托管式数据库也称为“数据库即服务”(DBaaS),是云端服务,由提供商负责数据库预配、扩缩、维护和优化。这与自行管理的数据库不同,在自行管理的数据库中,组织的 IT 或开发团队负责这些任务。
数据库基础设施是许多企业的痛点。由于几乎每个员工都会与客户和组织数据进行交互,因此根据您的应用需求选择并维护合适的数据库至关重要。最佳维护实践是确保数据库始终可用且保持良好运行状态的关键。
数据库管理包括以下三类任务:
无论您的数据库位于何处,您都可以自行管理或完全托管。
这些选项如下所示:
数据库可以从自行管理的本地部署迁移到托管式云服务,这通常是为了获得云的可伸缩性、敏捷性、安全性和成本效益。迁移通常通过以下两种方式之一完成:
第一种数据库迁移策略的效率更高,而第二种策略则可让那些面临迁移到云的时间压力的组织(或许是由于数据中心租约到期)而受益。
由于数据库对于业务运营至关重要,因此它们必须提供足够的性能,并严格限制停机时间。
使用自行管理的数据库时,您的内部团队负责所有管理和维护任务。找到具备适当资格的数据库管理员来维护企业级数据库可能比较困难。对于没有深厚 IT 资源的中小型企业来说尤其如此,但也会影响拥有大型、复杂数据库舰队的大型企业。
自行管理需要投入大量时间,否则可以将这些时间花在差异化的活动上,如应用开发、架构设计和数据分析。随着时间的推移,数据库自行管理会增加费用,超出了创新带来的机会成本。如果以手动方式执行维护任务,引入错误的可能性会增加,在自动化系统执行更可靠的日常任务中尤其如此。
此外,扩缩自行管理的数据库可能非常困难,并且会占用大量资源。对于本地解决方案,增加计算、存储或网络需求可能需要额外的硬件资源。根据数据库类型,增加事务量需要进行优化以保持性能。
一些企业依靠私有云来自动执行数据库维护任务。这些任务可能包括执行修补、协助预配或协助从数据库故障恢复(故障切换)。
作为全托管式服务产品的一部分,云服务提供商可以进一步自动执行设置、维护和优化任务。
AI 正日益成为数据库自动化的关键部分。机器学习和 AI 算法会分析数据库使用模式,以检测性能和安全异常情况、优化查询并调优性能。
云端全托管式数据库可帮助您拓展业务,同时消除日常繁琐工作,让数据库保持最佳运行状态。其中一些好处包括:
易用性
托管式数据库的提供商负责所有运营、维护和行政管理任务,让您的团队免于承担这些责任。
高可用性
系统会持续监控并优化托管式数据库,以获得最佳可用性,通常以服务等级协议 (SLA) 作为保证。
伸缩能力更强
当您需要更多容量时,可以轻松扩容数据库,无需额外购买服务器。在某些情况下,您的数据库可以根据应用需求自动扩缩。
确保数据库完全安全是一项复杂的工作,需要不断更新来防范新的威胁。大型服务提供商拥有规模更大的安全专家团队,超出了大多数组织可以自行组建的安全专家团队。
云的规模经济通常可以降低运营成本,而云服务提供商也可以减轻您的数据中心建设和维护负担。
有更多时间创新
通过减少花在运营任务上的时间,您的 IT 团队可以将更多精力放在组织创新上。
第一步是选择适合您具体业务目的的云数据库类型。您的应用需求、开发团队的技能以及数据分析和 AI 需求都将帮助您确定合适的数据库引擎。
下一步是选择一个为您所选的数据库引擎提供全托管式服务的提供商。调查提供商在安全性、可靠性和行业经验方面的过往表现。确保提供商能够针对您未来的发展进行扩容,并询问他们是否有专业的服务产品以及迁移到其数据库服务的财务奖励。
云服务提供商的技术能力有所不同。寻找一家使用最先进的 AI 技术的提供商来为其数据库自动化提供支持,同时简化数据库开发者和用户的体验。
选择提供商后,请查看您的数据库迁移选项。虽然迁移需要时间和资金,但它可以提高效率、可靠性、可伸缩性、功能和安全性方面的优势,值得投资。