Oracle Autonomous Database Cloud: Autonom in der Cloud

Oracle hat dieses Jahr eine autonome Datenbank vorgestellt. Der Begriff wurde beim autonomen Fahren abgeschaut. Dabei hat Beides einige Gemeinsamkeiten.

Relationale Datenbank-Management-Systeme (RDBMS) sind seit Jahrzehnten der Standard bei Datenbanken. Dank verbesserten...

Architekturen bei der Hardware und den Betriebssystemen gab es in jüngster Zeit enorme Verbesserungen bei Leistung, Verfügbarkeit und Sicherheit von RDBMS. Sie können mittlerweile so konfiguriert werden, dass kein Datenverlust entsteht und sie bieten viele Sicherheitsfunktionen, die vor gefährlichen internen und externen Attacken schützen.

Doch die Administration der Datenbankparameter sowie die fortlaufende Anpassung der Datenbankressourcen an die sich ändernden Anforderungen sind zeit- und personalintensiv – und fehleranfällig. Laut IDC werden bis zu 75 Prozent der Datenbank-Budgets für manuelles Management aufgewendet.

Cloud vereinfacht Operations

Die neuen Cloud-Datenbanken und die damit einhergehenden PaaS-Dienste lösen dieses Problem zum großen Teil. Sie bieten vor allem neue Möglichkeiten zur Skalierung, dem Deployment und der Agilität. Das hat dazu geführt, dass Datenbank-Workloads, die noch vor wenigen Jahren als zu groß oder als zu sensitiv eingestuft wurden, um sie außerhalb vom eigenen Rechenzentrum abzuarbeiten, inzwischen mehr und mehr in eine Public Cloud wandern.

Das bietet weitere Vorteile, die zunehmend genutzt werden. So lassen sich Datenbankfunktionen, wie zum Beispiel Deployment, Monitoring und Management, komplett automatisieren, was konsequenterweise zu mehr Effizienz und zu erheblichen Kosteneinsparungen führen kann.

Nicht nur automatisch, sondern autonom

Oracle hat diese Datenbankautomatisierung mit seiner autonomen Datenbank Autonomous Database Cloud noch eine Stufe weiterentwickelt. Um diese neue Technologie zu verstehen, muss man zunächst zwischen automatischen und autonomen Fähigkeiten unterscheiden.

Eine Funktion, welche Sicherheit und Failover übernimmt oder die Größe einer Datenbank anpasst, lässt sich schon länger automatisch ausführen. Wenn aber dafür ein Administrator zunächst auf eine Warnung reagieren muss, er anschließend Entscheidungen trifft und verschiedene Befehle eingibt, um die automatisierten Funktionen zu initiieren, ist das nicht autonom.

Ein Beispiel dafür ist, dass eine Warnmeldung über den Ausfall einer Komponente oder einem Leistungsabfall auf der Management-Konsole erscheint. Hier gibt es aber keine weiteren Informationen zur Problemdiagnose oder zur Fehlereingrenzung. Die Automatisierung hört bei der Warnmeldung auf – alles Weitere obliegt dem Administrator. Bislang gab es Verbesserungen an den administrativen Tools, um die Datenbankverwaltung zu automatisieren, doch diese basierten auf bekannten Problemen oder Anwendungsfällen mit festen Regeln, um die zugehörige Lösung vorzuschlagen oder direkt auszuführen.

Mit KI Unbekanntes fixen

Oracles autonome Datenbank verbindet dagegen die dynamische Agilität der Cloud mit der intelligenten Reaktionsfähigkeit eines adaptiven maschinellen Lernens (ML). Damit wird nicht nur wertvolle Arbeitszeit gewonnen, es werden auch keine Fehler mehr gemacht, wenn Probleme auftauchen, die es vorher noch nicht gab.

Dieser Ansatz verbessert sowohl die Datensicherheit als auch die Verfügbarkeit. Um die Bedeutung einer autonomen Datenbank zu verstehen, muss man einen Blick auf das Einrichten eines RDBMS werfen. Jedes RDBMS-Deployment erfolgt für ein bestimmtes Projekt und für eine bestimmte Workload. Dafür wird das System konzipiert und optimiert. Dieser Ansatz hat aber den großen Nachteil, dass die Datenbank schlecht skalierbar ist und nur mit großem Aufwand an veränderte Anforderungen angepasst werden kann.

Dreimal autonom

Oracle spricht deshalb bei seiner Autonomous Database von drei Vorzügen:

  1. Self-Driving: Die autonome Datenbank automatisiert Deployment, Management, Monitoring, Backup, Recovery und Optimierung der Datenbanken und der zugehörigen Infrastruktur.
  2. Self-Securing: Die autonome Datenbank ist sicherer als eine manuell betriebene, da sie sich automatisch vor internen und externen Sicherheitslücken und Angriffen schützt. In Verbindung mit der Oracle Cloud bietet die autonome Datenbank nicht nur eine kontinuierliche Erkennung von Angriffen, sondern sie patcht sich auch unmittelbar. Diese schnelle Reaktion ist besonders wichtig, denn laut Oracle treten 85 Prozent aller Sicherheitsverletzungen erst dann auf, wenn bereits eine CVE-Warnung (Common Vulnerability and Exposure) ausgegeben wurde. Ergänzt wird das Sicherheitskonzept durch eine End-to-End-Verschlüsselung.
  3. Self-Healing: Die autonome Datenbank bietet präventiven Schutz vor ungeplanten Ausfällen sowie eine schnelle und automatische Wiederherstellung nach Problemen, ohne dass es eine Downtime gibt. Hierzu dient Oracles Autonomous Health Framework. Dabei handelt es sich um ein KI-basiertes Availability und Performance Management. Hierin sind mehrere Diagnosefunktionen und Analysen integriert, die in Echtzeit ablaufen und bei Bedarf alle erforderlichen Maßnahmen automatisch ergreifen, um eventuelle Betriebsstörungen zu vermeiden.

Ohne menschliche Eingriffe ist es wesentlich effizienter, neue Datenbanken bereitzustellen, zu konfigurieren, zu verwalten, abzustimmen, zu reparieren und zu sichern. „Unsere Autonomous Database revolutioniert das Datenbank-Management und ermöglicht Unternehmen den Wechsel von Datenbankeinrichtern zu Datenbanknutzern“, heißt es in der Produktbeschreibung von Oracle.

Von Analystenseite bekam Oracles autonome Datenbank gute Bewertungen. IDC verfasste eigens eine Research Note zum Thema. Darin heißt es unter anderen: „Wir empfehlen jedem CIO eine umgehende Prüfung, wie und wo eine solche Datenbank sinnvoll zum Einsatz kommen könnte sowie den Start eines kleinen Evaluierungsprojektes, um ein breites Deployment vorzubereiten.“

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Artikel wurde zuletzt im November 2018 aktualisiert

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