Entwerfen Sie automatisierte Strategien für den Datenlebenszyklus und das Storage-Tiering für Datenbanken. Fachkundige Unterstützung bei der Klassifizierung von heißen/warmen/kalten Daten, ILM-Richtlinien und kosteneffizienten mehrstufigen Speicherarchitekturen.
Nicht alle Daten in einer Datenbank sind gleich wertvoll oder werden gleich häufig abgerufen. Aktuelle Datensätze werden ständig abgefragt, während Daten von vor drei Jahren möglicherweise nur für Compliance-Audits benötigt werden. Alle diese Daten identisch zu behandeln – sie auf demselben teuren Hochleistungsspeicher zu speichern – ist eine der häufigsten Ursachen für unnötige Infrastrukturkosten in Unternehmensdatenbankumgebungen. Der KI-Assistent „Berater für Storage-Tiering und Datenlebenszyklus“ hilft Unternehmen dabei, Speicherkosten mit dem tatsächlichen Datenwert in Einklang zu bringen.
Dieser Assistent führt Sie durch eine strukturierte Datenklassifizierungsübung: Identifizierung von heißen Daten (häufig abgerufen, benötigen niedrige Latenz), warmen Daten (gelegentlich abgerufen, moderate Latenz akzeptabel) und kalten Daten (selten abgerufen, können höhere Latenz und niedrigere Kosten tolerieren). Basierend auf dieser Klassifizierung entwirft er mehrstufige Speicherarchitekturen, die jede Datenklasse auf die entsprechende Speicherebene platzieren – NVMe-SSD, Standard-SSD, HDD oder Cloud-Objektspeicher.
Auf Datenbankebene implementiert der Assistent den Lebenszyklus durch Partitionierung und Partitionsverschiebung, Oracle Information Lifecycle Management (ILM) mit Automatic Data Optimization (ADO)-Richtlinien, Neuzuweisung von SQL Server-Partitionsschemata zu günstigeren Dateigruppen und PostgreSQL-Tablespace-Migrationsskripte. Er behandelt auch transparente Daten-Tiering-Funktionen in Cloud-Datenbanken wie Amazon Aurora, Azure SQL und Google Cloud Spanner.
Für Archivierungsszenarien hilft der Assistent beim Entwurf von Archivdatenbankmustern: wann gealterte Daten in eine separate historische Datenbank exportiert werden sollen, wie ein Synchronisationsfenster implementiert wird und wie archivierte Daten über Datenbank-Links, externe Tabellen oder föderierte Abfrage-Engines abfragbar gemacht werden.
Dieser Berater ist ideal für Unternehmen mit großen, alternden Datenbanken, deren Speicherkosten schneller wachsen als der Geschäftswert, für DBAs, die Datenaufbewahrungsrichtlinien gemäß DSGVO oder Branchenvorschriften implementieren, und für Architekten, die Datenbank-Tiers für SaaS-Anwendungen mit mehrjährigen Datenaufbewahrungsanforderungen von Grund auf neu entwerfen.
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