuali dispendiose in termini di tempo e ridurre al minimo il rischio di errori umani.
• Produttività aziendale: quando sviluppatori di app, analisti aziendali, data scientist e altri utenti possono gestire il ciclo di vita del database senza attendere l'IT, tutti diventano più produttivi.
• Riduzione dei costi: un database autonomo consente ai DBA di gestire più database nello stesso periodo di tempo, consentendo loro di dedicare più attenzione a attività di livello superiore come la modellazione dei dati e l'applicazione delle loro competenze di programmazione SQL per migliorare le prestazioni delle applicazioni.

Funzioni principali di un database autonomo

Poiché un database autonomo è un servizio di database basato su cloud e poiché l'intelligenza artificiale è ciò che consente l'automazione di molte attività di amministrazione del database tradizionali, i team IT dovrebbero esaminare alcune funzionalità chiave quando selezionano un sistema.

• Provisioning automatico: un vantaggio fondamentale dell'autonomia è la possibilità di distribuire database mission-critical senza coinvolgere un DBA. Ad esempio, uno sviluppatore può distribuire rapidamente un database che consente la protezione di scale-out in caso di guasto del server e consente l'applicazione dell'aggiornamento in modo continuo mentre è in corso l'esecuzione delle app.
• Configurazione automatica: è fondamentale anche la possibilità di configurare automaticamente il database per l'ottimizzazione per carichi di lavoro specifici. Quando la configurazione della memoria, i formati dei dati, le strutture di accesso e altri elementi sono ottimizzati per migliorare le prestazioni, i clienti possono semplicemente caricare i dati e andare.
• Indicizzazione automatica: questa funzione tiene d'occhio automaticamente i carichi di lavoro e trova gli indici mancanti che potrebbero rallentare le app. Il database convalida ogni indice prima di implementarlo e utilizza il machine learning per imparare dai propri errori e migliorare.
• Ridimensionamento automatico: questa funzionalità ridimensiona automaticamente le risorse di calcolo in base alle esigenze dei carichi di lavoro, consentendo una retribuzione reale per uso. Tutto il ridimensionamento viene eseguito online mentre l'applicazione continua a essere eseguita.
• Protezione automatizzata dei dati: un database autonomo può proteggere automaticamente i dati sensibili e regolamentati, valutare la sicurezza di una configurazione e monitorare attività insolite.
• Sicurezza automatizzata: la crittografia automatica dell'intero database, dei backup e di tutte le connessioni di rete è fondamentale. La mancata autorizzazione dell'accesso al sistema operativo e la limitazione dei privilegi di amministratore possono aiutare a prevenire attacchi di phishing e a proteggere il sistema sia da infiltrazioni cloud che da utenti interni dannosi.
• Backup automatici: sono necessari backup giornalieri automatici o backup su richiesta? Il sistema dovrebbe ripristinare o recuperare un database fino a qualsiasi point-in-time specificato negli ultimi 60 giorni.
• Applicazione automatica delle patch: ottieni la possibilità di applicare automaticamente patch o aggiornamenti senza tempi di inattività. Le applicazioni continuano a funzionare mentre le patch vengono applicate in modo alternato tra i cluster di nodi o server.
• Rilevamento e soluzione automatizzati degli errori: utilizzando il riconoscimento dei pattern, vengono previsti automaticamente gli errori hardware evitando lo stesso tempo lungo timeout. Gli I/O vengono subito reindirizzati intorno ai dispositivi che non funzionano bene per evitare che il database si blocchi. Il monitoraggio continuo per ogni database genera automaticamente richieste di servizio per qualsiasi deviazione.
• Failover automatico: il failover automatico senza perdita di dati per un database in standby consente di garantire che le applicazioni rimangano accessibili e che non vengano persi dati, anche se l'istanza del database primario non è più disponibile. Il processo dovrebbe essere completamente trasparente per le tue applicazioni e supportato da uno SLA al 99,995%.

Tipi di dati memorizzati e gestiti in un database autonomo

Le informazioni che si trovano in un sistema di gestione di database possono essere super organizzate, tipo i registri contabili o le informazioni sui clienti, oppure non organizzate, tipo immagini digitali, file audio o e-mail. I dati possono essere consultati direttamente da analisti o data scientist, o da clienti e dipendenti tramite software aziendali, siti Web o app mobili. In particolare, diverse applicazioni utilizzano i dati in formati diversi, noti anche come tipi di dati. Anche se in passato potresti aver utilizzato database separati specializzati in ogni tipo di dati, è possibile impostare un database autonomo per gestirli tutti.

Di seguito sono riportati alcuni esempi comuni di tipi di dati.

• I dati relazionali vengono memorizzati in righe e colonne e organizzati in tabelle. Si tratta del tipo di dati utilizzati più frequentemente nelle applicazioni aziendali, come i sistemi ERP o CRM, nonché per transazioni e analytics dei dati.
• I dati dei documenti sono facilmente leggibili sia dalle macchine che dagli sviluppatori di applicazioni ed sono diffusi in applicazioni Web altamente scalabili. Il formato di dati di documento più comune è il file JSON.
• I dati grafico vengono memorizzati e indicizzati in modo da semplificare il rilevamento della distanza e delle relazioni tra i datapoint. I dati grafici sono molto diffusi per le applicazioni di mapping e analisi dei dati. È anche sempre più utilizzato insieme ai dati vettoriali per migliorare l'accuratezza della ricerca semantica.
• Dati vettoriali è un calcolo AI che rappresenta le caratteristiche di un oggetto digitale, ad esempio una parola, una frase, un documento, un'immagine o un file video o audio. I vettori sono spesso memorizzati e indicizzati in un database vettoriale che aiuta i computer a cercare dati non strutturati per funzione o significato semantico, piuttosto che per pixel o corrispondenze di valori chiave. Si tratta di una tecnologia fondamentale per modelli linguistici di grandi dimensioni e altri sistemi AI.

Carichi di lavoro di un database autonomo

I database autonomi vengono ottimizzati per allinearsi a vari tipi di carico di lavoro. Gli usi più diffusi dei database autonomi includono:

• Data warehouse: questi sistemi fanno molte cose legate alle attività di business intelligence usando dati già pronti per essere analizzati. Un data warehouse autonomo può eseguire rapidamente la scansione di milioni di righe e può essere implementato in pochi secondi.
• Elaborazione delle transazioni: un database di elaborazione delle transazioni autonomo preconfigurato per i formati di riga, gli indici e l'inserimento dei dati nella cache può aumentare il numero di transazioni che possono essere gestite contemporaneamente.
• Memorizzazione dei dati dei documenti: dati come JSON possono essere memorizzati in un database di documenti NoSQL come singoli documenti autonomi che possono essere recuperati in modo rapido e semplice. Un database JSON autonomo può offrire i vantaggi sia del documento che dei modelli relazionali.

Casi d'uso di un database autonomo

Un database autonomo può essere utilizzato per portare nuovi livelli di efficienza e scalabilità in qualsiasi situazione in cui verrebbe utilizzato un database relazionale, documentale, grafico o vettoriale tradizionale basato su cloud. Ciò include la fornitura degli strumenti necessari per una serie di progetti di intelligenza artificiale in un unico posto.

Ecco alcuni casi d'uso reali:

• Migliora il funzionamento di un'applicazione SaaS scalabile a livello globale. Un database autonomo può essere utilizzato per espandere l'efficienza e la scalabilità delle applicazioni di settore da cui dipendono i produttori globali.
• Limitare il numero di database gestiti da un'organizzazione di grandi dimensioni. Un database autonomo scalabile può essere utilizzato per consolidare i dati provenienti da una vasta gamma di origini, aiutando anche le aziende più grandi a utilizzare l'automazione del database per ridurre in modo significativo il tempo dedicato alla raccolta, alla formattazione e alla visualizzazione delle informazioni.
• Fornisci analisi scalabili per un avvio affamato di dati. Un database autonomo può aiutare una start-up del settore sanitario A gestire l'enorme serie di dati necessari per sequenziare I dati genetici e diminuire notevolmente il tempo necessario per fornire le informazioni per una diagnosi.
• Migliora l'assistenza clienti e l'analisi basate sull'intelligenza artificiale. Memorizzando i dati generati dalle interazioni degli utenti con un chatbot agente AI, un fornitore di apparecchiature di sicurezza può consentire l'esecuzione di query sul database con prompt in linguaggio naturale, accelerando i tempi di risposta dei clienti.

Le tecnologie intelligenti supportano database autonomi

Diverse tecnologie intelligenti di base supportano i database autonomi, permettendo di automatizzare attività banali ma importanti come la manutenzione di routine, il ridimensionamento, l'applicazione di correzioni di sicurezza e l'ottimizzazione dei database. Ad esempio, gli algoritmi di intelligenza artificiale di un database autonomo includono l'ottimizzazione delle query, la gestione automatica della memoria e la gestione dello storage per consentire una completa autoregolazione.

L'intelligenza artificiale può aiutare le aziende a migliorare la sicurezza dei database analizzando un sacco di dati registrati e individuando valori anomali e modelli insoliti, possibilmente prima che qualche intruso riesca a fare danni. L'intelligenza artificiale può anche aggiornare, ottimizzare, fare backup e migliorare il database in modo automatico e continuo senza bisogno di intervenire manualmente, il tutto mentre il sistema è in funzione. Questa automazione riduce al minimo il rischio che errori umani o comportamenti dannosi possano influire sulle operazioni o sulla sicurezza del database.

Inoltre, i database autonomi possono offrire le funzionalità riportate di seguito.

• Scalabilità agevole: un servizio di database basato su cloud può aumentare o ridurre le risorse di calcolo e memoria in un attimo, quando serve. Ad esempio, un'azienda potrebbe eseguire lo scale-up da otto unità di elaborazione per il database a 16 per le operazioni di fine trimestre, quindi lo scale-down a otto in seguito. In realtà, tutte le risorse informatiche potrebbero essere spente durante il fine settimana per risparmiare e poi riaccese il lunedì mattina.
• Applicazione di patch al database senza sforzo: molte violazioni dei dati si verificano a causa di vulnerabilità del sistema per le quali sono disponibili patch ma non ancora applicate. Un database autonomo può evitarlo eseguendo automaticamente le patch sui server cloud in una sequenza progettata per non causare tempi di inattività.
• Intelligenza integrata: un database autonomo che mette insieme monitoraggio, gestione e analisi usando tecniche di intelligenza artificiale. L'obiettivo è automatizzare il tuning del database, prevenire le interruzioni delle applicazioni e rafforzare la sicurezza nell'intera applicazione del database.

Il vantaggio per gli sviluppatori: creare applicazioni aziendali scalabili e sicure

Con un database autonomo, gli sviluppatori hanno molte opzioni per creare applicazioni aziendali scalabili e sicure utilizzando i dati ospitati in un ambiente completamente gestito. Questo processo inizia con un ambiente semplice e conveniente per sviluppare e testare le applicazioni prima di distribuirle in un ambiente di produzione completo. I database autonomi sono ospitati nel cloud e non è necessario alcun DBA per attivare nuove istanze, rendendo questa opzione attraente e altamente conveniente. Gli sviluppatori possono creare tutti i database necessari, il tutto a tariffa fissa.

Gli sviluppatori e altri team con idee per le applicazioni potrebbero anche essere in grado di accedere a funzioni utili e strumenti integrati, come un ambiente di sviluppo di applicazioni low-code e immagini dei container. Ciò consente agli utenti di lavorare offline, quindi di duplicare e distribuire le istanze nel cloud. Gli sviluppatori apprezzeranno anche l'intelligenza artificiale nel database e l'uso nativo di vari tipi di dati, tra cui JSON, vettori, grafici, dati spaziali e relazionali.

Accelera l'innovazione delle app con Oracle

Stai cercando di aumentare la rapidità di sviluppo delle tue app con un unico database che fa tutto? Il database autonomo di Oracle è progettato per l'intelligenza artificiale e può aiutare la tua azienda a creare applicazioni scalabili basate sull'intelligenza artificiale con qualsiasi tipo di dati, utilizzando il modello linguistico di grandi dimensioni scelto. Puoi quindi distribuire le tue applicazioni nel cloud o nel tuo data center.

Gli sviluppatori possono utilizzare facilmente la retrieval-augmented generation (RAG) nei documenti proprietari in vari formati per la ricerca vettoriale AI. Possono anche sfruttare i servizi AI integrati per migliorare le applicazioni con analisi di testo e immagini, riconoscimento vocale o consigli personalizzati.

Inoltre, il database autonomo di Oracle traduce automaticamente il linguaggio naturale in query di database, abilitando conversazioni contestuali senza codifica personalizzata o operazioni manuali.

Il database autonomo può fornire un'unica piattaforma di dati per soddisfare le esigenze della tua azienda, piuttosto che una raccolta di database specializzati che l'IT deve gestire. Con Oracle, puoi semplificare le architetture dei dati utilizzando SQL, documenti JSON, grafici, geospaziali, di testo e vettori in un unico database per creare rapidamente nuove funzionalità. In effetti, Oracle fornisce anche un ambiente popolare per la generazione di applicazioni senza scrivere codice. Concentrati sullo sviluppo di applicazioni vitali utilizzando un database che aiuta a migliorare i tempi di attività e la sicurezza dei dati attraverso misure automatizzate e monitoraggio continuo.

E tieni presente che, automatizzando l'incessante ciclo di applicazione di patch, tuning e aggiornamento, i database autonomi non eliminano il ruolo di amministratore del database. Lo elevano. Liberi dalla manutenzione ordinaria, i professionisti IT possono ora concentrare le loro competenze su attività di valore superiore come i miglioramenti dell'architettura dei dati, l'analisi strategica e rendere i dati un motore di crescita aziendale e un vantaggio competitivo per la tua azienda.

Domande frequenti sul database autonomo

Quali sono i vantaggi dei database autonomi nella gestione dei dati?

Un database autonomo semplifica la gestione dei dati riunendo intelligenza artificiale, interfacce di sviluppo e molti tipi di dati in un unico sistema di gestione dei dati. Inoltre, automatizza molte attività ordinarie e dispendiose in termini di tempo, consentendo agli amministratori di database di lavorare su altre operazioni di gestione dei dati come la modellazione dei dati o l'analisi dei dati.

La gestione autonoma dei dati è un sistema che trasforma molte funzioni quotidiane di gestione dei dati in AI. Queste funzioni includono la distribuzione, l'aggiornamento, l'applicazione di patch e il tuning del database, che l'intelligenza artificiale può gestire con un intervento umano minimo.