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  • February 1, 2019

O que esperar do Oracle Autonomous Transaction Processing Cloud

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O Oracle Autonomous Transaction Processing Cloud é parte da família do Oracle Autonomous Database e é capaz de proteger, atualizar, monitorar os sistemas e solucionar problemas de um banco de dados sem necessidade de um comando manual.

Por Maria Colgan *

O Presidente Executivo e CTO da Oracle Larry Ellison anunciou recentemente a disponibilidade geral do Oracle Autonomous Transaction Processing Cloud Service, o mais novo membro da família de Oracle Autonomous Database. Ele combina a flexibilidade da nuvem com o poder da aprendizagem de máquina para fornecer gerenciamento de dados como um serviço.

Tradicionalmente, a criação de um sistema de gerenciamento de banco de dados exigia que uma equipe de especialistas criasse e mantivesse manualmente uma pilha complexa de hardware e software. Como cada sistema é único, essa abordagem levou a economias de escala insatisfatórias e à falta da agilidade normalmente necessária para dar à empresa uma vantagem competitiva.

O Autonomous Transaction Processing permite às empresas executar com segurança uma mistura complexa de transações, relatórios e processamento em lote de alto desempenho utilizando a plataforma mais segura, disponível, com alto desempenho e comprovada — o banco de dados Oracle — no Exadata na nuvem. Ao contrário dos bancos de dados de processamento de transações gerenciados manualmente, o Autonomous Transaction Processing fornece computação e armazenamento instantâneos e elásticos, assim apenas os recursos necessários são provisionados a qualquer momento, diminuindo consideravelmente os custos de tempo de execução.

Leia mais: Por que os Sistemas Autônomos são críticos para o futuro dos negócios

O que significa o "Autonomous" no Autonomous Transaction Processing?

Autocondução

O Autonomous Transaction Processing é um banco de dados que se conduz sozinho, o que significa que ele elimina o trabalho humano necessário para provisionar, proteger, atualizar, monitorar, fazer backup e solucionar problemas de um banco de dados. Esta redução nas tarefas de manutenção do banco de dados diminui os custos e libera os escassos recursos de administrador para trabalhar em tarefas de maior valor.

Quando um banco de dados de Autonomous Transaction Processing é solicitado, um Oracle Real-Application-Cluster (RAC) é provisionado automaticamente na Exadata Cloud Infrastructure. Essa configuração de alta disponibilidade se beneficia automaticamente de muitas das funcionalidades de melhoria de desempenho da Exadata, tais como cache flash inteligente, comunicação Exafusion por meio de uma rede InfiniBand super-rápida e índices de armazenamento automático.

Além disso, quando chega o momento de atualizar o Autonomous Transaction Processing, os patches são aplicados de forma contínua nos nós do cluster, eliminando o tempo de inatividade desnecessário. Oracle também aplica automaticamente todos os patches de clusterware, SO, VM, hipervisor e firmware.

No Autonomous Transaction Processing, o usuário não obtém privilégios de login do SO ou de SYSDBA, assim, mesmo que você queira realizar as tarefas de manutenção sozinho, não consegue. É como um carro com a tampa do motor lacrada para que não possa trocar o óleo ou adicionar líquido refrigerante ou realizar qualquer outra manutenção você mesmo.

Muitos clientes querem migrar para a nuvem devido à elasticidade que ela pode oferecer. A capacidade de dimensionar em termos de computação e armazenamento apenas quando necessário permite que as pessoas realmente paguem pelo uso. O Autonomous Transaction Processing não só permite a você dimensionar recursos de computação e armazenamento, como também permite fazê-lo de forma independente online – sem a necessidade de tempo de inatividade de aplicativos.

Autoproteção

O Autonomous Transaction Processing também é autoprotegido, uma vez que se defende contra os ataques externos e usuários internos mal-intencionados. Os patches de segurança são aplicados automaticamente a cada trimestre. Isto é muito mais cedo do que na maioria dos bancos de dados operados manualmente, reduzindo uma janela desnecessária de vulnerabilidade. A aplicação de patches também pode ocorrer fora do ciclo se for descoberto um ataque de dia zero. Novamente, estes patches são aplicados de forma contínua nos nós do cluster, evitando o tempo de inatividade do aplicativo.

Mas aplicar patches é apenas uma parte do quadro. O Autonomous Transaction Processing também se protege com criptografia “always-on” (sempre ativa), isto significa que os dados são criptografados em repouso, mas também durante qualquer comunicação com o banco de dados. Os clientes controlam as suas próprias chaves de criptografia para melhorar ainda mais a segurança.

O Autonomous Transaction Processing também se protege de administradores de nuvem da Oracle utilizando o Oracle Database Vault. O Database Vault permite que os administradores de nuvem da Oracle façam exclusivamente as suas tarefas, mas os impede de ver qualquer repositório de dados de clientes no Autonomous Transaction Processing .

Por fim, os clientes não recebem acesso ao sistema operacional ou ao privilégio de SYSDBA para evitar violações de segurança de usuários internos mal-intencionados ou de credenciais de administrador roubadas mediante um ataque de phishing.

Autorreparação

O Autonomous Transaction Processing se recupera automaticamente de quaisquer falhas sem tempo de inatividade. O serviço é implementado na nossa Exadata Cloud Infrastructure, que tem redundância integrada em todos os níveis da configuração de hardware para proteger contra quaisquer falhas de servidor, armazenamento ou rede.

O Autonomous Transaction Processing efetua backups automáticos do banco de dados à noite e proporciona a capacidade de restaurá-lo a partir de qualquer backup no arquivo. Ele também tem a capacidade de retroceder dados até um momento no passado para reverter quaisquer erros de usuário utilizando as capacidades exclusivas do Flashback Database da Oracle. 

Como os usuários não têm acesso ao SO, a Oracle deve diagnosticar quaisquer problemas que possam ocorrer. O Machine Learning é usado para detectar e diagnosticar quaisquer anomalias. Se o banco de dados detectar um erro iminente, recolhe estatísticas e as envia para diagnósticos de IA para determinar a causa. Se for um problema conhecido, a correção é aplicada rapidamente. Se for um problema novo, um pedido de atendimento será aberto automaticamente com o suporte da Oracle.

Como o Autonomous Transaction Processing difere do Autonomous Data Warehouse?

Até agora, toda a funcionalidade que descrevi é partilhada entre o Autonomous Data Warehouse e o Autonomous Transaction Processing. Onde os dois serviços diferem está realmente dentro do banco de dados propriamente dito. Embora ambos os serviços utilizem Banco de Dados 18c, eles foram otimizados de forma diferente para dar suporte a duas cargas de trabalho muito diferentes, mas complementares. O principal objetivo do Autonomous Data Warehouse é alcançar análises complexas rápidas, enquanto o Autonomous Transaction Processing foi projetado para executar um elevado volume de transações simples eficientemente.

Configuração

As diferenças nos dois serviços começam na forma como os configuramos. No Autonomous Data Warehouse, a maior parte da memória é alocada para o PGA para permitir que junções paralelas e agregações complexas ocorram na memória, em vez de despejá-las no disco. Já no Autonomous Transaction Processing, a maior parte da memória é alocada para o SGA para garantir que o conjunto de trabalho crítico possa ser armazenado em cache para evitar E/S.

Formato dos Dados

Também armazenamos os dados de forma diferente em cada serviço. No Autonomous Data Warehouse, os dados são armazenados em um formato colunar, pois é o melhor formato para o processamento de análises. No Autonomous Transaction Processing, por outro lado, os dados são armazenados em um formato de linha. O formato de linha é ideal para o processamento de transações, uma vez que permite o acesso e atualizações rápidos de todas as colunas de um registro individual, já que todos os dados de um determinado registro são armazenados juntos na memória e no armazenamento. 

Coleta de Estatísticas

Independentemente do tipo de serviço de banco de dados autônomo que você utilizar, as estatísticas do otimizador serão mantidas automaticamente. No Autonomous Data Warehouse, as estatísticas – incluindo histogramas – são mantidas automaticamente como parte de todas as atividades de carga em massa. No Autonomous Transaction Processing, os dados são adicionados utilizando declarações de inserção mais tradicionais, de modo que as estatísticas são colhidas automaticamente quando o volume de dados muda significativamente o suficiente para fazer diferença para as estatísticas.

Otimização de Consultas

As consultas executadas no Autonomous Data Warehouse são automaticamente paralelizadas, uma vez que tendem a acessar grandes volumes de dados para responder à questão comercial. Índices são utilizados no Autonomous Transaction Processing para acessar apenas as linhas de interesse específicas. Também utilizamos o RDMA no Autonomous Transaction Processing para fornecer acesso direto de baixo tempo de resposta aos dados armazenados na memória em outros servidores do cluster.

Gerenciamento de Recursos

Tanto o Autonomous Data Warehouse quanto o Autonomous Transaction Processing oferecem vários “serviços” de banco de dados para facilitar aos usuários controlar a prioridade e o paralelismo utilizados por cada sessão. Os serviços predefinem três níveis de prioridade: baixa, média e alta, e os usuários podem escolher a melhor prioridade para cada aspecto da sua carga de trabalho. Você tem a capacidade de definir os critérios de uma instrução SQL para cada serviço de banco de dados. Qualquer instrução SQL que exceda estes parâmetros em termos de tempo decorrido ou E/S será automaticamente encerrada. No Autonomous Data Warehouse, apenas um serviço (LOW) executa automaticamente instruções SQL em série. No Autonomous Transaction Processing, apenas um serviço (PARALLEL) executa automaticamente instruções SQL com execução paralela. Você também pode utilizar o serviço de prioridade Média por padrão, que permite que o serviço de Baixa prioridade seja utilizado para solicitações como relatórios e lotes para evitar que interfiram no processamento de transações comuns.  O nível de prioridade Alto pode ser utilizado para usuários ou ações mais importantes.

 Posso utilizar o Autonomous Transaction Processing para desenvolver novos aplicativos?

O Autonomous Transaction Processing é a plataforma ideal para o desenvolvimento de novos aplicativos. Os desenvolvedores já não têm de esperar que outras pessoas provisionem hardware, instalem software e criem um banco de dados para eles. Com o Autonomous Transaction Processing, os desenvolvedores podem implantar facilmente um banco de dados Oracle em questão de minutos, sem se preocuparem com ajuste manual ou planejamento de capacidade.

O Autonomous Transaction Processing também tem o suporte SQL e PL/SQL mais avançado para acelerar a produtividade do desenvolvedor minimizando a quantidade de código de aplicativo necessária para implementar lógica de negócios complexa. Ele também tem um conjunto completo de algoritmos integrados de Machine Learning, simplificando o desenvolvimento de aplicativos que executam previsões em tempo real, tais como recomendações de compras personalizadas, índices de rotatividade de clientes e detecção de fraudes. 

Onde posso encontrar mais informações e obter o Autonomous Transaction Processing?

O primeiro lugar a visitar é a Documentação do Autonomous Transaction Processing. Lá você encontrará detalhes sobre o que exatamente pode esperar do serviço.

Nós também temos um excelente programa que permite a você começar a usar o Oracle Cloud com até 350 horas grátis, que duram muito mais do que seria de se esperar, uma vez que o serviço de avaliação tem preços muito baixos. Usando os seus créditos (que provavelmente durarão cerca de 30 dias, dependendo da forma como configurar o Autonomous Transaction Processing), você poderá obter o tempo de prática necessário para tentar carregar algumas das suas próprias cargas de trabalho.

* Maria Colgan é Master Product Manager na Oracle e está na empresa desde que a versão 7.3 foi lançada em 1996. A principal responsabilidade de Maria é criar material e palestras sobre o Banco de Dados Oracle e as melhores práticas para a incorporar nos seus ambientes.

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