Auf einen Blick: Datenbankautomatisierung verbessert das Datenmanagement, indem sie Aufgaben wie Bereitstellung, Backups und Sicherheit automatisiert und so die Datenverfügbarkeit und -konformität sicherstellt. Sie optimiert die Leistung und reduziert Risiken im Zusammenhang mit Datenverlust und regulatorischen Verstößen.
- Automatisiert Datenverarbeitung, Bereitstellung und Lastverteilung für optimale Leistung.
- Mindert Risiken durch Katastrophenwiederherstellung, Sicherheitsverbesserungen und Compliance-Management.
Datenbanken – Tabellenkalkulationen mit Daten – sind nützliche Werkzeuge, um Informationen zu speichern. So nützlich, dass sie integraler Bestandteil der Abläufe jeder modernen Organisation sind.
Datenbanken enthalten oft sensible und profitable Informationsressourcen über Nutzer, Systeme und Organisationen. Diese Informationen werden durch mehrere komplexe administrative Operationen verwaltet, verarbeitet und aktualisiert, die einem Datenbankadministrator (DBA) zugewiesen werden, der Technologielösungen wie das Datenbankmanagementsystem (DBMS) nutzt, um diese Aufgaben auszuführen.
Heute sind diese Operationen jedoch oft vorhersehbar und repetitiv und werden in so großem Maßstab durchgeführt, dass manuelle DBA-Fähigkeiten unzureichend sind. Deshalb wenden sich immer mehr Unternehmen der Datenbankautomatisierung zu: dem Prozess der Automatisierung von Datenbankmanagement-Operationen.
In diesem Artikel werden wir Überlegungen und Best Practices für Datenbankautomatisierung besprechen.
Wie Datenbankautomatisierung funktioniert
Datenbankautomatisierungstools bieten eine Vielzahl speziell entwickelter Automatisierungsfunktionen, die für das DBMS und die damit verbundenen Infrastrukturbetriebsaufgaben anwendbar sind. Hier sind die gängigsten Datenbankautomatisierungsfunktionen.
Zu den Aufgaben der Datenverarbeitung gehören Automatisierungsdatenerfassung, Replikation, Bereinigung und Migration, die dazu beitragen, die Daten sinnvoller, sicherer, zuverlässiger und bei Bedarf sofort zugänglich zu machen.
Bereitstellung & Konfigurationen
Hier können Sie die Einrichtung von Datenbankumgebungen und Repositories für verschiedene Aufgaben und Phasen während des Softwareentwicklungslebenszyklus (SDLC) automatisieren. Die bereitgestellten Datenbankcluster sollten sicher, leistungsstark und zuverlässig sein, entsprechend den Anforderungen der Entwicklungs-, Qualitätssicherungs- (QA) und IT-Betriebsteams.
Durch die Automatisierung der Lastverteilung optimieren Sie die Datenbankleistung in Hinsicht:
- Durchsatz
- Latenz
- Ressourcennutzung
Die Arbeitslasten werden über Server hinweg in Multi-Cloud- und hybriden Infrastrukturumgebungen ausbalanciert, um die Gesamtleistung, Sicherheit und Kosteninvestitionen zu optimieren.
Katastrophenwiederherstellung und -schutz
Der Verlust kritischer Informationsressourcen kann die Fähigkeit einer Organisation beeinträchtigen, innerhalb regulatorischer Richtlinien und Kundenerwartungen zu agieren. Daher müssen Organisationen Risikominderungsstrategien einführen, wie zum Beispiel:
- Datenbankredundanz
- Verteilung über geografisch unterschiedliche Serverregionen hinweg
- Automatisch auslösende Verteidigungssysteme gegen Kompromittierungen und Cyberangriffe
Sicherung und Restaurierung
Die Systeme sollten so programmiert werden, dass sie zu bestimmten Instanzen automatisch sichern und wiederherstellen, um das Risiko von Datenverlust zu verringern, insbesondere im Falle eines Netzwerkeinbruchs, der die Integrität sensibler und geschäftskritischer Datenbanken gefährdet.
Sicherheitsverbesserungen
Bereitstellung starker Authentifizierungs- und Zugriffsmanagementprozesse. Die Anmeldung bestimmter Datenbanksysteme zur Einhaltung bestimmter Organisationsrichtlinien für Zugriffsrechte kann herausfordernd sein und zu mehreren Sicherheitsproblemen führen, sofern keine entsprechenden Sicherheitsrichtlinien durchgesetzt werden.
Regulatorische Einhaltung
Die meisten Organisationen unterliegen verschiedenen Compliance-Anforderungen. Beispielsweise verlangt die DSGVO-Verordnung die Anonymität von Nutzerdaten, bevor externe Partner ohne angemessene Zustimmung eingebunden werden.
In diesem Fall sollten alle Datenbankeinträge anonymisiert werden – ideal für Automatisierung –, bevor ein Drittanbieter die Daten verarbeiten oder nutzen darf. Eine Nichteinhaltung kann dazu führen:
- Hohe Geldstrafen
- Rechtliche Probleme
- Vertrauensverlust in einem zunehmend datenschutzbewussten Nutzermarkt
Nutzen Sie Automatisierung, um zu überwachen und nachzuverfolgen, wie sich Datenbanken und die darin enthaltenen Informationen ändern. Das Auditieren von Datenbanken kann Organisationen helfen zu verstehen, wie Abläufe, Systeme und Datenressourcen mit organisatorischen und regulatorischen Richtlinien übereinstimmen.
Jede Unstimmigkeit kann verfolgt werden und sofort Korrekturmaßnahmen auslösen, bevor sie das Unternehmen betrifft.
Wie man Datenbanken automatisiert
Während der Mangel an Automatisierung dazu führt, dass Organisationen einen reaktiven Ansatz im Datenbankmanagement verfolgen, sollten DBAs und Ingenieurteams die Datenbankautomatisierung strategisch angehen.
Berücksichtigen Sie zum Beispiel diese Faktoren, bevor Sie den Automatisierungsweg wählen:
- Abfallprozesse. Die Automatisierung des Abfallprozesses führt nur zu neuen Fehlern, Engpässen und kaskadierenden Abfallprozessen.
- Dateninkonsistenzen. Automatisierung verallgemeinert Regeln für Informationsressourcen. Wenn die Daten inkonsistent sind oder von der erwarteten Struktur abweichen, führt die Automatisierung zu zusätzlichen Inkonsistenzen in die Datenbank.
- Datenbankoptimierung. Parameter, die mit dynamischen Umgebungen verbunden sind, sollten sorgfältig verstanden, untersucht, getestet und bewertet werden, bevor sie auf die Datenbank angewendet werden. Dieser Prozess ist besonders herausfordernd, wenn ein hochverfügbarer Cluster über Multi-Cloud- und hybride Infrastrukturumgebungen bereitgestellt werden muss.
- Einfache Aufgaben. Es könnte effizienter sein, einen manuellen Prozess durchzuführen, anstatt ein Automatisierungsskript für eine einfache Datenbankverwaltung zu schreiben und zu testen.
- Schemaänderungen. Der Prozess der Datenbankaktualisierung, einschließlich Abhängigkeiten, kann sich während der Datenbankautomatisierung drastisch ändern, wenn Konflikte, Konfigurationen, Berechtigungen und die Verbindung zu den weiteren Systemen nicht richtig verwaltet werden.
Um das potenzielle Risiko der Automatisierung von Datenbanken mit Anomalien und Inkonsistenzen zu verringern, ist es wichtig, umfangreiche Tests mit der Automatisierungstechnologie oder dem Skript zu entwickeln und durchzuführen. Testen Sie frühzeitig und häufig, um die Grenzen des Umfangs zu identifizieren und neue Kandidaten für die Automatisierung zu finden.
Ein weiterer wichtiger Aspekt bei der Datenbankautomatisierung ist die Verfolgung und Adressierung von Abhängigkeiten, die mit Datenbanken und der zugrundeliegenden Infrastruktur verbunden sind. Automatisierungsskripte, die nicht alle Abhängigkeiten berücksichtigen, können als Single Point of Failure enden, was potenziell zu Leistungsproblemen, Sicherheitslücken und Compliance-Verstößen führen kann.
Diese Beiträge sind meine eigenen und spiegeln nicht unbedingt die Position, Strategien oder Meinung von BMC wider.