数据库自动化

引言

数据库作为数据存储库，在现代组织中存储信息方面发挥着至关重要的作用。它们存储着关于用户、系统和组织的有价值和敏感的数据。数据库管理员 (DBA) 使用数据库管理系统 (DBMS) 等技术解决方案来管理、处理和更新这些信息。

然而，这些操作中涉及的任务变得可预测、重复且规模巨大，超出了手动 DBA 技能的能力范围。因此，许多公司正在采用数据库自动化——一种旨在自动化各种数据库管理操作的方法。

本文旨在探讨与数据库自动化相关的考虑因素和最佳实践。

数据库自动化

数据库自动化通过专门构建的工具运行，这些工具为 DBMS 和相关基础设施任务提供一系列自动化功能。让我们探讨一些数据库自动化工具通常提供的关键功能。

主要功能

i) 数据处理

自动化包括数据收集、复制、清理和迁移等任务。这些过程增强了数据的意义、安全性、可靠性，并使其随时可以根据需要立即处理。

ii) 配置与设置

自动化促进了软件开发生命周期 (SDLC) 各个阶段数据库环境和存储库的设置。目标是确保配置的数据库集群满足开发、质量保证 (QA) 和 IT 运营团队严格的安全、高性能和可靠性标准。

iii) 负载均衡

自动化负载均衡优化了数据库在吞吐量、延迟和资源利用率方面的性能。此过程涉及在多云和混合基础设施环境中平衡服务器之间的工作负载。目标是优化整体系统性能，增强安全措施，并有效管理成本投入。

iv) 灾难恢复和准备

当关键信息资产被销毁时，公司遵守监管标准和消费者期望的能力就会受到损害。然而，这使得减轻风险措施变得必要。这些策略包括：

• 数据库冗余：创建冗余数据库以支持数据可用性和弹性。
• 地理分布：将数据库分布在不同的服务器位置，以减少局部灾难的影响。
• 自动触发防御系统：在网络世界中，结合自动化防御系统以快速对抗威胁。

v) 备份与恢复

备份和恢复都需要自动化调度系统。它们有助于减少此类损失，尤其是在安全网络被攻破导致机密数据库降级的情况下。

vi) 安全增强

为了增强安全性，良好的身份验证和访问管理系统是必要的。组织策略决定了数据库系统中要使用的正确权限类型。未能制定适当的安全法规可能会带来许多安全风险。

vii) 合规性

组织必须满足许多合规性要求，例如在传输给缺乏必要用户授权的第三方合作伙伴之前对用户数据进行匿名化处理（GDPR）。为了避免罚款、诉讼和客户缺乏信任，数据匿名化自动化在隐私方面对于企业尤为重要。

viii) 审计和报告

自动化用于监控数据库更新，并确保组织遵守组织和监管规定。数据库审计提供了对流程、系统和数据如何遵守要求的深入了解。这使得能够检测任何异常情况并立即采取补救措施，以免影响组织的运营。

如何自动化数据库

自动化数据库时，最好有一个清晰的策略，因为这可能与几个风险相关。以下是在选择自动化之前需要考虑的重要因素：

• 浪费流程：为了解决这些问题，组织可能会实施自动化解决方案，但这只会引入错误、瓶颈和更多低效率，从而无法解决任何问题。
• 数据一致性：自动化允许将一套规则应用于某些信息资产。这种不一致或偏差以及其他不一致性可能会发生在数据库本身。
• 数据库调优：首先，在进行实施之前，了解需要测试和基准测试的内容至关重要。当试图构建跨异构多云以及混合环境的高可用集群时，这个问题变得更加复杂。
• 简单任务：这可能听起来有点违反直觉，但有时执行手动过程会比执行脚本更快、更容易，例如在有简单的数据库管理任务时。
• Schema 变更：自动化需要跟踪数据库更新、处理冲突、配置和权限，以及与更大系统的连接。忽略其中一些元素可能意味着在实施或自动化情况下发生重要更改。

风险管理

自动化包含异常的数据库需要对自动化技术或脚本进行彻底测试，以降低相关风险。在流程早期，定期测试可以找出弱点并识别潜在的自动化。跟踪和解决数据库及其所依赖的子结构之间的依赖关系也很重要。如果自动化脚本不考虑所有依赖关系，它们可能会成为单一故障点，最终导致性能问题、安全漏洞或不合规。

确保成功自动化

为确保数据库自动化成功

仔细测试自动化技术将指出未来自动化的边界以及新的自动化候选者。

通过注意数据库依赖关系以及性能下降和安全问题等问题，可以减轻这些问题的发生。

1. 您应该自动化数据库中的数据输入及其输出

每个数据库管理员都执行日常但同样重要的数据输入和输出功能。以下是两种简单的自动化数据输入方法：

• Stackby 表单：Stackby 允许您使用“表单”轻松将数据输入到表中。使用此类表单将有助于不同的目的，例如收集信息和进行调查，这可以提高工作效率。示例：开发用于面试申请的申请人跟踪系统。
• 开发一个具有表单布局的申请人表单视图。
• 添加与行标题相关的字段（例如，姓名、申请职位、电话、简历附件）。
• 更改表单元素和其他设置，例如背景，将其导出为 Excel 文件，最后通过电子邮件和其他平台（例如将其嵌入到网站中）共享。每次提交表单后，Stack 表中都会自动创建新行。

2. 与其他数据库和电子表格通信信息。

数据库/电子表格的互操作性实现了有效的数据共享。在各种平台之间传输数据变得自动化，从而节省了劳动力并提高了效率。

3. 设置通知以监控数据库增长。

自动化通知有助于组织跟踪数据库的增长。通过提醒特定事件或阈值，实现主动管理，确保及时干预。

4. 自动化您的（营销）报告

报告任务的自动化，尤其是在营销方面，有助于优化报告生成和传播过程，从而提高效率。这涉及自动收集和可视化数据，从而节省时间和金钱。

这意味着您节省了数据库管理流程中使用的时间和资源，因为它可以让您专注于提高数据库生产力的重要和其他相关领域。

自动化数据库包括使用自动操作活动和自动修订协议，这些活动和协议在处理数据库时处理管理问题。采用此方法是为了防止在部署过程中出现错误，提高可靠性，并加快修改的采用。它自动化数据库，使员工能够优先处理其他重要职责，例如代码更新、修补、升级、故障转移、扩展、配置和恢复。

数据库由 schemas、存储过程和现有数据组成，这使得修改复杂。在生产环境中运行的实时数据库进行修改时，用新信息替换旧信息并不容易。进行更改时，始终建议在进一步操作之前对其进行测试，主要是在开发阶段的沙盒环境中的预生产数据库中进行测试，然后再将其推送到生产环境。

Amazon RDS 是亚马逊网络服务于 2009 年推出的首批自动化数据库服务之一，并确立了这一概念。此后，微软于 2010 年推出了其版本的云计算，称为 Azure。还有其他工具用于数据库自动化，例如 Stratavia Data Palette、GriddApp 和 BladeLogic Database Automation (BMC)。

实际用例

通过在实际用例中利用自动化系统，不同行业能够开展有效的日常运营，从而实现高性能。

• 零售行业用例

例如，考虑一家利用数据库自动化来改善库存维护的大型零售商。通过使用链接的 POS 终端和自动化数据输入系统，当客户购买商品或供应商重新进货时，该零售商会实时更新其库存水平。这种自动化不仅最大限度地减少了手动数据输入错误，还提供了库存的及时视图，以促进及时补货和避免缺货，从而提高客户满意度和忠诚度。

此外，自动化允许零售商监控客户的购买习惯并更好地预测购买。这种库存管理系统确保有足够的商品库存，以确保最终客户的可用性。

• 医疗保健行业用例

数据库自动化在医疗保健领域很重要，因为它使患者文件的管理变得简单安全。在这种情况下，医疗机构可以采用自动化系统进行患者数据输入，以便在咨询、实验室报告或治疗后，中央数据库中的信息将自动生成，而无需手动输入。

它最大限度地减少了人为输入错误，并为医务人员提供了实时患者信息，从而改善了护理服务。工作人员应通过发送自动通知或警报，自动提醒未来的预约、适当的检查和处方。

此外，自动化支持 HIPAA 法案，其中患者的私人信息受到保护，免受未经授权的访问，这可能会导致数据泄露。

数据库自动化在零售业库存管理或医疗保健患者记录的两种情况下都简化了操作。

这些实际示例展示了自动化在不同行业中的变革力量，使它们能够专注于核心业务活动，同时优化其运营。

未来趋势

然而，数据库自动化的前景仍然充满活力，因为它融合了云计算、大数据和物联网等先进技术，使组织更加高效、可扩展和响应迅速。几个关键趋势正在塑造数据库自动化的未来：

1. 人工智能驱动的自动化

人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的预测数据分析、智能决策和自修复能力正在改变数据库自动化。通过历史数据模式，由智能驱动的辅助系统可以预测问题和瓶颈，然后提前采取纠正措施。例如，由人工智能驱动的算法可以提高查询性能、自动化索引调优并预测系统故障以进行早期维护，从而最大限度地提高数据库系统的效率。

2. 用于数据库管理的预测分析

数据库管理现在结合了预测分析，用于预测未来趋势、弱点或资源需求。预测模型使用现有记录来估计未来空间和资源的需求。它还可用于预测安全风险以及工作负载模式。这种主动策略可以及时干预，优化可用资源利用率，并避免可能出现的任何中断。

3. DevOps 集成

对于 DBA 或数据库管理软件而言，数据库自动化是 DevOps 实践的重要组成部分，它允许与开发人员和运营团队顺利协作。DevOps 流水线包括自动化工具和实践，以实现数据库更改的 CI/CD。通过自动化测试、版本控制和部署，可以保持一致性、减少部署错误并加速新数据库功能和更新的发布。

4. 云原生自动化

自动化数据库——随着云采用的增加而演变。自动化工具的开发是为了与云中数据库配置、扩展和管理产品相匹配。此外，无服务器数据库和托管服务简化了操作，同时隐藏了基础设施复杂性和日常维护的详细信息。

5. 自主数据库管理系统

自主数据库管理系统标志着自主（自驱动）、自保护和自修复数据库领域的重大进步。这些系统正在利用人工智能、自动化和机器学习来承担性能调优、安全补丁、备份和更新等重复性工作，从而减少人为错误。

这意味着未来数据库自动化将超越日常流程，成为创新驱动力，提升竞争力和健壮性。数据库自动化的持续进步受到人工智能、预测分析和云原生架构等尖端技术的推动，使组织能够保持动态、安全并与数字环境的快速发展保持同步。

挑战与解决方案

数据库自动化本身也带来了一系列挑战，通常基于技术因素或安全问题。更多时候，问题出在组织本身。以下是对挑战和潜在解决方案的深入探讨：

1. 遗留系统集成

使用过时基础设施的遗留系统难以集成到现代自动化数据库驱动系统中。这些系统可能没有 API 或与新的自动化工具不兼容。

解决方案：使用中间件解决方案或 API 作为遗留系统和新系统之间的桥梁，以实现数据传输和通信。渐进式现代化方法，例如分阶段迁移或遗留系统封装，可以减少集成困难。

2. 数据安全问题

自动化可能会带来弱点，例如数据泄露、用户入侵或黑客攻击。敏感数据的传输和存储必须加密，但这增加了自动化过程的复杂性。

解决方案：使用强大的加密技术、多因素身份验证和访问控制来保护数据。安全审计、入侵检测系统和全天候监控可以主动识别安全风险。

3. 技能差距和培训需求

数据库自动化通常需要自动化工具、脚本语言、云技术和网络安全方面的专业知识。组织可能缺乏合格人员，或者员工可能不愿接受自动化。

解决方案：投资培训计划以重新培训现有员工或招聘自动化专家。建立终身学习文化并进行实践培训可以帮助员工更快地适应自动化规则。

4. 实施的复杂性

跨不同数据库、平台和环境的自动化会导致不一致或错误。这些通常不会在开发阶段出现，而是在新环境中部署自动化时出现。

解决方案：仔细计划和测试。确保自动化旨在减轻负担，而不是加重负担。增量实施自动化并根据反馈微调流程将使复杂的实施更易于管理。

5. 抗拒变革

对传统方法的熟悉可能会使员工不愿接受自动化流程。对自动化缺乏信心或害怕失业可能会造成干扰。

解决方案：让员工参与自动化之旅，营造变革和创新文化。清楚地解释自动化的优势，包括提高生产力（没有人为错误）和为员工提供更具战略性的工作。邀请反馈并确保满意度，以赢得人心。

克服这些障碍需要技术方法、培训和组织变革管理的综合策略。克服这些障碍意味着数据库自动化的顺利进行，从而带来效率、安全性和竞争力。

行业洞察

数据库自动化在各个行业中以独特的方式应用，根据其特定需求和挑战量身定制

1. 医疗保健

应用：医疗保健组织尤其利用数据库自动化来维护患者记录和计费程序等方面。这对于满足 HIPPA（健康保险流通与责任法案）标准尤为重要，该标准对患者的敏感信息规定了严格的规定。

重点领域：自动化患者注册、账单和索赔处理、医疗物资管理以及保护数据隐私。

2. 金融和银行

应用：金融公司利用自动化来遵守法规、管理风险和顺利运营业务。他们自动化与账户管理、欺诈检测和报告相关的活动。

重点领域：例如，KYC（了解您的客户）、财务报表的自动化报告系统；实时交易监控。

3. 制造业

应用：在制造业中，数据库自动化对于优化供应链管理和跟踪库存、规划生产或设置质量控制是必不可少的。

重点领域：自动化库存、优化供应链，以及通过物联网传感器进行预测性维护；自动化生产线数据收集。

4. 零售和电子商务

应用：数据库自动化用于零售行业，用于库存控制、个性化客户服务和分析购买模式，从而制定有针对性的营销策略。

重点领域：功能包括自动化库存更新、客户关系管理 (CRM)、有针对性的广告，以及基于用户购买历史的个性化推荐。

5. 电信

应用：网络管理、计费系统、客户服务和自动化服务交付——电信公司正在使用数据库自动化。

重点领域：自动化网络配置、客户支持系统、计费和支付处理、实时服务监控。

6. 政府和公共服务

应用：许多政府部门专注于自动化以提供公民服务、数据管理和合规性。

重点领域：自动化人口记录管理、许可证处理以及用于法规遵从和数据安全的报告。

结论

因此，数据库自动化是当代组织文化向前迈出的重要一步。因此，它成为简化操作、加强安全控制和实现操作合规性的重要工具。仔细检查依赖关系、适当的测试和智能规划对于成功集成自动化工具至关重要。自动化提高了工作流程效率，使企业能够专注于创新和主要活动，由 Amazon RDS 和 Azure 等领先服务提供。