ਕਲਾਉਡ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲ ਰਹੀ ਹੈ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਸੈਂਟਰ ਦੇ ਸੰਚਾਲਨ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾ ਰਹੀ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਡੇਟਾਬੇਸ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਕਲਾਉਡ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲ ਕਰਨ ਦੀ ਗੱਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਆਈਟੀ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਕ ਚਿੰਤਤ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
ਉਹ ਜਾਂ ਤਾਂ ਰਵਾਇਤੀ ਵਸਤੂ ਕਲਾਉਡ ਹੱਲਾਂ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਤੋਂ ਜਾਣੂ ਹਨ ਜਾਂ ਢੁਕਵੇਂ ਵਿਕਲਪਾਂ ਤੋਂ ਅਣਜਾਣ ਹਨ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਸੰਬੰਧਿਤ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਅਤੇ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਉਤਪਾਦ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਹੱਥੀਂ ਕੌਂਫਿਗਰ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
IT ਮਾਹਿਰਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਸੇਵਾ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ 'ਤੇ ਆਪਣਾ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ, ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਮੂਵ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਸਥਾਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਣਾਏ ਗਏ ਐਪਸ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਸਿੰਕ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਓਰੇਕਲ ਨੇ ਰਵਾਇਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡਾਟਾਬੇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕੀਤਾ ਹੈ।
ਇਸ ਪੋਸਟ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਆਟੋਨੋਮਸ ਡੇਟਾਬੇਸ, ਇਸ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਉਂ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ 'ਤੇ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਵਿਚਾਰ ਕਰਾਂਗੇ।
ਆਟੋਨੋਮਸ ਡੇਟਾਬੇਸ ਕੀ ਹੈ?
ਇੱਕ ਕਲਾਉਡ ਡੇਟਾਬੇਸ ਜੋ ਰੁਜ਼ਗਾਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਡਾਟਾਬੇਸ ਟਿਊਨਿੰਗ, ਸੁਰੱਖਿਆ, ਬੈਕਅੱਪ, ਅੱਪਡੇਟ ਅਤੇ ਹੋਰ ਨਿਯਮਤ ਪ੍ਰਬੰਧਕੀ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਤ ਕਰਨ ਲਈ ਜੋ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ DBAs ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਨੂੰ ਇੱਕ ਆਟੋਨੋਮਸ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਜੋਂ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਆਟੋਨੋਮਸ ਡੇਟਾਬੇਸ, ਇੱਕ ਰਵਾਇਤੀ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦੇ ਉਲਟ, ਇਹਨਾਂ ਸਾਰੀਆਂ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ।
ਸਧਾਰਨ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਆਟੋਨੋਮਸ ਡੇਟਾਬੇਸ ਇੱਕ ਕਲਾਉਡ ਡੇਟਾਬੇਸ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ AI ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਹਨ। ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਡਾਟਾਬੇਸ ਨੂੰ ਟਿਊਨ ਕਰਨ, ਡਾਟਾਬੇਸ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਅੱਪਗਰੇਡਾਂ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ, ਅਤੇ ਨਿਯਮਤ ਬੈਕਅੱਪ ਅਤੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਡਾਟਾਬੇਸ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਦੀਆਂ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਇੱਕ ਡੇਟਾਬੇਸ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਕ ਜਾਂ ਡੇਟਾਬੇਸ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਮਾਹਰ ਦੀ ਸਹਾਇਤਾ ਜਾਂ ਭਾਗੀਦਾਰੀ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਡੇਟਾਬੇਸ ਉੱਪਰ ਦੱਸੇ ਕਾਰਜਾਂ ਦਾ ਸੰਚਾਲਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਆਟੋਨੋਮਸ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦੀ ਕੀ ਲੋੜ ਹੈ?
ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਗਾਹਕਾਂ ਅਤੇ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਬਾਰੇ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅਤੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਉਹ ਠੋਸ ਬੁਨਿਆਦ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ 'ਤੇ ਕੰਪਨੀ ਦਾ ਡੇਟਾ ਸਟੋਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਡੇਟਾ ਫਿਰ ਐਪਸ ਨੂੰ ਰਣਨੀਤਕ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ, ਗਾਹਕ ਅਨੁਭਵ, ਆਦਿ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸੂਝ, ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਵਿਸ਼ਵਵਿਆਪੀ ਇੰਟਰਨੈਟ ਕਵਰੇਜ ਅਤੇ ਪ੍ਰਵੇਸ਼, ਲਾਗਤ-ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਨੈਟਵਰਕ, ਕਲਾਉਡ ਦੁਆਰਾ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਅਤੇ ਸਟੋਰੇਜ ਸਰੋਤ, ਅਤੇ ਐਕਸੈਸ ਪੁਆਇੰਟਾਂ (ਡਿਵਾਈਸਾਂ) ਦੀ ਬਹੁਤਾਤ ਵਰਗੇ ਕਾਰਕਾਂ ਨੇ ਡਿਜੀਟਲ ਯੁੱਗ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੇ ਵੱਡੇ ਵਿਸਫੋਟ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਇਆ ਹੈ।
ਬੂਮਿੰਗ ਵਰਕਲੋਡ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਡੇਟਾਬੇਸ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਕ (DBA) ਜਾਂ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ DBAs ਦੀ ਇੱਕ ਟੀਮ ਲਈ ਵੀ ਔਖਾ ਅਤੇ ਤਣਾਅਪੂਰਨ ਬਣ ਜਾਵੇਗਾ। ਇਸਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਗਲਤੀਆਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਨਾ ਸਿਰਫ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰਨਗੀਆਂ ਬਲਕਿ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਅਖੰਡਤਾ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਕੰਪਨੀ ਦੀ ਸਾਖ ਨੂੰ ਵੀ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰਨਗੀਆਂ।
DBAs ਨੂੰ ਡਾਟਾਬੇਸ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨਾ, ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ, ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਹੜ੍ਹ ਦੇ ਕਾਰਨ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣਾ ਲਗਾਤਾਰ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਲੱਗ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਡੇਟਾਬੇਸ ਅਕਸਰ ਸਮਰੱਥਾ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਦੇ ਹਨ, ਬੇਨਤੀਆਂ ਨੂੰ ਹੌਲੀ ਹੌਲੀ ਲਾਗੂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਾਂ ਅਣਉਪਲਬਧ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਗੈਰ-ਜਵਾਬਦੇਹ ਜਾਂ ਮਾੜੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਅਸੰਤੁਸ਼ਟ ਖਪਤਕਾਰ ਅਤੇ ਮਾਲੀਆ ਖਤਮ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਅਸੰਤੁਸ਼ਟ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦਨ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿੱਚ ਕਮੀ ਵੱਲ ਵੀ ਅਗਵਾਈ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਕੁਝ ਹੱਦ ਤੱਕ, ਇੱਕ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਡੇਟਾਬੇਸ ਆਪਣੇ ਆਪ ਅਪਡੇਟ, ਮੁਰੰਮਤ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਨ ਦੇ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪੇਸ਼ੇਵਰ IT ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਬੈਂਡਵਿਡਥ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖੀ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਕਾਫ਼ੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਲਾਭਕਾਰੀ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਤਮਕ ਅਤੇ ਰਣਨੀਤਕ ਕੰਮ ਲਈ ਖਾਲੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਆਟੋਨੋਮਸ ਡੇਟਾਬੇਸ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ?
ਆਟੋਨੋਮਸ ਡੇਟਾਬੇਸ ਅਸਾਨੀ ਨਾਲ ਡੇਟਾਬੇਸ ਸਰੋਤ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਅਪਡੇਟਾਂ ਦਾ ਭਰੋਸਾ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਉੱਚ ਉਪਲਬਧਤਾ, ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਗਲਤੀ ਤੋਂ ਬਚਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ AI ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਲਈ ਧੰਨਵਾਦ। ਇਸ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਮਨੁੱਖੀ ਸੰਪਰਕ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਇੱਕ ਸਵੈ-ਨਿਰਭਰ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦੀਆਂ ਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੀਆਂ ਹਨ:
- ਸਵੈ-ਡਰਾਈਵਿੰਗ: ਇੱਕ ਆਟੋਨੋਮਸ ਡੇਟਾਬੇਸ ਆਪਣੇ ਆਪ ਹੀ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਟਿਊਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, DBAs ਡੇਟਾਬੇਸ ਅਤੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਕੁਨੈਕਸ਼ਨ ਦੀ ਗਾਰੰਟੀ ਦੇਣ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਡੇਟਾਬੇਸ ਅਤੇ ਇਸ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੀ ਬਿਹਤਰ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਦੀ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਕੇ ਆਪਣੇ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਪਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
- ਸਵੈ-ਸੁਰੱਖਿਅਤ: ਇੱਕ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰ ਡੇਟਾਬੇਸ ਸਾਈਬਰ ਹਮਲਿਆਂ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੇ ਪੱਧਰ ਦਾ ਭਰੋਸਾ ਦੇ ਕੇ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨਦੇਹ ਹਮਲਿਆਂ ਤੋਂ ਬਚਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਡੇਟਾਬੇਸ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਹ ਜੋ ਪੈਚ ਜਾਂ ਐਨਕ੍ਰਿਪਟਡ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
- ਸਵੈ-ਮੁਰੰਮਤ: ਇਹ ਡੇਟਾਬੇਸ ਆਪਣੇ ਆਪ ਅੱਪਡੇਟ ਅਤੇ ਅੱਪਗਰੇਡ ਲਾਗੂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਇਹ ਡਾਊਨਟਾਈਮ ਅਤੇ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਵਿਘਨ ਨੂੰ ਕਾਫੀ ਹੱਦ ਤੱਕ ਘਟਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਓਰੇਕਲ ਦਾਅਵਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਸਦਾ ਸਵੈ-ਚੰਗਾ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਡੇਟਾਬੇਸ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਬਹਾਲ ਕਰਨ ਅਤੇ ਤਸਦੀਕ ਕਰਨ ਲਈ ਹਰ ਡਾਊਨਟਾਈਮ ਵਿੱਚ 2.5 ਮਿੰਟਾਂ ਤੋਂ ਵੀ ਘੱਟ ਸਮਾਂ ਲੈਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਭ ਤੋਂ ਤਾਜ਼ਾ ਅੱਪਡੇਟ ਸਥਾਪਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ।
ਕਿਹੜੇ ਹਿੱਸੇ ਇੱਕ ਆਟੋਨੋਮਸ ਡੇਟਾਬੇਸ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ?
ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਵੇਅਰਹਾਊਸ ਅਤੇ ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਇੱਕ ਆਟੋਨੋਮਸ ਡੇਟਾਬੇਸ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਡੇਟਾ ਦਾ ਗੋਦਾਮ
ਇਹ ਬਿਜ਼ਨਸ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਫਰਜ਼ ਨਿਭਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਦ ਡਾਟਾ ਵੇਅਰਹਾਊਸ ਵਾਤਾਵਰਣ ਸਾਰੀਆਂ ਡਾਟਾਬੇਸ ਲਾਈਫਸਾਈਕਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਲੱਖਾਂ ਕਤਾਰਾਂ 'ਤੇ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਸਕੈਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਮੰਗਾਂ ਲਈ ਸਕੇਲੇਬਲ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਕਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਲੈਣ-ਦੇਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ
ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਵਿਅਕਤੀਗਤਕਰਨ, ਅਤੇ ਧੋਖਾਧੜੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ ਸਮਾਂ-ਅਧਾਰਿਤ ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨਲ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕੁਝ ਹਨ ਜੋ ਇਸਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸੀਮਤ ਗਿਣਤੀ ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਸਥਾਪਿਤ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ, ਅਤੇ ਤੁਰੰਤ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤੀ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਲਾਭ
ਇੱਕ ਆਟੋਨੋਮਸ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦੇ ਕਈ ਫਾਇਦੇ ਹਨ।
- ਡਾਟਾਬੇਸ ਅਪਟਾਈਮ, ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਸਭ ਨੂੰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਸਵੈਚਲਿਤ ਪੈਚ ਅਤੇ ਫਿਕਸ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ।
- ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਦੁਆਰਾ, ਮਨੁੱਖੀ, ਗਲਤੀ-ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਪ੍ਰਬੰਧਕੀ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
- ਰੁਟੀਨ ਦੇ ਕੰਮ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਸਨ, ਜਿਸਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਲਾਗਤ ਘੱਟ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦਨ ਵਧਿਆ।
ਇੱਕ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਡੇਟਾਬੇਸ ਇੱਕ ਕੰਪਨੀ ਨੂੰ ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ ਕਾਰਜਾਂ 'ਤੇ ਡੇਟਾਬੇਸ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਨ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਨੂੰ ਮੁੜ ਫੋਕਸ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕੰਪਨੀ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਮੁੱਲ ਜੋੜਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡੇਟਾ ਮਾਡਲਿੰਗ, ਡੇਟਾ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਰ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਸਮਰੱਥਾ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ। ਕੁਝ ਖਾਸ ਹਾਲਤਾਂ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਡੇਟਾਬੇਸ ਇੱਕ ਕੰਪਨੀ ਨੂੰ ਇਸਦੇ ਡੇਟਾਬੇਸ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ DBAs ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਘਟਾ ਕੇ ਜਾਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਰਣਨੀਤਕ ਕਰਤੱਵਾਂ ਲਈ ਦੁਬਾਰਾ ਤਿਆਰ ਕਰਕੇ ਪੈਸੇ ਬਚਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਐਪ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ "ਗੋ-ਟੂ-ਮਾਰਕੀਟ" ਰਣਨੀਤੀਆਂ 'ਤੇ ਇਸਦਾ ਕੀ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪੈਂਦਾ ਹੈ?
ਤੁਹਾਡੇ ਵਿੱਚੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸ਼ਾਇਦ ਅਜਿਹੇ ਹਾਲਾਤਾਂ ਵਿੱਚ ਰਹੇ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਪੂਰੀ ਹੋ ਗਈ ਹੈ ਪਰ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਜਾਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਡੇਟਾਬੇਸ 'ਤੇ ਟੈਸਟ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ। ਦੇਰੀ ਕੁਝ ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਤੋਂ ਮਹੀਨਿਆਂ ਤੱਕ ਕੁਝ ਵੀ ਰਹਿ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਇਹ ਅਕਸਰ ਨਵੀਆਂ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਨੂੰ ਰੋਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਗਾਹਕ ਅਨੁਭਵ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਕੰਪਨੀ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਅਜਿਹੀ ਦੇਰੀ ਦਾ ਵਿਕਰੀ, ਕੰਪਨੀ ਅਤੇ ਗਾਹਕਾਂ ਦੀ ਸੰਤੁਸ਼ਟੀ 'ਤੇ ਸਿੱਧਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪੈਂਦਾ ਹੈ। ਆਟੋਨੋਮਸ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਪ੍ਰੋਵੀਜ਼ਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਮਿੰਟ ਲੱਗ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਣਾਉਣ, ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਅਤੇ "ਮਾਰਕੀਟ ਵਿੱਚ ਜਾਣ" ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਮਿਲਦੀ ਹੈ।
ਇਸਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਕਾਰੋਬਾਰ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕਿ ਸੰਗਠਨ ਨੂੰ ਸਾਰੀਆਂ ਐਪਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਸਹਿਜ ਪ੍ਰੋਵਿਜ਼ਨਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਕਰਨ 'ਤੇ ਖਰਚੇ ਗਏ ਸਮੇਂ, ਮਿਹਨਤ ਅਤੇ ਪੈਸੇ ਦੀ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮਾਤਰਾ ਦੀ ਬਚਤ ਵੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਆਟੋਨੋਮਸ ਡੇਟਾਬੇਸ ਸਬਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਕਈ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਨ, ਟੈਸਟਿੰਗ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਕੰਪਨੀ ਦੁਆਰਾ ਲਾਇਸੰਸਸ਼ੁਦਾ ਹੋਣੀਆਂ ਸਨ। ਡੇਟਾ ਏਨਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ, ਟਿਊਨਿੰਗ, ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕਸ, ਅਸਲ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਟੈਸਟਿੰਗ, ਡੇਟਾ ਮਾਸਕਿੰਗ, ਰੀਡੈਕਸ਼ਨ ਅਤੇ ਸਬਸੈਟਿੰਗ, ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਕਾਲਮਨਰ ਕੰਪਰੈਸ਼ਨ, ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਾਲਟ, ਇਨ-ਮੈਮੋਰੀ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ, ਅਤੇ ਵਧੀਆ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਉਪਲਬਧ ਉਤਪਾਦਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਹਨ।
ਆਟੋਨੋਮਸ ਡੇਟਾਬੇਸ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਲਾਉਡ ਦੀ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ, ਰਚਨਾਤਮਕ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਲਈ ਕੀਮਤੀ ਮਨੁੱਖੀ ਸਰੋਤ ਬੈਂਡਵਿਡਥ ਨੂੰ ਮੁੜ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦੀ ਤੈਨਾਤੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਨ 'ਤੇ ਖਰਚੇ ਗਏ ਸਮੇਂ, ਪੈਸੇ ਅਤੇ ਮਿਹਨਤ ਦੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਬਚਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਇੱਕ ਸ਼ਾਟ ਦੇ ਯੋਗ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਿਸ਼ਨ-ਨਾਜ਼ੁਕ ਡੇਟਾਬੇਸ ਲਈ ਜੋ ਕੰਪਨੀ ਦੀ ਤਲ ਲਾਈਨ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਆਟੋਨੋਮਸ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦਾ ਭਵਿੱਖ
ਡਾਟਾ ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਦਰ 'ਤੇ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ ਜੋ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਉਸ ਦਰ ਨੂੰ ਪਾਰ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ ਜਿਸ 'ਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ-ਨਾਜ਼ੁਕ ਸਮਝ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਇਸ ਨੂੰ ਹੱਥੀਂ ਸੰਭਾਲਿਆ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਆਟੋਨੋਮਸ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਵਧੀਆ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੇ ਕਾਰਨ ਸਟੈਂਡਰਡ ਡੇਟਾਬੇਸ ਨਾਲੋਂ ਕਈ ਫਾਇਦੇ ਹਨ।
ਉੱਦਮਾਂ ਤੋਂ ਉਮੀਦ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਇਹਨਾਂ ਲਾਭਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਲਾਭ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਣ, ਅਤੇ ਡਾਟਾਬੇਸ ਸੰਭਾਲ ਦੀ ਬਜਾਏ ਨਵੀਨਤਾ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਨ ਲਈ IT ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਖਾਲੀ ਕਰਨ ਲਈ ਇਸ ਡੇਟਾਬੇਸ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਸ਼ਿਫਟ ਹੋਣਗੇ।
ਸਿੱਟਾ
ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਰਵਾਇਤੀ ਡੇਟਾਬੇਸ ਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੰਭਵ ਵਰਕਲੋਡ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਆਈਟੀ ਟੀਮਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਨੂੰ ਇਹ ਵੀ ਗਰੰਟੀ ਦੇਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਕਿ ਸਾਵਧਾਨੀ ਵਜੋਂ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਵਾਧੂ ਪ੍ਰਬੰਧ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ।
ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਅਧਿਕਤਮ ਵਰਕਲੋਡ ਕੁਝ ਅਜਿਹਾ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜੋ ਹਰ ਰੋਜ਼ ਵਾਪਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕਦੇ-ਕਦਾਈਂ ਵਾਪਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਬਿਲਕੁਲ ਨਹੀਂ। ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਰਵਾਇਤੀ ਡੇਟਾਬੇਸ ਸਮਰੱਥਾ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਦੇ ਵੀ ਇਸਦੀ ਪੂਰੀ ਸਮਰੱਥਾ ਲਈ ਵਰਤੀ ਨਹੀਂ ਜਾਂਦੀ।
ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਬਿਲਕੁਲ ਉਹਨਾਂ ਸਰੋਤਾਂ ਲਈ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜੋ ਉਹ ਵਰਤਦੇ ਹਨ, ਨਵੇਂ-ਯੁੱਗ ਦੇ ਕਲਾਉਡ-ਅਧਾਰਿਤ ਡੇਟਾਬੇਸ ਅਤੇ ਓਰੇਕਲ ਵਰਗੇ ਡੇਟਾਬੇਸ ਪਾਵਰਹਾਊਸਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਯੂਨੀਵਰਸਲ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਗਾਹਕੀ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਧੰਨਵਾਦ। ਆਟੋਨੋਮਸ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦੇ ਨਾਲ ਗਣਨਾ ਅਤੇ ਸਟੋਰੇਜ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਜਾਂ ਘਟਾਉਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਵੱਡਾ ਫਾਇਦਾ ਹੈ। ਇਹ "ਸਿਰਫ਼-ਇਨ-ਟਾਈਮ" ਸਰੋਤ ਪ੍ਰਬੰਧ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਰਨ-ਟਾਈਮ ਖਰਚਿਆਂ 'ਤੇ 90% ਤੱਕ ਦੀ ਬਚਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਕੋਈ ਜਵਾਬ ਛੱਡਣਾ