Banco de dados autônomos: a próxima geração de banco de dados inteligentes

Atualmente, dizemos que os dados são uma fonte da riqueza, como foi o caso do petróleo no século XX. E assim como os hidrocarbonetos, os dados devem ser resguardados e refinados para sua transformação em informação estratégica para os negócios.

Porém, diferentemente dos recursos naturais não-renováveis, os dados não são um recurso finito; pelo contrário, seguem em crescimento de forma exponencial. A IDC projeta que a quantidade de informação gerada no mundo cresce a um fator 10, de forma que duplicará o seu tamanho a cada dois anos entre 2013 e 2020.

No caso das empresas, este crescimento leva a desafios. É preciso resguardar os dados, atualizá-los, analisá-los, utiliza-los e garantir sua integridade, bem como permitir acesso aos dados por diferentes usuários e por meios distintos, entre outros.

É por isso que os bancos de dados, seus sistemas de gestão e seus administradores se colocam como elementos críticos, não apenas para as áreas de Tecnologia da Informação (TI), mas para toda a operação a empresa.

Os administradores de bancos de dados (Database Administrador ou DBA, sua sigla em inglês) estão sob pressão constante: criam e eliminam índices, alteram os parâmetros de definição de armazenamento de dados, definem e redefinem partições, detectam e corrigem problemas, realizam manutenção preventiva, atualizações e patches, etc. E todas estas atividades consomem muito tempo.

Boa parte destes processos são realizados manualmente, de forma que eles ficam sujeitos a erros que podem ocasionar um rendimento deficiente e/ou tempo de indisponibilidade não programado.

Para ajudar a reduzir esta pressão, os principais provedores de sistemas de gestão de bancos de dados otimizaram as partes internas de seus produtos com ênfase nas estruturas colunares “in-memory”, o que contribuiu, mas não abordou o problema por completo. Também integraram software para analisar a estrutura do banco de dados e oferecer orientação em relação aos ajustes necessários (capacidade comumente denominada “DBA in a box”), com base em problemas conhecidos e padrões de problemas. O software tende a ser guiado por um conjunto estático de regras e, geralmente, requer que o administrador tome a ação de ajuste.

Recentemente, com o aproveitamento das tecnologias de Inteligência Artificial (IA) e modelos de Machine Learning, foi desenvolvido uma nova geração de ferramentas com capacidades de autogestão, denominadas bancos de dados autônomos.

Os novos bancos de dados propõem cobrir e automatizar toda a gama de tarefas de ajuste e manutenção. E, ao aproveitar sua capacidade de entrega como um serviço em nuvem, o servidor do banco de dados é executado em um contexto definido e controlado.

A maioria das funções de ajuste e manutenção são automáticas. Elas gerenciam os patches e atualizações regulares, de forma que o usuário sempre trabalhe com a última versão do software e dos sistemas de segurança, reduzindo riscos.

Tais benefícios podem ser traduzidos em economias para a organização, de centenas – e em alguns casos até de milhares – de horas de trabalho por ano para cada um dos bancos de dados da organização.

A nova geração de bancos de dados autônomos oferece:

Autogestão: reduzindo esforços e erros nas tarefas diárias realizadas pelos administradores dos bancos de dados.

Autogarantia: protegendo os bancos de dados de ataques e mantendo as melhores práticas de controle e regulação.

Autocorreção: mantendo a operação do negócio e aumentando a produtividade do DBA, que pode dedicar mais tempo a projetos de inovação ou estratégicos.

Os bancos de dados autônomos auxiliam os CIOs a resolver algumas de suas principais prioridades: segurança, maior rapidez para executar processos de implementação e atualização, e maior agilidade do negócio e produtividade.

Estas vantagens permitem que o pessoal de TI dedique mais tempo no desenvolvimento e integração de novas iniciativas tecnológicas para contribuir ao crescimento do negócio.

No Brasil, a intenção das organizações de adotar tecnologias de IA aumentou de forma relevante nos últimos dois anos, ao passar de 7,6% de intenção de investimento em 2016 para 20,5% para 2018 (muito acima dos 11,2% de intenção média na América Latina), o que evidencia o melhor entendimento do uso que pode ser dado a IA — neste caso, para automação das ferramentas de administração e manuseio dos bancos de dados.

Cabe destacar que, no Brasil, o crescimento do investimento em sistemas de gestão de bancos de dados até 2017 apresentava taxa anual de crescimento negativa; com as ofertas na nuvem, espera-se que a taxa alcance um crescimento anual de 6,4% de 2018 a 2022. Isto confirma o impacto da nova geração de sistemas de administração de bancos de dados autônomos, trazendo benefícios tecnológicos e de negócios para as empresas.

É um momento em que as áreas de TI aumentam sua liderança e contribuição ao negócio, pois a tecnologia está já ao seu alcance.

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Texto escrito por: Jerónimo Piña (IDC Latin America) e Luciano Ramos (IDC Brasil)
Fonte: Blog Oracle

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