Uma cultura orientada por dados se faz necessária quando uma empresa mira a inovação digital. Porém, as infraestruturas tradicionais de gerenciamento de dados são rígidas e incapazes de combinar diversos tipos de informações. Nesse sentido, enfrentamos o desafio de armazenar, gerenciar, proteger volumes crescentes de dados e extrair insights deles. Com dados na nuvem e o fato de que eles estão se aproximando mais da aplicação e do usuário, vemos atualmente bancos de dados mal gerenciados, colocando o papel do analytics em risco.

As organizações que não conseguem obter informações precisas, relevantes e confiáveis a partir de seus dados, administram uma infraestrutura legada de datacenter baseada em matrizes SAN (do inglês “storage area network” ou rede privativa de armazenamento) e redes de malha de armazenamento. Esses centros de dados "definidos por hardware" são, em essência, o primeiro problema. O que é necessário é uma plataforma de serviços de dados que suporte uma arquitetura aberta e de alta disponibilidade, assegurando negócios de acesso contínuo e insights a partir dos dados, em que a própria infraestrutura seja invisível aos usuários.

Arquitetura aberta

Para transformar os dados em uma vantagem competitiva, é preciso entender que eles vêm de diferentes áreas de negócios e precisam ser organizados de três formas primárias: bancos de dados relacionais, dados não estruturados e dados de alta velocidade. Como os dados são diversos, sua coleta muitas vezes resulta na formação de silos ou repositórios individuais e não há coesão entre essas fontes porque os formatos de armazenamento e os tipos de dados são diferentes.

A partir da organização dos dados, os silos podem ser eliminados aderindo a padrões abertos, oferecendo escolhas e evitando o bloqueio tanto aos usuários quanto aos clientes e operadores. Isso ajuda a empresa a trazer todos os tipos de dados e, consequentemente, a consumir esses dados. Ou seja, usá-los para obter insights buscando uma melhor tomada de decisão. Essa versão também suporta um modelo de TI centrada em API, pois garante que os dados possam ser coletados, não importando a fonte, uma vez que há interoperabilidade de software por meio de terminais genéricos.

Máxima disponibilidade da infraestrutura

Maximizar uma infraestrutura exige sistemas com auto-reparação, que possam ajustar dinamicamente o caminho de acordo com a carga de trabalho e aplicar transformações de dados com base em heurística. Ao projetar esses ambientes, é necessário disciplina uma vez que a colocação e o layout da aplicação são importantes e precisam levar em conta a soberania dos dados, a afinidade, disponibilidade e a redundância da carga de trabalho de forma antecipada.

Os dados disponíveis (ao máximo) são simples de gerenciar por meio de uma central de gerenciamento que oferece recursos de ponta a ponta para alertas, eventos e monitoramento. Ele aproxima os dados do analytics - que é onde eles devem estar.

Mas o que isso significa? Vejamos um ambiente tradicional de banco de dados em que uma aplicação ou atualização de banco de dados pode causar problemas entre sistemas. Nesse caso, os DBAs tiram uma “foto” antes de cada atualização, caso precisem voltar para um estado ideal. Com uma arquitetura de dados altamente disponível, isso pode ser totalmente evitado e quaisquer atualizações na infraestrutura subjacente que suporta seus dados são contínuas sem interrupção dos serviços. Agora, adicionar capacidade de armazenamento ou desempenho, ou realizar uma atualização de software, é contínuo e sem interrupções para seus serviços de dados.

Tornando a infraestrutura de dados invisível

Uma infraestrutura de dados competitiva é efetivamente invisível, confiável e autônoma. Ela é confiável porque já leva em consideração a segurança de dados e aplicações, governança e conformidade. É autônoma porque reúne a simplicidade semelhante à nuvem e facilidade de uso para provisionamento, gerenciamento e correção de bancos de dados.

O gerenciamento tradicional do banco de dados é feito por meio de uma abordagem de silo propenso a erros de provisionamento ou clonagem, o que consome muito tempo e torna a resolução de problemas excepcionalmente difícil. Com uma infraestrutura de dados invisível, você sabe que o ambiente está integrado com suas ferramentas de automação e dá aos DBAs a capacidade de criar um catálogo de autoatendimento, ou seja, permite controlar quem tem acesso e a o que tem acesso (provisionamento, clone, patch etc.), possibilita definir quantidade de recursos (armazenamento, RAM, vCPU) e por quanto tempo.

Com alto nível de conectividade atualmente, as empresas não têm tempo e nem recursos para realizar estas funções manualmente, principalmente pelo grande volume de “peças móveis”, ou melhor, aplicações. Hoje, administradores de bancos de dados (ou DBAs) devem ser capazes de copiar/colar uma determinada instância de banco de dados e criar clones a partir de qualquer ponto.

Como construir infraestrutura invisível

Para construir uma infraestrutura de dados invisível, a organização deve seguir uma abordagem definida por software aos serviços de dados. Ao adicionar as ferramentas necessárias para arquitetar um plano invisível apto a orquestrar as funções de bancos de dados, a empresa pode unificar o armazenamento e o consumo de dados por meio de uma plataforma de serviços de dados que seja aberta, com suporte tanto on-premises quanto na nuvem pública.

Usando um software de gerenciamento de banco de dados integrado, é possível por exemplo, automatizar e utilizar da simplicidade de um clique, além de entregar operações invisíveis para provisionamento de banco de dados, ciclo de vida e gerenciamento de cópia de dados. Em essência, essa plataforma abre o caminho para as vantagens inerentes aos Bancos de Dados como Serviço (DBaaS).

Como benefício ao negócio, destaca-se a implementação de um ambiente ideal para dados estruturados e não estruturados com armazenamento bruto em uma experiência semelhante à nuvem, com automação API-first completa e autosserviço. Quando instalado, você pode tirar vantagem da agilidade de adotar o DevOps enquanto mantém as aplicações corporativas tradicionais. Nesse cenário, também é possível acelerar o provisionamento de novos servidores de arquivos, obter repositórios de objetos e bancos de dados com recuperação simplificada, capacitando os usuários finais (incluindo DBAs) e reduzindo a dependência de equipes de infraestrutura e operações. Ou seja, as vantagens são visíveis com uma infraestrutura de dados invisível!