Database Autonomy Service (DAS) は、機械学習と専門家の経験に基づいて、データベースの認識、回復、最適化、O&M、およびセキュリティを自動化するクラウドサービスです。 DASはデータベース管理を簡素化し、手動操作によるサービス障害を防止します。 これにより、データベースサービスの安定性、セキュリティ、および効率性が確保されます。
ビデオチュートリアル
データベースの O&M と管理における課題
高速な業務反復中の頻繁なデータベース障害
ビジネスのロールアウト中に、多数の低速SQLクエリが生成されます。
データベースの容量は、プロモーション中にビジネス要件を満たしていません。
スキーマまたはインデックスが不適切に設計されています。
SQLステートメントまたはテーブルは、レビューされる前にオンライン環境に公開されます。
トラブルシューティングとパフォーマンス最適化の難しさ
データベースのトラブルシューティングとパフォーマンスの最適化は、データベース分野における長年の課題です。 熟練したデータベース管理者 (DBA) は、エラーのトラブルシューティングに時間がかかり、根本原因を特定できない場合があります。 これらの課題は、次の理由で発生します。
有用なデータは容易には得られない。 大量のシステムデータまたは履歴データに基づいてのみ、問題を診断し、パフォーマンスを最適化できます。 DBAは、完全なデータが利用可能な場合にのみ効果的なソリューションを提供できます。
効果的なソリューションは簡単に見つけることができません。 長年の経験を持つDBAだけが効果的な解決策を見つけることができます。 DBA は、さまざまなトラブルシューティング シナリオにも精通している必要があります。 経験は教育から簡単に得ることができず、ビジネスシナリオはすぐに反復され、他の人に適用される経験はあなたのシナリオに適用されないかもしれません。
データベースは簡単に最適化できません。 DBAが問題のソリューションを作成した後、ソリューションを簡単に実装できないことがわかります。 たとえば、DBAがデータベースエンジンを調整する必要がある場合、コードを最適化するのに長時間かかる場合があります。
高い O&M コスト
クラウドテクノロジーにより、企業はビジネスタイプに基づいてさまざまなタイプのデータベースを使用したり、さまざまな環境にデータベースを展開したりできます。 一方で、データベースの O&M には以下のような課題が生じます。
さまざまな種類のデータベースに精通した DBA の不足。
DBAは、環境間でさまざまなタイプのデータベースを管理するための高度なスキルを開発する必要があります。
データベースのO&Mの経験は簡単には得られず、教えられません。
高セキュリティリスク
データ値が増加すると、企業は内部および外部のセキュリティリスクに直面します。 次のセキュリティ上の問題が発生しやすいです。
データベースへの不正アクセスとデータベースの予期しないまたは不適切な使用
データ侵害
データの破損
ハッカー攻撃
ソフトウェアまたはハードウェアのバグによるデータの例外
誤操作によるデータ損失
ソリューション
DASは、知覚、回復、最適化、O&M、およびセキュリティを自動化することにより、安定した、安全で効率的なデータベースサービスを保証します。
ソリューションの進化
