データベースは、すべてのエンタープライズビジネスの基盤となるです。 R&D エンジニア、運用保守 (O&M) 担当者、テスト担当者などの従業員は、データベース上のデータを毎日クエリまたは管理する必要があります。 しかし、従業員のデータベースに関する知識のレベルはさまざまです。 そのため、企業はデータベースの安定性を確保する上で多くの課題に直面しています。

データベースの O&M と管理における課題

  • ビジネスの実行中に頻繁に発生するデータベースの障害
    • ビジネスデータの公開中に、大量の低速 SQL クエリが生成される。
    • プロモーション期間中、データベースの容量がビジネスの需要に追い付かない。
    • 設計が不十分なスキーマまたはインデックスにより、データベースのパフォーマンスが低下する。
    • SQL 文またはテーブルが、レビューされることなくオンライン環境に公開される。
  • トラブルシューティングとパフォーマンス最適化における問題

    データベースのトラブルシューティングとパフォーマンスの最適化は、データベース分野における長年の課題です。 最も熟練したデータベース管理者 (DBA) でさえ、障害のトラブルシューティングに長い時間がかかり、根本原因を特定できない場合があります。 このような課題は、以下の理由によって発生します。

    • 有用なデータの入手が難しい。 原因の特定とパフォーマンスの最適化には、どちらも大量のシステムデータまたは履歴データが必要となります。 DBA は、必要なデータが揃っている場合にのみ効果的なソリューションを提供できます。
    • 効果的なソリューションの立案が難しい。 一般に、効果的なソリューションを立案できるのは長年の経験を持つ DBA に限られます。 DBA は、さまざまなトラブルシューティング シナリオにも精通している必要がありますが、データベーステクノロジーは複雑かつ急速に発展しているため、DBA が十分な経験を積むことができません。 また、自発的に多くの経験を積み、自分自身でより多くのトラブルシューティングシナリオに慣れておく必要があります。 これは、経験は学ぶこと得られず、他者による経験は直接コピーできないためです。
    • 最適化の実行が難しい。 DBA は、問題に対するソリューションを立案しても、実行が難しいと感じる場合があります。 たとえば、DBA がデータベースエンジンのコードを最適化して問題を解決するには時間がかかります。
  • 高い O&M コスト
    クラウド テクノロジーにより、企業はビジネス タイプに基づいてさまざまな種類のデータベースを選択し、またさまざまな環境にデータベースをデプロイできるようになりました。 一方で、データベースの O&M には以下のような課題が生じます。
    • さまざまな種類のデータベースに精通した DBA の不足。
    • DBA には、環境全体でさまざまなタイプのデータベースを管理するための高度なスキルが必要とされる。
    • データベースの O&M に関する経験は、得ることも伝えることも難しい。
  • 高いセキュリティリスク
    データの価値が高まるにつれて、企業は社内および社外の両方のセキュリティリスクに直面します。 以下のようなセキュリティ上の問題が発生しやすくなっています。
    • データベースへの不正アクセス、およびデータベースの予測不能または不適切な使用
    • データ侵害
    • データの破損
    • ハッカーの攻撃
    • ソフトウェアまたはハードウェアのバグによるデータの例外
    • 誤操作によるデータ損失

ソリューション

Database Autonomy Service (DAS) は、機械学習と専門家による経験を利用して、データベースの認識、修復、最適化、O&M、およびセキュリティ保証を自動化するクラウド サービスです。 データベースの管理作業が簡素化され、手動操作によって発生する可能性のあるサービスの障害を回避できます。 また、データベースサービスの安定性、安全性、効率が向上します。

DAS は、2 年以上にわたって Alibaba Group のすべてのデータベースの管理に使用されています。 2020 年 4 月の時点では、以下のようにデータベースのパフォーマンスが大幅に向上しました。

  • 4,000 万を超える SQL 文が自動的に最適化されました。
  • 4 ペタバイトのデータ領域が自動的に再利用されました。
  • メモリの 20% が自動的に最適化されました。