ما المقصود بقاعدة البيانات الذاتية؟

قبل أن تتمكن قاعدة البيانات من تسجيل المعاملات أو دعم التحليلات، يجب إعدادها وضبطها ونسخها احتياطيًا وتصحيحها، كما يجب تأمين البيانات التي بها. تُعد هذه كلها مهام تستغرق وقتًا طويلاً وتتطلب فهمًا عميقًا لتقنية قاعدة البيانات. يضطلع الذكاء الاصطناعي الآن بهذه المهام—ويحدث تغيير لإدارة البيانات في العملية. دعونا نستكشف ذلك.

ما المقصود بقاعدة البيانات الذاتية؟

تمثل قاعدة البيانات الذاتية قاعدة بيانات سحابية مُدارة بالكامل تؤتمت المهام التي يقوم بها مسؤولو قواعد البيانات أو مسؤولي قواعد البيانات بشكل تقليدي. تتضمن هذه المهام الوظائف الروتينية مثل ضبط قاعدة البيانات والنُسخ الاحتياطية والتحديثات، بالإضافة إلى المهام القائمة إلى الأمان مثل تشفير البيانات.

تساعد الأتمتة المتأصلة في قواعد البيانات هذه على تجنب المشكلات الناجمة عن الخطأ البشري. بالإضافة إلى ذلك، يتيح الوقت والجهد الذي تم توفيره لمسؤولي قواعد البيانات تطبيق خبراتهم على الوظائف الأخرى، مثل تحسين وظائف التطبيقات وتوفير نماذج الذكاء الاصطناعي ببنى البيانات التي يحتاجون إليها في أداء عملهم على النحو الأمثل. تتمثل إحدى المزايا الرئيسة الأخرى لقاعدة البيانات الذاتية في أنه يمكن توفيرها بسرعة من المستخدمين الذين يحتاجون إلى وصول آمن إلى البيانات—مثل مطوري التطبيقات أو محللي الأعمال أو علماء البيانات—دون مساعدة من DBA.

النقاط الرئيسة

• تمثل قاعدة البيانات الذاتية منصة لإدارة البيانات الأصلية للسحابة يمكنها نشر نفسها وضبطها وتصحيحها وإدارة مقاييس الأمان دون تدخل بشري.
• تأتي قواعد البيانات الذاتية في شكلين: واحدة يتم ضبطها للمعاملات وتحليلات الدفعات، وواحدة يتم ضبطها خصيصًا لتخزين البيانات.
• بالإضافة إلى تحرير مسؤولي قواعد البيانات من المهام العادية والمُستهلكة للوقت، يمكن أن تقلل قاعدة البيانات الذاتية من خطر الأخطاء.

شرح Autonomous Database

تمثل قاعدة البيانات الذاتية قاعدة بيانات سحابية تستخدم التعلُّم الآلي لأتمتة الضبط، والأمان، والنسخ الاحتياطي، والتحديثات، وأنشطة الإدارة الروتينية الأخرى التي يتم معالجتها تقليديًا بواسطة مسؤولي قاعدة البيانات (DBA). على عكس قاعدة البيانات التقليدية، فإن قاعدة البيانات الذاتية يمكنها تنفيذ كل هذه المهام وأكثر من ذلك دون أي تدخل بشري. لهذا السبب، يتم غالبًا وصف قواعد البيانات هذه بأنها ذاتية الإدارة.

من خلال أتمتة مجموعة واسعة من المهام، يمكن لقواعد البيانات الذاتية المساعدة في تقليل التكاليف التشغيلية، وخفض مخاطر الأخطاء، والتخفيف من الثغرات الأمنية بشكل أفضل.

ما سبب استخدام قاعدة البيانات الذاتية؟

تُخزّن قواعد البيانات المعلومات الهامة للشركات، وهي ضرورية لعمليات التشغيل الفعالة في معظم المؤسسات. مع ذلك، يكون غالبًا مسؤولو DBA الذين يديرونها مُثقلين بالمهام اليدوية التي تستغرق وقتًا طويلاً. يمكن أن تؤدي متطلبات حمل العمل هذه إلى أخطاء، وقد يكون لها آثار سلبية—حتى كارثية—على التشغيل والأداء والأمان.

على سبيل المثال، قد يؤدي الفشل في تطبيق التصحيح بشكل صحيح إلى إضعاف وسائل الحماية الأمنية أو القضاء عليها تمامًا، مما يترك المؤسسة مٌعرضة إلى خطر الانتهاكات التي يمكن أن تؤدي إلى أضرار مالية وسمعة سيئة.

يكشف التعقيد المتزايد لعمليات إدارة قواعد البيانات عن ميزة رئيسة أخرى لقاعدة البيانات الذاتية. قد يتطلب تطبيق واحد قائم على الذكاء الاصطناعي بيانات علائقية وبيانات JSON من تطبيقات الأعمال، بالإضافة إلى بيانات المتجهات والرسوم البيانية لعملية البحث الدلالي. تُبسِّط قاعدة البيانات الذاتية بنية البيانات اللازمة لإدارة هذا التعقيد.

بالإضافة إلى ذلك، يمكن لقاعدة البيانات الذاتية زيادة الموارد أو تقليلها حسب الحاجة لاستيعاب الطلب المتزايد على المعاملات ومستودعات البيانات، بالإضافة إلى أحمال عمل تدريب الذكاء الاصطناعي التي قد تحتوي على مجموعات بيانات ضخمة. من خلال أتمتة نشر عمليات قاعدة البيانات وتوسيعها وتحسينها، تساعد قاعدة البيانات الذاتية الفِرق في التغلب على هذه التحديات، مما يفتح الباب أمام تطوير أسرع والسماح لخبراء البيانات بالتركيز على المهام ذات القيمة الأعلى.

كيف تعمل قاعدة البيانات الذاتية

توفر قاعدة البيانات الذاتية أتمتة كاملة وشاملة للتزويد والأمان والتحديثات والتوافر العالي والأداء وإدارة التغييرات ومنع الأخطاء. لتحقيق هذا، تتمتع قاعدة البيانات الذاتية بخصائص محددة.

• إنها ذاتية الإدارة: تتم أتمتة إدارة جميع قواعد البيانات والبنى التحتية ومراقبتهما وضبط العمليات. يمكن لمسؤولي DBA الآن التركيز على المهام الأخرى، بما في هذا تجميع البيانات، والنمذج، والمعالجة، وإستراتيجيات الحوكمة، ومساعدة المطورين في استخدام الميزات والوظائف داخل قاعدة البيانات.
• إنها ذاتية التأمين تساعد الإمكانات المُدمجة في حماية قاعدة البيانات من كل من الهجمات الخارجية والمستخدمين الداخليين المتطفلين. يساعد هذا في التقليل من المخاوف بشأن الهجمات الإلكترونية على قواعد البيانات غير الخاضعة إلى التصحيح أو غير المشفرة.
• إنها ذاتية الإصلاح: تُقلل هذه الميزات من التوقف، بما في ذلك الصيانة غير المخطط إليها. قد تتطلب قاعدة البيانات الذاتية أقل من 2.5 دقيقة من التوقف شهريًا، بما في ذلك مع مراعاة التصحيح.

مزايا قاعدة البيانات الذاتية

تعتمد المزايا التي يمكن للمؤسسة تحقيقها من قاعدة بيانات ذاتية على طريقة استخدام الفِرق للنظام. قد تستخدمها شركة كبيرة لدمج العديد من مصادر البيانات المختلفة في قاعدة بيانات أسهل في الإدارة، في حين قد تستخدمها شركة صغيرة مثل قاعدة بيانات مؤسسية قابلة للتطوير لا تحتاج إلى فريق تكنولوجيا معلومات كبير لصيانتها. تشمل المزايا الأخرى المحتملة ما يلي:

• تشغيل قاعدة البيانات: باستخدام الإصلاحات التلقائية وإصلاحات الأمان، تساعد قاعدة البيانات الذاتية في تجنب التوقف المطلوب غالبًا لإجراء هذه التحديثات الضرورية.
• كفاءة تكنولوجيا المعلومات: يمكن أن تؤدي إدارة مجموعة واسعة من المهام من خلال الأتمتة إلى التخلص من العديد من المهام اليدوية المُستهلكة للوقت وتقليل مخاطر الخطأ البشري.
• إنتاجية الأعمال: عندما يمكن لمطوري التطبيقات ومحللي الأعمال وعلماء البيانات وغيرهم من المستخدمين إدارة دورة حياة قواعد البيانات دون انتظار تكنولوجيا المعلومات، يصبح الجميع أكثر إنتاجية.
• خفض التكلفة: تتيح قاعدة البيانات الذاتية لمسؤولي DBA إدارة المزيد من قواعد البيانات في نفس الوقت، مما يتيح لهم تكريس المزيد من الاهتمام على المهام ذات المستوى الأعلى مثل نمذجة البيانات وتطبيق خبراتهم البرمجية في SQL لتحسين أداء التطبيقات.

الميزات الرئيسة لقاعدة البيانات الذاتية

نظرًا إلى أن قاعدة البيانات الذاتية هي خدمة قاعدة بيانات قائمة على السحابة، وبما أن الذكاء الاصطناعي هو الذي يسمح بأتمتة العديد من مهام إدارة قواعد البيانات التقليدية، يجب على فِرق تكنولوجيا المعلومات النظر في بعض الميزات الرئيسة عند اختيار نظام.

• التزويد الآلي: تتمثل الميزة الأساسية للاستقلالية في القدرة على نشر قواعد البيانات بالغة الأهمية دون إشراك مسؤول قاعدة البيانات. على سبيل المثال، يمكن للمطور نشر قاعدة بيانات بسرعة تتيح حماية التوسع في حالة فشل الخادم، ويسمح بتطبيق التحديثات بطريقة متدرجة أثناء استمرار تشغيل التطبيقات.
• التكوين التلقائي: تُعد القدرة على تكوين قاعدة البيانات تلقائيًا بغرض تحسين أحمال عمل محددة أمرًا بالغ الأهمية أيضًا. عند تحسين تكوين الذاكرة وتنسيقات البيانات وبُنى الوصول والعناصر الأخرى بغض تعزيز الأداء، يمكن للعملاء ببساطة تحميل البيانات والانتقال.
• الفهرسة التلقائية: تراقب هذه الميزة تلقائيًا أحمال العمل وتكشف عن الفهارس المفقودة التي يمكن أن تعوق التطبيقات. تتحقق قاعدة البيانات من صحة كل فهرس قبل تنفيذه وتستخدم التعلم الآلي للتعلم من الأخطاء ولأجل التحسين.
• التوسع التلقائي: توسع هذه الإمكانية تلقائيًا من موارد الحوسبة حسب الحاجة بواسطة أحمال العمل، مما يتيح الدفع الحقيقي لكل استخدام. تحدث جميع عمليات التوسع عبر الإنترنت أثناء استمرار تشغيل التطبيق.
• حماية البيانات المؤتمتة: يمكن أن تحمي قاعدة البيانات الذاتية البيانات الحساسة والمُنظمة تلقائيًا، وتقيِّم أمان التكوين، وتراقب النشاط غير العادي.
• الأمان المؤتمت: يُعد التشفير التلقائي لقاعدة البيانات بأكملها والنسخ الاحتياطية وجميع اتصالات الشبكة أمر بالغ الأهمية. يمكن أن يساعد عدم السماح بالوصول إلى نظام التشغيل وتقييد امتيازات المسؤول في منع هجمات التصيد الاحتيالي وحماية النظام من كل من التسلل إلى السحابة والمستخدمين الداخليين المتطفلين.
• عمليات النسخ الاحتياطي التلقائي: هل تحتاج إلى نُسخ احتياطية يومية تلقائية أو نسخ احتياطية عند الطلب؟ يجب على النظام استعادة قاعدة بيانات أو استردادها حتى أي نقطة زمنية مُحددة خلال آخر 60 يومًا.
• التصحيح التلقائي: اكتسب على القدرة على تطبيق التصحيحات أو الترقيات تلقائيًا دون توقف. يستمر تشغيل التطبيقات مع حدوث التصحيح بطريقة التوزيع الدوري عبر مجموعات العُقَد أو الخوادم.
• الكشف المؤتمت عن الأخطاء وحلها: باستخدام التعرُّف على الأنمط، يتم توقع أعطال الأجهزة تلقائيًا دون مهلات طويلة. يتم إعادة توجيه المدخلات/المخرجات على الفور حول الأجهزة غير السليمة لتجنب التعليقات في قاعدة البيانات. تعمل المراقبة المستمرة لكل قاعدة بيانات على إنشاء طلبات الخدمة تلقائيًا لأي انحراف.
• التعافي التلقائي من الفشل: يساعد التعافي التلقائي من الفشل دون فقدان للبيانات في قاعدة البيانات البديلة على ضمان الوصول إلى التطبيقات وعدم فقدان البيانات، حتى إذا أصبح مثيل قاعدة البيانات الأساس غير متاح. يجب أن تكون العملية شفافة تمامًا لتطبيقاتك ومدعومة باتفاقية مستوى الخدمة (SLA) بنسبة 99.995%.

أنواع البيانات المُخزنة والمُدارة في قاعدة البيانات الذاتية

يمكن أن تكون المعلومات المُخزنة في نظام إدارة قواعد البيانات إما مُهيكلة للغاية، مثل السجلات المحاسبية أو معلومات العميل، أو غير مُهيكلة مثل، الصور الرقمية أو الصوت أو ملفات البريد الإلكتروني. يمكن الوصول إلى البيانات مباشرةً من المحللين أو علماء البيانات، أو من العملاء والموظفين عبر برامج المؤسسة أو مواقع الويب أو تطبيقات الأجهزة المحمولة. بشكل أكثر تحديدًا، تستخدم التطبيقات المختلفة البيانات بتنسيقات مختلفة—وتُعرف أيضًا باسم أنواع البيانات. في الماضي، ربما استخدمت قواعد بيانات مُنفصلة مُتخصصة في كل نوع من أنواع البيانات، في حين يمكن إعداد قاعدة بيانات ذاتية لمعالجة البيانات جميعها.

تتضمن الأمثلة الشائعة على أنواع البيانات ما يلي:

• يتم تخزين البيانات العلائقية في صفوف وأعمدة وتُنظَّم في جداول. هذا هو نوع البيانات الأكثر استخدامًا في تطبيقات الأعمال، مثل أنظمة ERP أو CRM، ولأجل المعاملات وتحليلات البيانات.
• يمكن قراءة بيانات المستندات بسهولة من كل من الأجهزة ومطوري التطبيقات وتنتشر في تطبيقات الويب القابلة للتوسع بدرجة كبيرة. يُعد تنسيق بيانات المستند الأكثر شيوعًا هو ملف JSON.
• يتم تخزين بيانات الرسم البياني وفهرستها بطريقة تسهِّل اكتشاف المسافة والعلاقات بين نقاط البيانات. تحظى بيانات الرسم البياني بشعبية كبيرة لتطبيقات رسم الخرائط وتحليل البيانات. كما يتم استخدامها بشكل متزايد إلى جانب بيانات المتجهات لتحسين دقة البحث الدلالي.
• تُعد بيانات المتجهات عملية حسابية للذكاء الاصطناعي تمثل ميزات الكائن الرقمي، مثل كلمة أو جملة أو مستند أو صورة أو ملف فيديو أو صوت. يتم تخزين المتجهات وفهرستها غالبًا في قاعدة بيانات متجهات تساعد أجهزة الكمبيوتر في البحث عن البيانات غير المنظمة حسب الميزة أو المعنى الدلالي، بدلاً من مطابقات وحدات البكسل أو قيمة المفتاح. تُعد هذه تقنية أساسية لنماذج اللغات الكبيرة وغيرها من أنظمة الذكاء الاصطناعي.

أحمال عمل قاعدة بيانات ذاتية

يتم ضبط قواعد البيانات الذاتية لتتوافق مع أنواع أحمال العمل المختلفة. تتضمن الاستخدامات الشائعة لقواعد البيانات الذاتية ما يلي:

• مستودع البيانات: تنفذ هذه الأنظمة العديد من الوظائف المتعلقة بأنشطة التحليل الذكي للأعمال باستخدام البيانات التي تم إعدادها للتحليل. يمكن أن يمسح مستودع البيانات الذاتي ملايين الصفوف بسرعة ويمكن نشره في غضون ثوانٍ.
• معالجة المعاملات: يمكن أن تزيد قاعدة بيانات معالجة المعاملات الذاتية المكونة مُسبقًا لصيغ الصفوف والفهارس والتخزين المؤقت للبيانات من عدد المعاملات التي يمكن إدارتها في وقت واحد.
• تخزين بيانات المستندات: يمكن تخزين بيانات مثل JSON في قاعدة بيانات مستندات NoSQL في شكل مستندات فردية قائمة بذاتها ويمكن استرجاعها بسرعة وسهولة. يمكن أن توفر قاعدة بيانات JSON الذاتية مزايا كل من النماذج العلائقية والمستندات.

حالات استخدام قاعدة البيانات الذاتية

يمكن استخدام قاعدة البيانات الذاتية لإدخال مستويات جديدة من الكفاءة وقابلية التوسع إلى أي موقف يتم فيه استخدام قاعدة بيانات علائقية أو مستند أو رسم بياني أو متجهات تقليدية تستند إلى السحابة. يتضمن هذا تقديم الأدوات المطلوبة لمجموعة من مشروعات الذكاء الاصطناعي في مكان واحد.

فيما يلي بعض حالات الاستخدام الحقيقية:

• تحسين تشغيل تطبيق SaaS القابل للتوسع عالميًا. يمكن استخدام قاعدة بيانات ذاتية لتوسيع كفاءة وقابلية توسع تطبيقات الصناعة التي تعتمد عليها الشركات المصنعة العالمية.
• تحديد عدد قواعد البيانات التي تحتفظ بها مؤسسة كبيرة. يمكن استخدام قاعدة بيانات ذاتية قابلة للتوسع لدمج البيانات من مجموعة واسعة من المصادر، مما يساعد حتى أكبر المؤسسات في استخدام أتمتة قاعدة البيانات لتقليل الوقت المُستغرق في جمع المعلومات وتنسيقها وتصورها بشكل كبير.
• توفير تحليلات قابلة للتوسع لبدء تشغيل متعطش للبيانات. يمكن أن تساعد قاعدة البيانات الذاتية شركة ناشئة بعلوم الصحة في التعامل مع مجموعة البيانات الضخمة المطلوبة لتسلسل البيانات الوراثية وخفض الوقت المُستغرق بشكل كبير في توفير المعلومات للتشخيص.
• تحسين التحليل ودعم العملاء المستند إلى الذكاء الاصطناعي. من خلال تخزين البيانات المستخرجة عن تفاعلات المستخدم مع روبوت محادثة وكيل الذكاء الاصطناعي، يمكن لمزود معدات السلامة السماح بالاستعلام عن قاعدة البيانات باستخدام متجهات اللغة الطبيعية، مما يسرِّع من أوقات استجابة العملاء.

التقنيات الذكية تدعم قواعد البيانات الذاتية

تدعم العديد من التقنيات الذكية الأساسية قواعد البيانات الذاتية، مما يتيح أتمتة المهام العادية بالإضافة إلى المهام الهامة مثل الصيانة الروتينية والتحجيم وتطبيق إصلاحات الأمان وضبط قاعدة البيانات. على سبيل المثال، تتضمن خوارزميات الذكاء الاصطناعي الخاصة بقاعدة البيانات الذاتية تحسين الاستعلامات وإدارة الذاكرة التلقائية وإدارة التخزين للسماح بالضبط الذاتي الكامل.

يساعد الذكاء الاصطناعي الشركات في تحسين أمان قاعدة البيانات من خلال تحليل كمية كبيرة من البيانات المسجلة والإشارة إلى القيم الخارجية والأنماط الشاذة—قبل أن يحدث الدخلاء ضررًا. كما يمكن للذكاء الاصطناعي أن يقوم بمهام التصحيح والضبط والنسخ الاحتياطي والترقية لقواعد البيانات تلقائيًا وباستمرار دون تدخل يدوي، وكل ذلك أثناء تشغيل النظام. تقلل هذه الأتمتة من خطر أن يؤثر أي خطأ بشري أو سلوك ضار على عمليات قاعدة البيانات أو الأمان.

بالإضافة إلى ذلك، يمكن لقواعد البيانات الذاتية توفير الإمكانات التالية:

• قابلية التوسع السهل:بإمكان خدمة قاعدة البيانات المستندة إلى السحابة توسيع موارد الحوسبة والذاكرة أو تقليصها على الفور، حسب الحاجة. على سبيل المثال، يمكن للشركة توسيع نطاقها من ثماني وحدات معالجة لقاعدة البيانات إلى 16 وحدة لعملياتها في نهاية الربع، ثم تقليلها إلى ثمانية بعد ذلك. في الحقيقة، يمكن إيقاف تشغيل جميع موارد الحوسبة خلال عطلة نهاية الأسبوع لخفض التكاليف، ثم بدء تشغيلها مرة أخرى من صباح يوم الاثنين.
• تصحيح قاعدة البيانات دون جهد: تحدث العديد من انتهاكات البيانات بسبب الثغرات الأمنية في النظام التي تتوفر تصحيحات لها لكن لم يتم تطبيقها بعد. يمكن لقاعدة البيانات الذاتية منع هذا من خلال طرح التصحيحات تلقائيًا مقابل خوادم السحابة في تسلسل مُصمم لعدم التسبب في وقت تعطل.
• التحليل الذكي المدمج: تدمج قاعدة البيانات الذاتية إمكانات المراقبة والإدارة والتحليلات التي تستفيد من تقنيات التعلُّم الآلي والذكاء الاصطناعي. والهدف من ذلك هو أتمتة ضبط قواعد البيانات، ومنع حالات انقطاع التطبيقات، وتشديد الأمان عبر تطبيق قاعدة البيانات بالكامل.

ميزة المطور: إنشاء تطبيقات مؤسسية قابلة للتطوير وآمنة

باستخدام قاعدة البيانات الذاتية، يتمتع المطورون بالعديد من الخيارات لإنشاء تطبيقات مؤسسية آمنة وقابلة للتوسع باستخدام البيانات الموجودة في بيئة مُدارة بالكامل. تبدأ هذه العملية ببيئة بسيطة وفعَّالة من ناحية التكلفة لتطوير التطبيقات واختبارها قبل نشرها في بيئة إنتاج كاملة. تتم استضافة قواعد البيانات الذاتية في السحابة ولا توجد حاجة إلى مسؤول قاعدة بيانات لإعداد مثيلات جديدة، مما يجعل هذا خيارًا جذَّابًا وبأسعار معقولة للغاية. يمكن للمطورين إنشاء العديد من قواعد البيانات حسب الحاجة وكل ذلك بمعدل ثابت.

قد يتمكن المطورون والفِرق الأخرى التي لديها أفكار للتطبيقات أيضًا من الوصول إلى ميزات مُفيدة وأدوات مُدمجة، مثل بيئة تطوير التطبيقات منخفضة التعليمات البرمجية وصور الحاويات. تتيح هذه للمستخدمين العمل دون اتصال، ثم استنساخ المثيلات ونشرها في السحابة. يقدِّر المطورون أيضًا الذكاء الاصطناعي داخل قاعدة البيانات والاستخدام الأصلي لأنواع البيانات المختلفة بما في ذلك JSON والمتجهات والرسوم البيانية والبيانات المكانية والعلائقية.

تسريع ابتكار التطبيقات باستخدام خدمات Oracle

هل تتطلع إلى زيادة سرعة تطوير التطبيقات من خلال قاعدة بيانات واحدة تقوم بكل ذلك؟ تم تصميم Oracle Autonomous Database للذكاء الاصطناعي ويمكن أن تساعد أعمالك في إنشاء تطبيقات قابلة للتوسع مدعومة بالذكاء الاصطناعي مع أي نوع من البيانات، باستخدام اختيارك لنموذج اللغة الكبيرة. يمكنك بعد ذلك نشر تطبيقاتك في السحابة أو مركز بياناتك.

يمكن لمطوريك بسهولة استخدام الإنشاء المعزز بالاسترجاع (RAG) عبر المستندات الخاصة بتنسيقات مختلفة للبحث عن متجهات الذكاء الاصطناعي. يمكنهم أيضًا تسخير خدمات الذكاء الاصطناعي المتكاملة لتحسين التطبيقات من خلال تحليل النصوص والصور أو التعرُّف على الكلام أو التوصيات المُخصصة.

بالإضافة إلى ذلك، تُترجم Oracle Autonomous Database اللغة الطبيعية تلقائيًا إلى استعلامات قاعدة البيانات، مما يتيح المحادثات السياقية دون تعليمات برمجية مُخصصة أو عمليات يدوية.

يمكن أن توفر قاعدة البيانات الذاتية منصة واحدة للبيانات لتلبية احتياجات شركتك، بدلاً من مجموعة من قواعد البيانات المتخصصة التي يجب على تكنولوجيا المعلومات صيانتها. باستخدام خدمات Oracle، يمكنك الحفاظ على بُنى البيانات بسيطة باستخدام مستندات SQL وJSON والرسم البياني وجغرافية مكانية والنص والمتجهات في قاعدة بيانات واحدة لإنشاء ميزات جديدة بسرعة. في الواقع، توفر Oracle بيئة شائعة لإنشاء التطبيقات دون كتابة التعليمات البرمجية. حافظ على التركيز في تطوير التطبيقات الحيوية باستخدام قاعدة بيانات تساعد في تحسين وقت التشغيل وأمان البيانات من خلال المقاييس المؤتمتة والمراقبة المستمرة.

وتذكَّر أنه من خلال أتمتة دورة التصحيح والضبط والتحديث التي لا هوادة فيها، لا تقضي قواعد البيانات الذاتية على دور مسئول قاعدة البيانات. إنها تتطور. بالنظر إلى عدم انشغال متخصصي تكنولوجيا المعلومات لديك بالصيانة الروتينية، يمكنهم الآن تركيز خبراتهم على المساعي ذات القيمة الأعلى مثل تحسينات بنية البيانات والتحليلات الإستراتيجية وجعل البيانات محركًا لنمو الأعمال والميزة التنافسية لشركتك.

الأسئلة الشائعة حول قاعدة البيانات الذاتية

ما مزايا قواعد البيانات الذاتية في إدارة البيانات؟

تُبسِّط قاعدة البيانات الذاتية من إدارة البيانات من خلال الجمع بين الذكاء الاصطناعي وواجهات التطوير والعديد من أنواع البيانات في نظام واحد لإدارة البيانات. تؤتمت أيضًا العديد من المهام العادية والمُستهلكة للوقت، مما يسمح لمسؤولي قواعد البيانات بالعمل على عمليات إدارة البيانات الأخرى مثل نمذجة البيانات أو تحليلات البيانات.

تُعد إدارة البيانات الذاتية نظامًا يحول العديد من وظائف إدارة البيانات اليومية إلى الذكاء الاصطناعي. تتضمن هذه الوظائف نشر قاعدة البيانات وتحديثها وتصحيحها وضبطها، والتي يمكن للذكاء الاصطناعي التعامل معها بأقل قدر من التدخل البشري.