¿Qué es una base de datos autónoma?

Antes de que una base de datos pueda registrar transacciones o admitir analítica, debe configurarse, ajustarse, respaldarse y actualizarse, y los datos que contiene deben estar protegidos. Todas estas son tareas que consumen tiempo y que requieren un conocimiento profundo de la tecnología de bases de datos. Ahora, la IA está asumiendo estas tareas y cambiando la gestión de datos en el proceso. Vamos a explorarlo.

¿Qué es una base de datos autónoma?

Una base de datos autónoma es una base de datos en la nube totalmente gestionada que automatiza tareas tradicionalmente realizadas por administradores de bases de datos, o DBA. Estas tareas incluyen funciones rutinarias como ajuste de base de datos, respaldos y actualizaciones, así como funciones de seguridad como el cifrado de datos.

La automatización inherente en estas bases de datos ayuda a evitar problemas causados por errores humanos. Además, el tiempo y esfuerzo ahorrados permiten que los DBA apliquen su experiencia a otras funciones, como mejorar la funcionalidad de las aplicaciones y proporcionar a los modelos de IA las arquitecturas de datos que necesitan para funcionar de manera óptima. Otro de los principales beneficios de una base de datos autónoma es que puede ser aprovisionada rápidamente por usuarios que necesitan acceso seguro a los datos, como desarrolladores de aplicaciones, analistas de negocio o científicos de datos, sin la ayuda de un DBA.

Conclusiones clave

• Una base de datos autónoma es una plataforma de gestión de datos nativa de la nube que puede desplegarse, ajustarse y actualizarse por sí misma y gestionar medidas de seguridad sin intervención humana.
• Las bases de datos autónomas vienen en dos modalidades: una ajustada para transacciones y analítica por lotes, y otra ajustada específicamente para almacenamiento de datos.
• Además de liberar a los administradores de bases de datos de tareas mundanas que consumen tiempo, una base de datos autónoma puede reducir el riesgo de errores.

Definición de base de datos autónoma

Una base de datos autónoma es una base de datos en la nube que usa IA para automatizar el ajuste, la seguridad, los respaldos, las actualizaciones y otras actividades rutinarias de gestión tradicionalmente manejadas por los DBA. A diferencia de una base de datos convencional, una base de datos autónoma puede realizar todas estas tareas y más sin intervención humana. Por eso estas bases de datos suelen describirse como autogestionadas.

Al automatizar una amplia gama de tareas, las bases de datos autónomas pueden ayudar a reducir costos operativos, disminuir el riesgo de errores y mitigar mejor las vulnerabilidades de seguridad.

¿Por qué usar una base de datos autónoma?

Las bases de datos almacenan información empresarial crítica y son esenciales para operaciones eficientes en la mayoría de las organizaciones. Sin embargo, los DBA que las gestionan suelen estar sobrecargados con tareas manuales que consumen mucho tiempo. Estas exigencias de trabajo pueden provocar errores que podrían tener efectos negativos, incluso catastróficos, en la disponibilidad, el rendimiento y la seguridad.

Por ejemplo, no aplicar un parche correctamente puede debilitar o eliminar por completo las protecciones de seguridad, dejando a una empresa en riesgo de sufrir brechas que pueden resultar en daños financieros y de reputación graves.

La creciente complejidad de las operaciones de gestión de bases de datos revela otro beneficio clave de una base de datos autónoma. Una sola aplicación impulsada por IA podría requerir datos relacionales y datos JSON de aplicaciones empresariales, así como datos vectoriales y de grafos para operaciones de búsqueda semántica. Una base de datos autónoma simplifica la arquitectura de datos necesaria para gestionar esta complejidad.

Además, una base de datos autónoma puede escalar hacia arriba o hacia abajo según sea necesario para adaptarse al creciente volumen de transacciones y a la demanda de almacenamiento de datos, así como a las cargas de trabajo de entrenamiento de IA que pueden tener conjuntos de datos enormes. Al automatizar el despliegue, escalado y optimización de las operaciones de base de datos, una base de datos autónoma ayuda a los equipos a superar estos desafíos, abriendo la puerta a un desarrollo más rápido y permitiendo que los expertos en datos se centren en tareas de mayor valor.

Cómo funciona una base de datos autónoma

Una base de datos autónoma proporciona automatización completa y de extremo a extremo para aprovisionamiento, seguridad, actualizaciones, alta disponibilidad, rendimiento, gestión de cambios y prevención de errores. Para lograrlo, una base de datos autónoma tiene características específicas.

• Es autogestionada: toda la gestión de bases de datos e infraestructura, monitoreo y ajuste de procesos están automatizados. Los DBAs ahora pueden centrarse en otras tareas, incluyendo agregación de datos, modelado, procesamiento, estrategias de gobernanza y ayudar a los desarrolladores a usar funciones y características dentro de la base de datos.
• Es autoprotegida: las capacidades integradas ayudan a proteger la base de datos contra ataques externos y usuarios internos maliciosos. Esto ayuda a mitigar las preocupaciones sobre ciberataques en bases de datos sin parches o sin cifrar.
• Se autorrepara: estas funciones trabajan para minimizar el tiempo de inactividad, incluyendo mantenimiento no planificado. Una base de datos autónoma puede requerir menos de 2,5 minutos de inactividad al mes, incluso considerando la aplicación de parches.

Ventajas de una base de datos autónoma

Los beneficios que una organización puede obtener de una base de datos autónoma dependen de cómo los equipos usen el sistema. Una gran empresa podría usarla para consolidar muchas fuentes de datos dispares en una base de datos más fácil de gestionar, mientras que una pequeña empresa podría usarla como una base de datos empresarial escalable que no necesita un gran equipo de TI para mantenerla. Otros beneficios potenciales incluyen:

• Tiempo de actividad de la base de datos: con parches y correcciones de seguridad automáticos, una base de datos autónoma ayuda a evitar el tiempo de inactividad que suele ser necesario para aplicar estas actualizaciones.
• Eficiencia de TI: gestionar una amplia gama de tareas mediante automatización puede eliminar muchas tareas manuales que consumen tiempo y minimizar el riesgo de error humano.
• Productividad empresarial: cuando los desarrolladores de aplicaciones, analistas de negocio, científicos de datos y otros usuarios pueden gestionar el ciclo de vida de la base de datos sin esperar a TI, todos se vuelven más productivos.
• Reducción de costos: una base de datos autónoma permite a los DBAs gestionar más bases de datos en la misma cantidad de tiempo, permitiéndoles dedicar más atención a tareas de mayor nivel como el modelado de datos y aplicar su experiencia en programación SQL para mejorar el rendimiento de las aplicaciones.

Características clave de una base de datos autónoma

Dado que una base de datos autónoma es un servicio de base de datos basado en la nube, y dado que la IA es lo que permite la automatización de muchas tareas tradicionales de administración de bases de datos, los equipos de TI deben observar algunas características clave al seleccionar un sistema.

• Autoaprovisionamiento: un beneficio central de la autonomía es la capacidad de desplegar bases de datos de misión crítica sin involucrar a un DBA. Por ejemplo, un desarrollador puede desplegar rápidamente una base de datos que permita protección de escalado en caso de una falla de servidor y permita aplicar actualizaciones de manera continua mientras las aplicaciones siguen funcionando.
• Configuración automática: la capacidad de configurar automáticamente la base de datos para optimizar cargas de trabajo específicas también es fundamental. Cuando la configuración de memoria, los formatos de datos, las estructuras de acceso y otros elementos se optimizan para mejorar el rendimiento, los clientes pueden simplemente cargar datos y comenzar.
• Indexación automática: esta función monitorea automáticamente las cargas de trabajo y detecta índices faltantes que podrían obstaculizar las aplicaciones. La base de datos valida cada índice antes de implementarlo y usa aprendizaje automático para aprender de sus propios errores y mejorar.
• Escalamiento automático: esta capacidad escala automáticamente los recursos de cómputo según lo requieran las cargas de trabajo, lo que permite un verdadero pago por uso. Todo el escalado ocurre en línea mientras la aplicación sigue ejecutándose.
• Protección de datos automatizada: una base de datos autónoma puede proteger automáticamente datos sensibles y regulados, evaluar la seguridad de una configuración y monitorear actividad inusual.
• Seguridad automatizada: el cifrado automático para toda la base de datos, respaldos y todas las conexiones de red es crucial. Prohibir el acceso al sistema operativo y restringir los privilegios de administrador puede ayudar a prevenir ataques de phishing y proteger el sistema tanto de infiltraciones cloud como de usuarios internos maliciosos.
• Copias de seguridad automáticas: ¿necesitas respaldos automáticos diarios o respaldos bajo demanda? El sistema debe restaurar o recuperar una base de datos hasta cualquier punto especificado en el tiempo dentro de los últimos 60 días.
• Aplicación automática de parches: obtén la capacidad de aplicar parches o actualizaciones automáticamente sin tiempo de inactividad. Las aplicaciones continúan ejecutándose mientras el parcheo ocurre en forma de round-robin a través de clústeres de nodos o servidores.
• Detección y resolución automatizadas de fallos: mediante el reconocimiento de patrones, las fallas de hardware pueden predecirse automáticamente sin largos tiempos de espera. Las E/S se redirigen inmediatamente alrededor de los dispositivos no saludables para evitar bloqueos de la base de datos. La supervisión continua de cada base de datos genera automáticamente solicitudes de servicio para cualquier desviación.
• Failover automático: el failover automático sin pérdida de datos hacia una base de datos en espera ayuda a garantizar que las aplicaciones permanezcan accesibles y que no se pierda información, incluso si la instancia principal de la base de datos se vuelve inaccesible. El proceso debe ser completamente transparente para tus aplicaciones y respaldado por un SLA del 99,995 %.

Types of Data Stored and Managed In an Autonomous Database

La información almacenada en un sistema de gestión de bases de datos puede ser altamente estructurada, como registros contables o información de clientes, o no estructurada, como archivos de imagen digital, audio o correo electrónico. Los datos pueden ser accedidos directamente por analistas o científicos de datos, o por clientes y empleados mediante software empresarial, sitios web o aplicaciones móviles. Más específicamente, diferentes aplicaciones usan datos en diferentes formatos —también conocidos como tipos de datos. Mientras que en el pasado podrías haber usado bases de datos separadas especializadas en cada tipo de dato, una base de datos autónoma puede configurarse para manejarlos todos.

Ejemplos comunes de tipos de datos incluyen:

• Los datos relacionales se almacenan en filas y columnas y se organizan en tablas. Este es el tipo de datos más usado en aplicaciones empresariales, como sistemas ERP o CRM, y para transacciones y analítica de datos.
• Los datos de documentos son fáciles de leer tanto por máquinas como por desarrolladores de aplicaciones y es prevalente en aplicaciones web altamente escalables. El formato de datos de documento más común es el archivo JSON.
• Los datos de gráficos se almacenan e indexan de manera que sea fácil detectar la distancia y las relaciones entre los puntos de datos. Los datos de gráficos son populares para aplicaciones de asignación y análisis de datos. También se utiliza cada vez más junto con datos de vector para mejorar la precisión de la búsqueda semántica.
• Datos vectoriales es un cálculo de IA que representa las características de un objeto digital, como una palabra, una frase, un documento, una imagen o un archivo de vídeo o audio. Los vectores a menudo se almacenan e indexan en una base de datos vectorial que ayuda a las computadoras a buscar datos no estructurados por función o significado semántico, en lugar de por píxeles o coincidencias de valores clave. Esta es una tecnología fundamental para grandes modelos de lenguaje y otros sistemas de IA.

Cargas de trabajo de una instancia de Autonomous Database

Las bases de datos autónomas se ajustan para alinearse con varios tipos de cargas de trabajo. Entre los usos más populares de las bases de datos autónomas se incluyen:

• Almacén de datos: estos sistemas realizan numerosas funciones relacionadas con las actividades de inteligencia empresarial utilizando datos que se han preparado para el análisis. Un almacén de datos autónomo puede explorar rápidamente millones de filas y se puede desplegar en cuestión de segundos.
• Procesamiento de transacciones: una base de datos de procesamiento de transacciones autónoma preconfigurada para formatos de fila, índices y almacenamiento en caché de datos puede aumentar el número de transacciones que se pueden gestionar simultáneamente.
• Almacenamiento de datos de documentos: datos como JSON se pueden almacenar en una base de datos de documentos NoSQL como documentos únicos y autónomos que se pueden recuperar de forma rápida y sencilla. Una base de datos JSON autónoma puede ofrecer las ventajas tanto del modelo documental como del relacional.

Casos de Uso de Autonomous Database

Una base de datos autónoma se puede utilizar para aportar nuevos niveles de eficiencia y escalabilidad a cualquier situación en la que se utilice una base de datos relacional, de documentos, de gráficos o vectorial basada en la nube tradicional. Esto incluye la entrega de las herramientas necesarias para una variedad de proyectos de IA en un solo lugar.

Estos son algunos casos de uso reales:

• Mejorar el funcionamiento de una aplicación SaaS escalable globalmente. Una base de datos autónoma se puede utilizar para ampliar la eficiencia y la escalabilidad de las aplicaciones del sector de las que dependen los fabricantes globales.
• Limitar el número de bases de datos mantenidas por una organización grande. Una base de datos autónoma escalable se puede utilizar para consolidar datos de una amplia gama de orígenes, lo que ayuda a las empresas más grandes a utilizar la automatización de bases de datos para reducir significativamente el tiempo dedicado a recopilar, formatear y visualizar información.
• Proporciona análisis escalables para una startup hambrienta de datos. Una base de datos autónoma puede ayudar a un inicio de ciencias de la salud a gestionar los datos masivos necesarios para secuenciar los datos genéticos y reducir enormemente el tiempo que se tarda en proporcionar la información para un diagnóstico.
• Mejora el soporte y el análisis de clientes basados en IA. Al almacenar los datos generados a partir de las interacciones de los usuarios con un chatbot de agente de IA, un proveedor de equipos de seguridad puede permitir que la base de datos se consulte con peticiones de datos en lenguaje natural, lo que acelera los tiempos de respuesta de los clientes.

Las tecnologías inteligentes son compatibles con las bases de datos autónomas

Varias de las tecnologías inteligentes fundamentales son compatibles con las bases de datos autónomas, lo que permite la automatización de tareas rutinarias pero importantes, como mantenimiento rutinario, escalado, aplicación de correcciones de seguridad y ajuste de la base de Datos. Por ejemplo, los algoritmos de IA de una base de datos autónoma incluyen optimización de consultas, gestión automática de memoria y gestión de almacenamiento para permitir un ajuste automático completo.

La IA puede ayudar a las empresas a mejorar su seguridad analizando los montones de datos registrados y marcando valores atípicos y patrones anómalos. Esperemos que antes de que los intrusos puedan provocar daños, cualquier daño. La IA también puede aplicar parches, realizar correcciones, efectuar copias de seguridad y actualizar el sistema de forma automática y continua, sin intervención manual, mientras el sistema está en ejecución. Esta automatización minimiza el riesgo de que los errores humanos o los comportamientos maliciosos se vean afectados por operaciones o seguridad de bases de datos.

Además, las bases de datos autónomas pueden ofrecer las siguientes capacidades:

• Fácil escalabilidad: un servicio de base de datos basado en la nube puede ampliar o reducir sus recursos de procesamiento y memoria al instante, según las necesidades. Por ejemplo, una empresa podría ampliar de ocho unidades de procesamiento para la base de datos a 16 para sus operaciones de fin de trimestre y, a continuación, reducir a ocho. De hecho, sería posible cerrar todos los recursos informáticos durante el fin de semana para reducir costos y volverlos a activar el lunes por la mañana.
• Aplicación de parches de base de datos sin esfuerzo: muchas infracciones de datos se producen debido a las vulnerabilidades del sistema para las que hay parches disponibles, pero que aún no se han aplicado. Una base de datos autónoma puede evitarlo implementando automáticamente parches en los servidores en la nube en una secuencia diseñada para no causar tiempo de inactividad.
• Inteligencia integrada: una base de datos autónoma integra prestaciones de supervisión, gestión y análisis que aprovechan las técnicas de inteligencia artificial. El objetivo reside en automatizar el ajuste de la base de datos, evitar interrupciones de la aplicación y reforzar la seguridad en toda la aplicación de base de datos.

La ventaja del desarrollador: crea aplicaciones empresariales escalables y seguras

Con una base de datos autónoma, los desarrolladores tienen muchas opciones para crear aplicaciones empresariales escalables y seguras utilizando datos alojados en un entorno totalmente gestionado. Ese proceso comienza con un entorno simple y rentable para desarrollar y probar aplicaciones antes de desplegarlas en un entorno de producción completo. Las bases de datos autónomas se alojan en la nube y no se necesita ningún DBA para poner en marcha nuevas instancias, lo que hace que esta sea una opción atractiva y altamente asequible. Los desarrolladores pueden crear tantas bases de datos como necesiten, todo ello a un precio fijo.

Los desarrolladores y otros equipos con ideas para aplicaciones también pueden acceder a funciones útiles y herramientas incorporadas, como un entorno de desarrollo de aplicaciones con poco código e imágenes de contenedor. Esto permite a los usuarios trabajar fuera de línea y, a continuación, clonar y desplegar instancias en la nube. Los desarrolladores también apreciarán la IA en la base de datos y el uso nativo de varios tipos de datos, incluidos JSON, vectores, gráficos, datos espaciales y relacionales.

Acelera la innovación de aplicaciones con Oracle

¿Buscas aumentar la velocidad de desarrollo de tus aplicaciones con una base de datos que lo haga todo? Oracle Autonomous Database está diseñado para la IA y puede ayudar a tu empresa a crear aplicaciones escalables basadas en IA con cualquier tipo de datos, utilizando tu elección de modelo de lenguaje grande. A continuación, puedes desplegar las aplicaciones en la nube o el centro de datos.

Tus desarrolladores pueden utilizar fácilmente la generación aumentada de recuperación (RAG) en documentos propietarios en varios formatos para la búsqueda vectorial de IA. También pueden aprovechar los servicios de IA integrados para mejorar las aplicaciones con análisis de texto e imágenes, reconocimiento de voz o recomendaciones personalizadas.

Además, Oracle Autonomous Database traduce automáticamente el lenguaje natural en consultas de base de datos, lo que permite conversaciones contextuales sin codificación personalizada ni operaciones manuales.

Autonomous Database puede proporcionar una única plataforma de datos para satisfacer las necesidades de tu empresa, en lugar de una recopilación de bases de datos especializadas que el departamento de TI debe mantener. Con Oracle, puedes simplificar las arquitecturas de datos mediante el uso de SQL, documentos JSON, gráficos, geoespaciales, texto y vectores en una sola base de datos para crear rápidamente nuevas funciones. De hecho, Oracle incluso proporciona un entorno popular para generar aplicaciones sin escribir código. Mantente centrado en el desarrollo de aplicaciones esenciales utilizando una base de datos que ayude a mejorar el tiempo de actividad y la seguridad de los datos a través de medidas automatizadas y supervisión continua.

Y ten en cuenta que, al automatizar el ciclo implacable de parches, ajustes y actualizaciones, las bases de datos autónomas no eliminan el rol del administrador de base de datos. Lo elevan. Liberados del mantenimiento rutinario, tus profesionales de TI ahora pueden enfocar su experiencia en actividades de mayor valor, como mejoras en la arquitectura de datos, analítica estratégica y hacer de los datos un motor de crecimiento empresarial y ventaja competitiva para tu negocio.

Preguntas frecuentes sobre Autonomous Database

¿Cuáles son las ventajas de las bases de datos autónomas en la gestión de datos?

Una base de datos autónoma simplifica la gestión de datos al reunir IA, interfaces de desarrollo y muchos tipos de datos en un solo sistema de gestión de datos. También automatiza muchas tareas mundanas y que consumen tiempo, lo que permite a los administradores de bases de datos trabajar en otras operaciones de gestión de datos, como modelado de datos o analítica de datos.

La gestión autónoma de datos es un sistema que delega muchas funciones diarias de gestión de datos a la IA. Estas funciones incluyen implementar, actualizar, aplicar parches y ajustar la base de datos, lo cual la IA puede manejar con mínima intervención humana.