Базы данных — электронные таблицы, содержащие данные — являются полезными инструментами для хранения информации. Фактически, настолько полезны, что они являются неотъемлемой частью деятельности любой современной организации.
Базы данных часто содержат конфиденциальные и прибыльные информационные активы о пользователях, системах и организациях. Эта информация поддерживается, обрабатывается и обновляется с помощью нескольких сложных административных операций, возложенных на администратора базы данных (DBA), который использует преимущества технологических решений, таких как система управления базами данных (DBMS), для выполнения этих задач.
Сегодня, однако, эти операции часто предсказуемы и повторяемы, и выполняются в таком большом масштабе, что навыков администратора баз данных вручную становится недостаточно. Вот почему все больше и больше компаний обращаются к автоматизации баз данных: процессу автоматизации операций по управлению базами данных.
В этой статье мы обсудим рекомендации и передовые методы автоматизации баз данных.
Как работает автоматизация базы данных?
Инструменты автоматизации баз данных предлагают множество специализированных возможностей автоматизации, которые применяются к СУБД и связанным с ней операционным задачам инфраструктуры. Вот наиболее распространенные возможности автоматизации баз данных.
Обработка данных
Задачи обработки данных включают автоматизированный сбор, репликацию, очистку и миграцию данных, которые помогают сделать данные более значимыми, безопасными, надежными и доступными для немедленной обработки при необходимости.
Подготовка и конфигурации
Здесь вы можете автоматизировать настройку сред и репозиториев баз данных для различных задач и этапов в течение жизненного цикла разработки программного обеспечения (SDLC). Кластеры подготовленных баз данных должны быть безопасными, высокопроизводительными и надежными в соответствии с требованиями групп разработки, обеспечения качества (QA) и ИТ-операций.
Балансировка нагрузки
Автоматизируя балансировку нагрузки, вы оптимизируете производительность базы данных с точки зрения:
- Пропускная способность
- Задержка
- Использование ресурсов
Рабочие нагрузки сбалансированы между серверами в мультиоблачных и гибридных инфраструктурных средах для оптимизации общей производительности системы, безопасности и инвестиций.
Аварийное восстановление и защита
Потеря критически важных информационных активов может поставить под угрозу способность организации действовать в соответствии с нормативными требованиями и ожиданиями клиентов. Следовательно, организации должны внедрять стратегии снижения рисков, такие как:
- Резервирование базы данных
- Распределение по географически разрозненным регионам серверов
- Автоматические системы защиты от компрометации и кибератак
Резервное копирование и восстановление
Системы должны быть запрограммированы на автоматическое резервное копирование и восстановление в определенных случаях, чтобы снизить риск потери данных, особенно в случае сетевого вторжения, которое ставит под угрозу целостность конфиденциальных и критически важных баз данных.
Улучшения безопасности
Развертывание процессов строгой аутентификации и управления доступом. Регистрация определенных систем баз данных в соответствии с политиками конкретной организации в отношении прав доступа может быть сложной задачей и привести к нескольким проблемам безопасности, если не применяются соответствующие политики безопасности.
Соответствие нормативным требованиям
Большинство организаций подчиняются различным требованиям. Например, регламент GDPR требует анонимности пользовательских данных перед привлечением внешних партнеров без соответствующего согласия пользователя.
В этом случае все записи в базе данных должны быть анонимными, что идеально подходит для автоматизации, прежде чем стороннему поставщику будет разрешено обрабатывать или использовать данные. Несоблюдение может привести к:
- Крутые штрафы
- Правовые проблемы
- Потеря доверия к рынку пользователей, который все больше заботится о конфиденциальности
Аудит и отчетность
Используйте автоматизацию для мониторинга и отслеживания изменений в базах данных и информации, содержащейся в них. Базы данных аудита могут помочь организациям понять, как операции, системы и активы данных соответствуют организационным и нормативным политикам.
Любое несоответствие можно отследить и немедленно принять меры по исправлению положения, прежде чем оно повлияет на бизнес.
Как автоматизировать базы данных?
В то время как отсутствие автоматизации заставляет организации следовать реактивному подходу к управлению базами данных, администраторы баз данных и инженерные группы должны стратегически подходить к автоматизации баз данных.
Например, рассмотрите следующие факторы, прежде чем переходить на автоматизацию:
- Отходы. Автоматизация процесса удаления отходов приводит только к появлению новых ошибок, узких мест и каскадных процессов удаления отходов.
- Несоответствие данных. Автоматизация обобщает правила для информационных активов. Если данные противоречивы или отклоняются от ожидаемой структуры, автоматизация внесет дополнительные несогласованности в базу данных.
- Настройка базы данных. Параметры, связанные с динамическими средами, должны быть тщательно изучены, исследованы, протестированы и оценены, прежде чем применять их к базе данных. Этот процесс особенно сложен, когда высокодоступный кластер необходимо подготовить в многооблачных и гибридных инфраструктурных средах.
- Простые задачи. Может быть более эффективным выполнить процесс вручную вместо написания и тестирования сценария автоматизации для простой задачи администрирования базы данных.
- Схема меняется. Процесс обновления базы данных, включая зависимости, может резко измениться во время автоматизации базы данных, если конфликты, конфигурации, разрешения и связь с более широкими системами не управляются правильно.
Чтобы снизить потенциальный риск автоматизации баз данных, которые могут содержать аномалии и несоответствия, важно разработать и провести обширные тесты технологии автоматизации или сценария. Тестируйте как можно раньше и чаще, чтобы выявить ограничения объема и найти новых кандидатов для автоматизации.
Еще одно важное соображение для автоматизации баз данных — отслеживание и устранение зависимостей, связанных с базами данных и базовой инфраструктурой. Сценарии автоматизации, которые не учитывают все зависимости, могут оказаться единой точкой отказа, что может привести к проблемам с производительностью, лазейкам в безопасности и нарушениям соответствия.
