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    O aprendizado de máquina chegou ao gerenciamento de dados

    Há alguns anos, o mercado de banco de dados foi estremecido com o anúncio da Oracle  sobre a criação de um banco de dados autônomo. O que isso significa? O aprendizado de máquina também chegou a esse mercado! E a inclusão do Machine Learning nessa área promete mudar a forma como as empresas gerenciam seus dados. 

    Hoje, o volume e a velocidade em que as informações são geradas ultrapassam a capacidade de gerenciá-las manualmente, impedindo o acesso das empresas aos insights importantes para a gestão estratégica do negócio.

    Contudo, devido aos recursos inteligentes de automação do banco de dados autônomo, a expectativa é que esse processo seja feito com mais rapidez, eficiência e sem intervenção humana. 

    Neste post, você vai entender o que é o banco de dados autônomo, como ele funciona, por que é inovador e como a sua empresa pode se beneficiar dessa tecnologia. 

    O que é um banco de dados autônomo?

    Trata-se de um banco de dados com base na cloud computing e que utiliza o Machine Learning (ML) e a Inteligência Artificial (IA) para que as tarefas de rotina sejam realizadas de forma autônoma. Podem ser automatizadas várias atividades, como:

    • Backups;
    • Segurança;
    • Atualizações;
    • Provisionamento de carga de trabalho;
    • Criação de índices;
    • E outras atividades executadas tradicionalmente por DBAs (Administrador de Banco de Dados).

    Diferentemente de um banco de dados tradicional, o autônomo executa as atividades sem a intervenção humana, liberando o DBA para tarefas de alto valor para o negócio.

    Por que o banco de dados autônomo é tão disruptivo?

    O que torna o banco de dados autônomo tão disruptivo são os recursos que dispensam completamente qualquer interferência humana.

    O banco de dados tradicional automatiza tarefas específicas, mas ainda necessita dos DBA para se atualizar ou corrigir erros. Já o banco de dados autônomo é capaz de fazer todo o trabalho sozinho. 

    Isso é possível devido ao uso de três recursos:

    • Autoexecução: o Machine Learning atua otimizando o desempenho de forma contínua e realiza os ajustes necessários no processamento e armazenamento de dados;
    • Autoproteção: realiza as atualizações de segurança, criptografa e protege as informações da empresa contra ciberataques internos e externos. Tudo isso sem que o banco de dados autônomo fique indisponível;
    • Autorreparação: essa funcionalidade impede o tempo de inatividade. As manutenções e aplicações de patches são realizadas automaticamente, sem  downtime. 

    Inclusive, um dos pontos fortes do banco de dados autônomo é sua média mensal de inatividade, que fica abaixo de 2,5 minutos e entrega 99,9995% de confiabilidade. 

    É uma tecnologia inovadora e avançada que aumenta a segurança e a disponibilidade dos dados, entrega alto desempenho, reduz os erros e as interrupções no fluxo de trabalho. 

    Como uma empresa pode se beneficiar do banco de dados autônomo?

    Atualmente, os DBAs enfrentam um cenário onde estão sobrecarregados de tarefas manuais que envolvem o gerenciamento e a manutenção dos dados. 

    Essa alta demanda tende a levar a erros, que podem afetar no desempenho - frustrando clientes- e até na segurança do negócio, deixando as vulnerabilidades expostas e sem proteção. 

    Isso sem contar as manutenções planejadas e não planejadas que interrompem a rotina diária, afetando de forma negativa a produtividade da empresa.

    Ao contar com o banco de dados autônomo com base na computação em nuvem e aliado a IA e ML, a redução no número de falhas é expressiva. E como resultado, os DBA são redirecionados a atividades mais estratégicas, gerando insights de alto valor. 

    A SKY Brasil e a Telecom Fiji são exemplos de empresas que aderiram a esta inteligência, gerando uma série de benefícios, além dos já citados, impactando diretamente na execução de seus serviços, como:

    Segurança cibernética preventiva

    Os algoritmos de ML podem aprimorar a segurança cibernética da empresa ao analisar os dados registrados, identificar e indicar a existência de anomalias antes que os invasores atuem. 

    Fácil escalabilidade

    O banco de dados baseado na cloud computing permite a expansão ou redução dos recursos de memória e processamento de forma instantânea, conforme a necessidade do negócio. 

    Isso concede maior flexibilidade ao negócio, que pode, por exemplo, aumentar sua capacidade de processamento para a realização de um projeto e depois reduzi-lo.

    Correção contínua de patches de bancos de dados

    A correção e atualização contínua de patches de segurança e de vulnerabilidades é fundamental para evitar ataques. Geralmente, os hackers se aproveitam justamente dessas falhas para violar os dados da empresa. 

    Nos bancos de dados tradicionais, essas brechas aparecem com mais frequência, pois as atualizações ocorrem de forma manual, diferentemente do banco autônomo.

    Por sua vez, o banco de dados autônomo executa os patches existentes de forma automática no servidores de cloud computing, evitando a formação de possíveis brechas de segurança.

    Agilidade no desenvolvimento de aplicativos

    O banco de dados autônomo também permite que os desenvolvedores criem, de forma rápida, aplicativos comerciais protegidos e dimensionáveis. Isso é possível porque o  armazenamento de dados é feito em um ambiente que já é pré-configurado e totalmente gerenciável.

    Em última análise, os bancos de dados autônomos podem ajudá-lo a realmente aproveitar todo o potencial da computação em nuvem.

    Além disso, com essa tecnologia é possível redirecionar os DBAs para iniciativas inovadoras e economizar muito tempo, custo e esforços que são gastos no gerenciamento de banco de dados. 


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