Na czym polega autonomiczne zarządzanie danymi?

Aby baza danych mogła rejestrować transakcje lub obsługiwać analizy, musi zostać skonfigurowana i dostosowana, należy utworzyć kopię zapasową i wprowadzić poprawki, a dane w niej zawarte muszą być zabezpieczone. Są to czasochłonne zadania, które wymagają dogłębnej znajomości technologii baz danych. Teraz sztuczna inteligencja przejmuje te zadania i zmienia zarządzanie danymi w tym procesie. Przyjrzyjmy się temu bliżej.

Czym jest autonomiczna baza danych?

Autonomiczna baza danych to w pełni zarządzana baza danych w chmurze, która automatyzuje zadania tradycyjnie wykonywane przez administratorów baz danych. Do tych zadań należą rutynowe czynności, takie jak optymalizacja bazy danych, tworzenie kopii zapasowych i aktualizacje, a także funkcje związane z bezpieczeństwem, takie jak szyfrowanie danych.

Automatyzacja wbudowana w te bazy danych pomaga unikać problemów spowodowanych błędami ludzkimi. Dodatkowo, zaoszczędzony czas i wysiłek sprawiają, że administratorzy baz danych mogą wykorzystać swoją wiedzę specjalistycznąw innych obszarach, takich jak poprawa funkcjonalności aplikacji i zapewnienie modelom sztucznej inteligencji architektur danych, których potrzebują do optymalnego działania. Kolejną zaletą autonomicznej bazy danych jest to, że może być ona szybko udostępniana przez użytkowników, którzy potrzebują bezpiecznego dostępu do danych — takich jak programiści aplikacji, analitycy biznesowi lub danolodzy — bez konieczności angażowania administratora bazy danych.

Kluczowe wnioski

• Autonomiczna baza danych to natywnie chmurowa platforma do zarządzania danymi, która potrafi samodzielnie się wdrażać, optymalizować, aktualizować oraz zarządzać zabezpieczeniami bez interwencji człowieka.
• Autonomiczne bazy danych występują w dwóch wersjach: jedna zoptymalizowana pod kątem transakcji i analityki wsadowej, a druga specjalnie dostosowana do hurtowni danych.
• Oprócz odciążenia administratorów baz danych od monotonnych i czasochłonnych zadań, autonomiczna baza danych może również zmniejszyć ryzyko wystąpienia błędów.

Definicja autonomicznej bazy danych

Autonomiczna baza danych to rozwiązanie chmurowe, które wykorzystuje sztuczną inteligencję do automatyzacji optymalizacji, zapewniania bezpieczeństwa, tworzenia kopii zapasowych, instalowania aktualizacji i innych rutynowych zadań z zakresu zarządzania, które były tradycyjnie wykonywane przez administratorów baz danych. W przeciwieństwie do konwencjonalnej bazy danych, autonomiczna baza danych może wykonywać wszystkie te i inne zadania bez interwencji człowieka. Dlatego te bazy danych są często określane jako samodzielnie zarządzające się.

Dzięki automatyzacji szerokiego zakresu zadań autonomiczne bazy danych mogą pomóc obniżyć koszty operacyjne, zmniejszyć ryzyko błędów i lepiej eliminować luki w zabezpieczeniach.

Dlaczego warto korzystać z autonomicznej bazy danych

W bazach danych są przechowywane informacje o newralgicznym znaczeniu dla firmy, dlatego są one niezbędne do efektywnego działania w większości organizacji. Jednak administratorzy baz danych, którzy nimi zarządzają, często są przeciążeni czasochłonnymi zadaniami ręcznymi. Takie obciążenia mogą prowadzić do błędów, które mogą mieć negatywny - a nawet katastrofalny - wpływ na dostępność systemu, wydajność i bezpieczeństwo.

Na przykład nieprawidłowe zastosowanie poprawki może osłabić lub całkowicie usunąć mechanizmy ochrony, narażając przedsiębiorstwo na ryzyko, które może prowadzić do poważnych strat finansowych i wizerunkowych.

Rosnąca złożoność operacji związanych z zarządzaniem bazami danych ujawnia kolejną kluczową zaletę autonomicznej bazy danych. Pojedyncza aplikacja oparta na sztucznej inteligencji może wymagać danych relacyjnych i danych JSON z aplikacji biznesowych, a także danych wektorowych i grafowych na potrzeby operacji wyszukiwania semantycznego. Autonomiczna baza danych upraszcza architekturę danych potrzebną do zarządzania tą złożonością.

Ponadto autonomiczna baza danych może być skalowana w górę lub w dół w zależności od potrzeb, aby obsłużyć rosnące zapotrzebowanie na transakcje i przetwarzanie w hurtowniach danych, a także obciążenia związane z trenowaniem modeli sztucznej inteligencji, które często wymagają przetwarzania ogromnych zbiorów danych. Dzięki automatyzacji wdrażania, skalowania i optymalizacji operacji bazodanowych autonomiczna baza danych pomaga zespołom przezwyciężyć te problemy, otwierając drogę do szybszego tworzenia aplikacji i umożliwiając specjalistom ds. danych skupienie się na zadaniach o wyższej wartości.

Jak działa autonomiczna baza danych

Autonomiczna baza danych zapewnia pełną, kompleksową automatyzację udostępniania, bezpieczeństwa, aktualizacji, wysokiej dostępności, wydajności, zarządzania zmianami i zapobiegania błędom. Aby to osiągnąć, autonomiczna baza danych ma określone cechy.

• Automatyczne zarządzanie: wszystkie procesy zarządzania bazą danych i infrastrukturą oraz ich monitorowania i optymalizacji są zautomatyzowane. Administratorzy baz danych mogą teraz skupić się na innych zadaniach, takich jak agregacja danych, modelowanie, przetwarzanie, strategie zarządzania danymi, a także na pomaganiu programistom w korzystaniu z funkcji i możliwości bazy danych.
• Automatyczne zabezpieczenia: wbudowane funkcje pomagają chronić bazę danych zarówno przed atakami zewnętrznymi, jak i złośliwymi użytkownikami wewnętrznymi. Pomaga to złagodzić obawy związane z cyberatakami na niezałatane lub niezaszyfrowane bazy danych.
• Automatyczne naprawianie: funkcje te minimalizują przestoje, w tym nieplanowane konserwacje. Autonomiczna baza danych może zapewnić mniej niż 2,5 minuty przestojów na miesiąc, w tym na instalowanie poprawek.

Korzyści zapewniane przez autonomiczną bazę danych

Korzyści, jakie organizacja może uzyskać z autonomicznej bazy danych, zależą od sposobu korzystania z systemu przez zespoły. Duża firma może go używać do konsolidacji wielu różnych źródeł danych w łatwiejszej do zarządzania bazę danych, podczas gdy mała firma może go używać jako skalowalnej bazy danych dla przedsiębiorstw, która nie wymaga dużego zespołu IT. Inne potencjalne korzyści obejmują:

• Czas działania bazy danych: dzięki automatycznemu instalowaniu poprawek i aktualizacjom zabezpieczeń autonomiczna baza danych pomaga uniknąć przestojów, które często są konieczne podczas wprowadzania niezbędnych aktualizacji.
• Wydajność IT: zarządzanie szerokim zakresem zadań za pomocą automatyzacji może wyeliminować wiele czasochłonnych zadań ręcznych i zminimalizować ryzyko błędów ludzkich.
• Wydajność biznesowa: gdy programiści aplikacji, analitycy biznesowi, danolodzy i inni użytkownicy mogą zarządzać cyklem życia bazy danych bez czekania na wsparcie działu IT, wszyscy stają się bardziej produktywni.
• Obniżenie kosztów: autonomiczna baza danych umożliwia administratorom baz danych zarządzanie większą liczbą baz danych w tym samym czasie, umożliwiając im poświęcenie większej uwagi zadaniom wyższego poziomu, takim jak modelowanie danych i stosowanie umiejętności programowania w SQL do poprawy wydajności aplikacji.

Najważniejsze funkcje autonomicznej bazy danych

Ponieważ autonomiczna baza danych jest usługą bazodanową opartą na chmurze, a sztuczna inteligencja umożliwia automatyzację wielu tradycyjnych zadań administracyjnych bazy danych, zespoły IT powinny zwrócić uwagę na kilka kluczowych funkcji podczas wyboru systemu.

• Automatyczne udostępnianie: główną zaletą autonomii jest możliwość wdrażania baz danych o krytycznym znaczeniu bez angażowania administratora baz danych. Na przykład programista może szybko wdrożyć bazę danych, która umożliwia skalowanie w przypadku awarii serwera i pozwala na stosowanie aktualizacji w trybie ciągłym, podczas gdy aplikacje nadal działają.
• Automatyczna konfiguracja: możliwość automatycznej konfiguracji bazy danych w celu optymalizacji pod kątem określonych obciążeń ma również kluczowe znaczenie. Gdy konfiguracja pamięci, formaty danych, struktury dostępu i inne elementy są zoptymalizowane pod kątem poprawy wydajności, użytkownicy mogą po prostu załadować dane i rozpocząć pracę.
• Automatyczne indeksowanie: ta funkcja automatycznie monitoruje obciążenia i wykrywa brakujące indeksy, które mogą utrudniać działanie aplikacji. Baza danych sprawdza każdy indeks przed jego wdrożeniem i wykorzystuje uczenie maszynowe, aby uczyć się na własnych błędach i się doskonalić.
• Automatyczne skalowanie: ta funkcja automatycznie skaluje zasoby serwera zgodnie z potrzebami obciążeń, umożliwiając płacenie za faktyczne użycie. Całe skalowanie odbywa się w trybie online, podczas gdy aplikacja nadal działa.
• Automatyczna ochrona danych: autonomiczna baza danych może automatycznie chronić dane wrażliwe i regulowane, oceniać bezpieczeństwo konfiguracji i monitorować nietypowe działania.
• Automatyczne zabezpieczenia: automatyczne szyfrowanie całej bazy danych, kopii zapasowych i wszystkich połączeń sieciowych ma kluczowe znaczenie. Brak dostępu do systemu operacyjnego i ograniczenie uprawnień administratora może pomóc w zapobieganiu atakom phishingowym i chronić system przed infiltracją w chmurze i złośliwymi użytkownikami wewnętrznymi.
• Automatyczne tworzenie kopii zapasowych: czy codzienne automatyczne kopie zapasowe lub tworzenie kopii zapasowych na żądanie jest potrzebne? System powinien umożliwiać przywrócenie lub odzyskanie bazy danych do dowolnego momentu w czasie z ostatnich 60 dni.
• Automatyczne instalowanie poprawek: uzyskaj możliwość automatycznego stosowania poprawek lub aktualizacji bez przestojów. Aplikacje nadal działają, ponieważ instalowanie poprawek odbywa się w sposób okrężny w węzłach klastra lub serwerach.
• Automatyczne wykrywanie i rozwiązywanie problemów: dzięki rozpoznawaniu wzorców awarie sprzętu są przewidywane automatycznie, co zapewnia pracę bez długich przestojów. Operacje we/wy są natychmiast przekierowywane z pominięciem uszkodzonych urządzeń, aby uniknąć zawieszania się bazy danych. Ciągłe monitorowanie każdej bazy danych umożliwia automatyczne generowanie zgłoszeń serwisowych w przypadku wystąpienia jakichkolwiek odchyleń.
• Automatyczne przejmowanie awaryjne: automatyczne przejmowanie awaryjne bez utraty danych w rezerwowej bazie danych pomaga zapewnić dostępność aplikacji i chronić dane, nawet jeśli główna instancja bazy danych stanie się niedostępna. Proces ten powinien być całkowicie przejrzysty dla Twoich aplikacji i objęty umową SLA na poziomie 99,995%.

Typy danych przechowywanych i zarządzanych w autonomicznej bazie danych

Informacje przechowywane w systemie zarządzania bazą danych mogą być w wysokim stopniu ustrukturyzowane, takie jak zapisy księgowe lub informacje o klientach, albo nieuporządkowane, takie jak obrazy cyfrowe, pliki audio lub e-mail. Dostęp do danych mogą uzyskać bezpośrednio analitycy, badacze danych, klienci lub pracownicy za pośrednictwem oprogramowania korporacyjnego, stron internetowych lub aplikacji mobilnych. W szczególności różne aplikacje używają danych w różnych formatach, zwanych również typami danych. Chociaż w przeszłości można było używać osobnych baz danych, które specjalizują się w poszczególnych typach danych, autonomiczną bazę danych można skonfigurować tak, aby obsługiwała je wszystkie.

Typowe przykłady typów danych obejmują:

• Dane relacyjne są przechowywane w wierszach i kolumnach oraz zorganizowane w tabele. Jest to rodzaj danych najczęściej używanych w aplikacjach biznesowych, takich jak systemy ERP lub CRM, a także do analizy transakcji i danych.
• Dane dokumentów są łatwo czytelne zarówno dla maszyn, jak i programistów aplikacji i są powszechne w wysoce skalowalnych aplikacjach internetowych. Najpopularniejszym formatem danych dokumentu jest plik JSON.
• Dane wykresu są przechowywane i indeksowane w sposób ułatwiający wykrywanie odległości i relacji między punktami danych. Dane wykresu są popularne w aplikacjach do mapowania i analizy danych. Są również coraz częściej używane wraz z danymi wektorowymi w celu zwiększenia dokładności wyszukiwania semantycznego.
• Dane wektorowe to obliczenie sztucznej inteligencji reprezentujące funkcje obiektu cyfrowego, takie jak słowo, zdanie, dokument, obraz lub plik wideo lub audio. Wektory są często przechowywane i indeksowane w bazie danych wektorowych, która pomaga komputerom wyszukiwać nieuporządkowane dane według funkcji lub znaczenia semantycznego, a nie według pikseli lub dopasowań wartości kluczy. Jest to fundamentalna technologia dla dużych modeli językowych i innych systemów sztucznej inteligencji.

Zadania przetwarzania autonomicznej bazy danych

Autonomiczne bazy danych są dostosowywane do różnych typów zadań przetwarzania. Do popularnych zastosowań autonomicznych baz danych należą:

• Hurtownia danych: systemy te wykonują liczne funkcje związane z działaniami w zakresie analityki biznesowej, wykorzystując dane przygotowane do analizy. Autonomiczna hurtownia danych może szybko skanować miliony wierszy i może zostać wdrożona w ciągu kilku sekund.
• Przetwarzanie transakcji: autonomiczna baza danych przetwarzania transakcji wstępnie skonfigurowana pod kątem formatów wierszy, indeksów i buforowania danych może zwiększyć liczbę transakcji, którymi można jednocześnie zarządzać.
• Przechowywani danych dokumentów: dane, takie jak JSON, mogą być przechowywane w bazie danych dokumentów NoSQL jako pojedyncze, samodzielne dokumenty, które można szybko i łatwo pobrać. Autonomiczna baza danych JSON może oferować zalety zarówno modelu dokumentowego, jak i relacyjnego.

Autonomiczna baza danych — przykłady zastosowań

Autonomiczna baza danych może wnieść nowy poziom wydajności i skalowalności w każdej sytuacji, w której byłaby wykorzystywana tradycyjna relacyjna, dokumentowa, grafowa lub wektorowa baza danych w chmurze. Obejmuje to również dostarczanie w jednym miejscu narzędzi potrzebnych do realizacji różnych projektów związanych ze sztuczną inteligencją.

Poniżej przedstawiono rzeczywiste przypadki użycia:

• Usprawnij działanie globalnie skalowalnej aplikacji SaaS. Autonomiczna baza danych może być używana do zwiększania wydajności i skalowalności aplikacji branżowych, na których polegają globalni producenci.
• Ogranicz liczbę baz danych obsługiwanych przez dużą organizację. Skalowalna autonomiczna baza danych może być używana do konsolidacji danych z wielu źródeł, pomagając nawet największym przedsiębiorstwom wykorzystać automatyzację bazy danych w celu znacznego ograniczenia czasu poświęcanego na gromadzenie, formatowanie i wizualizację informacji.
• Zapewnij skalowalną analitykę dla startupu o dużym zapotrzebowaniu na dane. Autonomiczna baza danych może pomóc startupowi z branży nauk o zdrowiu w obsłudze ogromnego zbioru danych wymaganego do sekwencjonowania danych genetycznych i znacznie skrócić czas dostarczenia informacji niezbędnych do postawienia diagnozy.
• Usprawnij obsługę klienta i analizy oparte na sztucznej inteligencji. Przechowując dane generowane podczas interakcji użytkowników z chatbotem agenta sztucznej inteligencji, dostawca sprzętu zabezpieczającego może zezwolić na zadawanie zapytań do bazy danych za pomocą poleceń w języku naturalnym, co przyspiesza czas reakcji na potrzeby klientów.

Inteligentne technologie obsługujące autonomiczne bazy danych

Autonomiczne bazy danych funkcjonują w oparciu o kilka podstawowych inteligentnych technologii, umożliwiając automatyzację prozaicznych, ale ważnych zadań, takich jak rutynowa konserwacja, skalowanie, zapewnianie bezpieczeństwa i optymalizacja baz danych. Algorytmy sztucznej inteligencji autonomicznej bazy danych obejmują na przykład optymalizację zapytań, automatyczne zarządzanie pamięcią i zarządzanie pamięcią masową, aby umożliwić w pełni samodzielne dostosowywanie.

Sztuczna inteligencja może pomóc firmom podnieść poziom bezpieczeństwa bazy danych poprzez analizowanie dużych ilości zapisanych danych oraz sygnalizowanie odstępstw i nietypowych wzorców, zanim intruzi wyrządzą szkody. Sztuczna inteligencja może również automatycznie i w sposób ciągły instalować poprawki bazy danych, optymalizować ją, tworzyć kopie zapasowe i aktualizować ją bez ręcznej interwencji podczas pracy systemu. Automatyzacja ta minimalizuje ryzyko, że błąd ludzki lub złośliwe zachowanie wpłynie na działanie lub bezpieczeństwo bazy danych.

Ponadto autonomiczne bazy danych mogą zapewniać następujące możliwości:

• Łatwa skalowalność: oparta na chmurze usługa bazy danych może w razie potrzeby natychmiast zwiększyć lub zmniejszyć swoje zasoby obliczeniowe i zasoby pamięci. Na przykład firma może zwiększyć liczbę jednostek przetwarzających dla bazy danych do 16 na potrzeby operacji na koniec kwartału, a następnie zmniejszyć ją z powrotem do 8. W rzeczywistości można nawet wyłączyć wszystkie zasoby obliczeniowe na czas weekendu, aby obniżyć koszty, a następnie uruchomić je ponownie w poniedziałek rano.
• Bezproblemowe instalowanie poprawek w bazie danych: wiele naruszeń danych ma miejsce z powodu luk w zabezpieczeniach systemu, dla których poprawki są dostępne, ale jeszcze nie zostały zastosowane. Autonomiczna baza danych może temu zapobiec, automatycznie wdrażając poprawki w serwerach chmurowych w sekwencji zaprojektowanej tak, aby nie powodować przestojów.
• Zintegrowana inteligencja: autonomiczna baza danych jest wyposażona w zintegrowane funkcje monitorowania, zarządzania i analizy, które wykorzystują techniki sztucznej inteligencji. Celem jest zautomatyzowanie optymalizacji bazy danych, zapobieganie awariom aplikacji i wzmocnienie zabezpieczeń w całej aplikacji bazodanowej.

Korzyści dla programistów: tworzenie skalowalnych i bezpiecznych aplikacji dla przedsiębiorstw

Dzięki autonomicznej bazie danych programiści mają wiele opcji tworzenia skalowalnych i bezpiecznych aplikacji dla przedsiębiorstw przy użyciu danych przechowywanych w pełni zarządzanym środowisku. Proces ten rozpoczyna się od prostego, ekonomicznego środowiska do tworzenia i testowania aplikacji przed wdrożeniem ich w pełnym środowisku produkcyjnym. Autonomiczne bazy danych są hostowane w chmurze i do uruchamiania nowych instancji nie jest potrzebny administrator baz danych, co czyni tę opcję atrakcyjną i bardzo przystępną cenowo. Programiści mogą tworzyć dowolną liczbę baz danych, a wszystko to za stałą opłatą.

Programiści i inne zespoły, które mają pomysły na aplikacje, mogą również mieć dostęp do przydatnych funkcji i wbudowanych narzędzi, takich jak środowisko do tworzenia aplikacji typu low-code i obrazy kontenerów. Umożliwiają one użytkownikom pracę w trybie offline, a następnie klonowanie i wdrażanie instancji w chmurze. Programiści docenią również sztuczną inteligencję w bazie danych i natywne korzystanie z różnych typów danych, w tym danych JSON, wektorów, wykresów, danych przestrzennych i relacyjnych.

Szybsze wdrażanie innowacji w aplikacjach dzięki Oracle

Chcesz przyspieszyć proces tworzenia aplikacji dzięki jednej bazie danych, która spełnia wszystkie wymagania? Oracle Autonomous Database została stworzona z myślą o sztucznej inteligencji i może pomóc Twojej firmie w tworzeniu skalowalnych aplikacji opartych na sztucznej inteligencji z dowolnym typem danych przy użyciu wybranego przez Ciebie dużego modelu językowego. Aplikacje można następnie wdrażać w chmurze lub w centrum danych.

Programiści mogą z łatwością używać generowania wspomaganego wyszukiwaniemna bazie własnych dokumentów w różnych formatach do wyszukiwania wektorowego wspomaganego przez sztuczną inteligencję. Mogą również wykorzystywać zintegrowane usługi sztucznej inteligencji do ulepszania aplikacji dzięki analizie tekstu i obrazu, rozpoznawaniu mowy lub spersonalizowanym rekomendacjom.

Ponadto Oracle Autonomous Database automatycznie tłumaczy język naturalny na zapytania do bazy danych, umożliwiając konwersacje kontekstowe bez niestandardowego kodowania lub ręcznych operacji.

Autonomiczna baza danych może zapewnić jedną platformę danych spełniającą potrzeby firmy, zamiast kolekcji specjalistycznych baz danych, którymi musi zarządzać dział IT. Dzięki Oracle można uprościć architektury danych, używając SQL, dokumentów JSON, wykresów, danych geoprzestrzennych, tekstów i wektorów w jednej bazie danych w celu szybkiego tworzenia nowych funkcji. W rzeczywistości Oracle zapewnia nawet popularne środowisko do generowania aplikacji bez pisania kodu. Skoncentruj się na tworzeniu kluczowych aplikacji, korzystając z bazy danych, która pomaga zwiększyć dostępność systemu oraz bezpieczeństwo danych dzięki zautomatyzowanemu działaniu i ciągłemu monitorowaniu.

Należy również pamiętać, że automatyzując ciągły cykl wprowadzania poprawek, optymalizacji i aktualizowania, autonomiczne bazy danych nie eliminują roli administratora bazy danych. Wręcz przeciwnie — podnoszą ją na wyższy poziom. Wolni od rutynowej konserwacji specjaliści IT mogą teraz skupić się na ważniejszych zadaniach, takich jak ulepszanie architektury danych, analizy strategiczne i uczynienie danych motorem rozwoju biznesowego i przewagi konkurencyjnej dla Twojej firmy.

Autonomiczna baza danych — często zadawane pytania

Jakie są korzyści autonomicznych baz danych w zarządzaniu danymi?

Autonomiczna baza danych upraszcza zarządzanie danymi, łącząc sztuczną inteligencję, interfejsy programistyczne i wiele typów danych w jednym systemie zarządzania danymi. Automatyzuje również wiele monotonnych, czasochłonnych zadań, umożliwiając administratorom baz danych skupienie się na innych operacjach związanych z zarządzaniem danymi, takich jak modelowanie danych lub analiza danych.

Autonomiczne zarządzanie danymi to system, który przekazuje wiele codziennych funkcji zarządzania danymi sztucznej inteligencji. Funkcje te obejmują wdrażanie, aktualizowanie, instalowanie poprawek i optymalizowanie bazy danych, co sztuczna inteligencja może wykonywać przy minimalnej interwencji człowieka.