સામગ્રીનું કોષ્ટક[છુપાવો][બતાવો]
ક્લાઉડ કમ્પ્યુટિંગ કોર્પોરેટ પ્રક્રિયાઓને પરિવર્તિત કરી રહ્યું છે અને ડેટા સેન્ટરની કામગીરીને સુવ્યવસ્થિત કરી રહ્યું છે. જ્યારે નિર્ણાયક ડેટાબેઝ સંસાધનોને ક્લાઉડ પર સ્થાનાંતરિત કરવાની વાત આવે છે ત્યારે ઘણા આઇટી એડમિનિસ્ટ્રેટરો ચિંતિત હોય છે.
તેઓ કાં તો પરંપરાગત કોમોડિટી ક્લાઉડ સોલ્યુશન્સની મર્યાદાઓથી વાકેફ છે અથવા યોગ્ય વિકલ્પોથી અજાણ છે. તેમાં મુખ્યત્વે અસંબંધિત હાર્ડવેર અને સોફ્ટવેર ઉત્પાદનોનો સમાવેશ થાય છે જે મેન્યુઅલી રૂપરેખાંકિત હોવા જોઈએ.
આઇટી નિષ્ણાતો તેમના સેવા પ્રદાતાના ઇન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચર પર તેમનું પોતાનું પ્લેટફોર્મ વિકસાવવા, ડેટા ખસેડવા અને પછી સ્થાનિક રીતે જાળવવામાં આવતી એપ્લિકેશનો અને ડેટા સાથે બધું સમન્વયિત કરવામાં સક્ષમ હોવા જોઈએ. ઓરેકલ પરંપરાગત રીતે ડેટાબેઝ ક્ષેત્રમાં ઉત્કૃષ્ટ છે.
આ પોસ્ટમાં, અમે અન્ય વસ્તુઓની સાથે સ્વાયત્ત ડેટાબેઝ, તેની ક્ષમતાઓ અને તમારે શા માટે તેનો ઉપયોગ કરવો જોઈએ તેના પર નજીકથી નજર નાખીશું.
ઓટોનોમસ ડેટાબેઝ શું છે?
ક્લાઉડ ડેટાબેઝ જે રોજગારી આપે છે મશીન શિક્ષણ ડેટાબેઝ ટ્યુનિંગ, સુરક્ષા, બેકઅપ્સ, અપડેટ્સ અને અન્ય નિયમિત વહીવટી કાર્યોને સ્વચાલિત કરવા માટે જે સામાન્ય રીતે DBAs દ્વારા કરવામાં આવે છે તેને સ્વાયત્ત ડેટાબેઝ તરીકે ઓળખવામાં આવે છે. એક સ્વાયત્ત ડેટાબેઝ, પરંપરાગત ડેટાબેઝથી વિપરીત, માનવ ક્રિયાપ્રતિક્રિયાની જરૂરિયાત વિના આ બધી પ્રવૃત્તિઓ અને વધુને નિયંત્રિત કરી શકે છે.
સરળ શબ્દોમાં કહીએ તો, સ્વાયત્ત ડેટાબેઝ એ એઆઈ અને મશીન લર્નિંગ ક્ષમતાઓ સાથેનો ક્લાઉડ ડેટાબેઝ છે. મશીન લર્નિંગનો ઉપયોગ ડેટાબેઝને ટ્યુન કરવા, ડેટાબેઝ સુરક્ષા અને અપગ્રેડની ખાતરી કરવા અને નિયમિત બેકઅપ અને મૂળભૂત ડેટાબેઝ જાળવણી પ્રવૃત્તિઓને સંપૂર્ણપણે તેમના પોતાના પર ચલાવવા માટે થઈ શકે છે.
ડેટાબેઝ એડમિનિસ્ટ્રેટર અથવા ડેટાબેઝ મેનેજમેન્ટ નિષ્ણાતની સહાયતા અથવા સહભાગિતા વિના, સ્વાયત્ત ડેટાબેઝ ઉપરોક્ત કામગીરી કરી શકે છે.
ઓટોનોમસ ડેટાબેઝની શું જરૂર છે?
એન્ટરપ્રાઇઝ ડેટાબેઝમાં તેના ગ્રાહકો અને કામદારો પર કંપનીની સૌથી મહત્વપૂર્ણ અને સંવેદનશીલ માહિતી હોય છે. તેઓ નક્કર પાયા છે જેના પર કંપનીનો ડેટા સંગ્રહિત થાય છે.
આ ડેટા પછી વ્યૂહાત્મક નિર્ણય લેવા, ગ્રાહક અનુભવ વગેરેને બહેતર બનાવવા માટે આંતરદૃષ્ટિ, અહેવાલો અને પ્રક્રિયાઓ પ્રદાન કરવા માટે એપ્લિકેશન્સને સક્ષમ કરે છે. વિશ્વવ્યાપી ઈન્ટરનેટ કવરેજ અને ઘૂંસપેંઠ, ખર્ચ-અસરકારક નેટવર્ક, ક્લાઉડ દ્વારા કમ્પ્યુટિંગ અને સંગ્રહ સંસાધનો અને એક્સેસ પોઈન્ટ્સ (ઉપકરણો) જેવા પરિબળોએ ડિજિટલ યુગમાં ડેટાના મોટા વિસ્ફોટમાં ફાળો આપ્યો છે.
બૂમિંગ વર્કલોડનું સંચાલન ડેટાબેઝ એડમિનિસ્ટ્રેટર (DBA) અથવા તો DBAs ની ટીમ માટે વધુને વધુ અઘરું અને તણાવપૂર્ણ બનશે. આ ભૂલોમાં પરિણમી શકે છે જે માત્ર ડેટાબેઝની કામગીરીને જ નહીં પરંતુ ડેટાની સુરક્ષા અને અખંડિતતા તેમજ કંપનીની પ્રતિષ્ઠાને પણ અસર કરશે.
DBAs માટે ડેટાબેઝનું સંચાલન કરવું, તેમની સુરક્ષાની ખાતરી કરવી અને ડેટા પૂરને કારણે તેમના પ્રદર્શનને સતત ઑપ્ટિમાઇઝ કરવું વધુને વધુ પડકારરૂપ બની રહ્યું છે. પરિણામે, ડેટાબેઝ વારંવાર ક્ષમતા સુધી પહોંચે છે, વિનંતીઓ ધીમે ધીમે ચલાવે છે અથવા અનુપલબ્ધ બની જાય છે. આ બિન-પ્રતિભાવશીલ અથવા નબળા એપ્લિકેશન પ્રદર્શનમાં પરિણમી શકે છે, જેના પરિણામે અસંતુષ્ટ ગ્રાહકો અને આવક ગુમાવી શકે છે.
તે અસંતુષ્ટ કર્મચારીઓ અને ઉત્પાદન અને કાર્યક્ષમતામાં ઘટાડો તરફ દોરી જાય છે.
અમુક અંશે, સ્વાયત્ત ડેટાબેઝ અપડેટ, રિપેર અને એડમિનિસ્ટ્રેશનની કામગીરી પોતાની જાતે કરી શકે છે. તે માનવીય ક્રિયાપ્રતિક્રિયાની જરૂર વગર નોંધપાત્ર રીતે વધુ ઉત્પાદક, વિશ્લેષણાત્મક અને વ્યૂહાત્મક કાર્ય માટે વ્યાવસાયિક IT લોકોની બેન્ડવિડ્થને મુક્ત કરી શકે છે.
ઓટોનોમસ ડેટાબેઝ કેવી રીતે કામ કરે છે?
સ્વાયત્ત ડેટાબેઝ વિના પ્રયાસે ડેટાબેઝ સંસાધનો પ્રદાન કરી શકે છે, સુરક્ષા અને અપડેટ્સની ખાતરી આપી શકે છે, અને ઉચ્ચ ઉપલબ્ધતા, પ્રદર્શન અને ભૂલ ટાળવાની મંજૂરી આપી શકે છે, તેમની AI અને મશીન લર્નિંગ ક્ષમતાઓને આભારી છે. તેને કોઈ માનવીય ક્રિયાપ્રતિક્રિયાની જરૂર નથી.
સ્વ-સમાયેલ ડેટાબેઝના મુખ્ય ગુણધર્મો નીચે મુજબ છે:
- સ્વ-ડ્રાઇવિંગ: એક સ્વાયત્ત ડેટાબેઝ તેના પોતાના પર ડેટાબેઝના પ્રદર્શનને જાળવી શકે છે, તેનું નિરીક્ષણ કરી શકે છે અને ટ્યુન કરી શકે છે. પરિણામે, ડીબીએ ડેટાબેઝ અને એપ્લિકેશન કનેક્શનની બાંયધરી આપવા પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરી શકે છે. તેઓ ડેવલપર્સને ડેટાબેઝ અને તેની ક્ષમતાઓનો બહેતર ઉપયોગ કરવામાં મદદ કરીને તેમના સંસાધનોનો વધુ ઉપયોગ કરી શકે છે.
- સ્વ-સુરક્ષિત: એક સ્વાયત્ત ડેટાબેઝ સાયબર હુમલાઓ સામે સુરક્ષાના સ્તરની ખાતરી આપીને હાનિકારક હુમલાઓથી પોતાને બચાવી શકે છે, જે ડેટાબેઝને, ખાસ કરીને પેચ કરેલા અથવા એન્ક્રિપ્ટેડ ન હોય તેવા, અત્યંત સંવેદનશીલ બનાવે છે.
- સ્વ-સમારકામ: આ ડેટાબેઝ આપમેળે અપડેટ્સ અને અપગ્રેડ્સને લાગુ કરી શકે છે. પરિણામે, તે નોંધપાત્ર રીતે ડાઉનટાઇમ અને આયોજિત જાળવણી વિક્ષેપોને ઘટાડી શકે છે. ઓરેકલ દાવો કરે છે કે તેનો સ્વ-હીલિંગ ડેટાબેઝ પોતાને પુનઃસ્થાપિત કરવામાં અને સૌથી તાજેતરના અપડેટ્સ ઇન્સ્ટોલ કરેલ છે તે ચકાસવા માટે દરેક ડાઉનટાઇમમાં 2.5 મિનિટથી ઓછો સમય લે છે.
કયા ઘટકો ઓટોનોમસ ડેટાબેઝ બનાવે છે?
ડેટા વેરહાઉસ અને ટ્રાન્ઝેક્શન પ્રોસેસિંગ એક સ્વાયત્ત ડેટાબેઝ બનાવે છે.
ડેટા વેરહાઉસ
તે બિઝનેસ ઇન્ટેલિજન્સ સાથે જોડાયેલી વિવિધ ફરજો કરે છે અને સમય પહેલાં તૈયાર કરવામાં આવેલા ડેટાનું વિશ્લેષણ કરે છે. વધુમાં, ધ માહિતી વેરહાઉસ પર્યાવરણ તમામ ડેટાબેઝ લાઇફસાઇકલ પ્રક્રિયાઓને નિયંત્રિત કરે છે, લાખો પંક્તિઓ પર ક્વેરી સ્કેન કરી શકે છે, વ્યવસાયની માંગને માપી શકાય તેવું છે અને સેકન્ડોમાં અમલ કરી શકાય છે.
વ્યવહારોની પ્રક્રિયા
રીઅલ-ટાઇમ એનાલિટિક્સ, વૈયક્તિકરણ અને છેતરપિંડી શોધ એ સમય-આધારિત ટ્રાન્ઝેક્શનલ ઑપરેશન્સ છે જે તે સપોર્ટ કરે છે. ટ્રાન્ઝેક્શન પ્રોસેસિંગ મર્યાદિત સંખ્યામાં રેકોર્ડ્સ સાથે કામ કરે છે, સ્થાપિત પ્રક્રિયાઓ પર આધારિત છે અને ઝડપી એપ્લિકેશન ડેવલપમેન્ટ અને જમાવટને સક્ષમ કરે છે.
લાભો
સ્વાયત્ત ડેટાબેઝના ઘણા ફાયદા છે.
- ડેટાબેઝ અપટાઇમ, પ્રદર્શન અને સુરક્ષા બધું મહત્તમ કરવામાં આવે છે, જેમાં સ્વચાલિત પેચો અને ફિક્સેસ શામેલ છે.
- ઓટોમેશન દ્વારા, માનવ, ભૂલ-સંભવિત વ્યવસ્થાપક પ્રવૃત્તિઓ દૂર કરવામાં આવે છે.
- નિયમિત કાર્યો સ્વયંસંચાલિત હતા, જેના પરિણામે ખર્ચ ઓછો થયો અને ઉત્પાદનમાં વધારો થયો.
એક સ્વાયત્ત ડેટાબેઝ કંપનીને ડેટાબેઝ એડમિનિસ્ટ્રેશન પ્રોફેશનલ્સને ઉચ્ચ-સ્તરના કાર્યો પર ફરીથી ધ્યાન કેન્દ્રિત કરવાની મંજૂરી આપે છે જે કંપનીમાં વધુ મૂલ્ય ઉમેરે છે, જેમ કે ડેટા મોડેલિંગ, ડેટા ડિઝાઇન સાથે પ્રોગ્રામર્સને સપોર્ટ કરવા અને ક્ષમતા આયોજન. અમુક સંજોગોમાં, એક સ્વાયત્ત ડેટાબેઝ કંપનીને તેના ડેટાબેસેસને ચલાવવા માટે જરૂરી DBAsની સંખ્યા ઘટાડીને અથવા વધુ વ્યૂહાત્મક ફરજો માટે તેમને પુનઃઉપયોગ કરીને નાણાં બચાવવામાં મદદ કરી શકે છે.
એપ્લિકેશન ડેવલપમેન્ટ અને "ગો-ટુ-માર્કેટ" વ્યૂહરચનાઓ પર આની શું અસર પડે છે?
તમારામાંથી મોટા ભાગના સંભવતઃ એવા સંજોગોમાં હશે કે જ્યાં એપ્લિકેશન પૂર્ણ થઈ ગઈ હોય પરંતુ ઉત્પાદનમાં જતા પહેલા ડેટાબેઝ પર પરીક્ષણ કરવું પડે છે. વિલંબ થોડા અઠવાડિયાથી મહિનાઓ સુધી કંઈપણ ટકી શકે છે.
આ વારંવાર નવી સેવાઓની રજૂઆતને અટકાવે છે જે ગ્રાહક અનુભવને સુધારી શકે છે અને કંપનીને ઝડપી બનાવી શકે છે. પરિણામે, આવા વિલંબનો વેચાણ, કંપની અને ગ્રાહકના સંતોષ પર સીધો પ્રભાવ પડે છે. સ્વાયત્ત ડેટાબેસેસનો ઉપયોગ કરીને જોગવાઈમાં થોડી મિનિટો લાગી શકે છે, જે વ્યવસાયોને ઝડપથી બનાવવા, પરીક્ષણ કરવા અને "બજારમાં જવા" માટે પરવાનગી આપે છે.
આના પરિણામે વ્યવસાયમાં વધારો થઈ શકે છે જ્યારે સંસ્થાને બધી એપ્લિકેશનો માટે સીમલેસ જોગવાઈ પ્રક્રિયાને સક્ષમ કરવા માટે ખર્ચવામાં આવેલા સમય, પ્રયત્નો અને નાણાંની નોંધપાત્ર રકમની બચત પણ થઈ શકે છે.
વધુમાં, ઓટોનોમસ ડેટાબેઝ સબ્સ્ક્રિપ્શનમાં સંખ્યાબંધ વહીવટ, પરીક્ષણ અને સુરક્ષા સુવિધાઓનો સમાવેશ થાય છે જે અગાઉ કંપની દ્વારા લાઇસન્સ મેળવવાની હતી. ડેટા એન્ક્રિપ્શન, ટ્યુનિંગ, ડાયગ્નોસ્ટિક્સ, વાસ્તવિક એપ્લિકેશન પરીક્ષણ, ડેટા માસ્કિંગ, રીડેક્શન અને સબસેટિંગ, હાઇબ્રિડ કોલમર કમ્પ્રેશન, ડેટાબેઝ વૉલ્ટ, ઇન-મેમરી ક્ષમતાઓ અને અત્યાધુનિક એનાલિટિક્સ ઉપલબ્ધ ઉત્પાદનોમાં છે.
સ્વાયત્ત ડેટાબેસેસ તમને ક્લાઉડનો સંપૂર્ણ ઉપયોગ કરવામાં, સર્જનાત્મક પ્રોજેક્ટ્સમાં મૂલ્યવાન માનવ સંસાધન બેન્ડવિડ્થને ફરીથી ફાળવવામાં અને ડેટાબેઝ જમાવટ અને વહીવટ પર ખર્ચવામાં આવેલા સમય, નાણાં અને પ્રયત્નોની નોંધપાત્ર રકમ બચાવવામાં મદદ કરી શકે છે. તે એક શોટ વર્થ છે, ખાસ કરીને મિશન-ક્રિટીકલ ડેટાબેસેસ માટે જે કંપનીની બોટમ લાઇનમાં નોંધપાત્ર યોગદાન આપે છે.
સ્વાયત્ત ડેટાબેઝનું ભવિષ્ય
ડેટા એવા દરે બનાવવામાં આવી રહ્યો છે જે ઝડપથી તે દરને વટાવી રહ્યો છે કે જેના પર તેને મેન્યુઅલી હેન્ડલ કરી શકાય છે અને વ્યવસાયિક-નિર્ણાયક આંતરદૃષ્ટિ અસરકારક રીતે અને સુરક્ષિત રીતે પ્રદાન કરવા માટે પ્રક્રિયા કરી શકાય છે. ઓટોનોમસ ડેટાબેસેસમાં તેમની અત્યાધુનિક ઓટોમેશન ક્ષમતાઓને કારણે પ્રમાણભૂત ડેટાબેસેસ કરતાં ઘણા ફાયદા છે.
આ લાભો મેળવવા, સ્પર્ધાત્મક લાભ જાળવવા અને ડેટાબેઝ જાળવણીને બદલે નવીનતા પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરવા માટે આઇટી સંસાધનોને મુક્ત કરવા માટે એન્ટરપ્રાઇઝિસને આ ડેટાબેઝ ફોર્મેટમાં ક્રમશઃ શિફ્ટ થવાની અપેક્ષા છે.
ઉપસંહાર
છેલ્લે, પરંપરાગત ડેટાબેઝને સૌથી વધુ સંભવિત વર્કલોડ માટે આયોજન કરવા માટે IT ટીમોની જરૂર પડે છે. તે બાંયધરી પણ આપવી જોઈએ કે સાવચેતી તરીકે મોટી માત્રામાં વધારાની જોગવાઈ કરવામાં આવી છે.
બીજી તરફ, મહત્તમ વર્કલોડ એ એવું નથી કે જે દરરોજ થાય. તે અવારનવાર થઈ શકે છે અથવા બિલકુલ નહીં. પરિણામે, પરંપરાગત ડેટાબેઝ ક્ષમતા સામાન્ય રીતે તેની સંપૂર્ણ ક્ષમતા માટે ઉપયોગમાં લેવાતી નથી.
નવા યુગના ક્લાઉડ-આધારિત ડેટાબેસેસ અને ઓરેકલ જેવા ડેટાબેઝ પાવરહાઉસ દ્વારા પૂરા પાડવામાં આવેલ યુનિવર્સલ ક્રેડિટ સબસ્ક્રિપ્શન મોડલ્સને આભારી ગ્રાહકોએ તેઓ જે સંસાધનોનો ઉપયોગ કરે છે તેના માટે ચૂકવણી કરવી આવશ્યક છે. ઓટોનોમસ ડેટાબેસેસ સાથે કોમ્પ્યુટેશન અને સ્ટોરેજ સંસાધનોને અપ અથવા ડાઉન કરવાની ક્ષમતા એ એક મોટો ફાયદો છે. તે "જસ્ટ-ઇન-ટાઇમ" સંસાધન જોગવાઈ પ્રદાન કરે છે અને રન-ટાઇમ ખર્ચ પર 90% સુધી બચાવે છે.
એક જવાબ છોડો