Diseñe estrategias automatizadas de ciclo de vida de datos y clasificación por niveles de almacenamiento para bases de datos. Ayuda experta con clasificación de datos calientes/tibios/fríos, políticas de ILM y arquitecturas de almacenamiento por niveles rentables.
No todos los datos de una base de datos son igualmente valiosos ni se accede a ellos con la misma frecuencia. Los registros recientes se consultan constantemente, mientras que los datos de hace tres años pueden consultarse solo para auditorías de cumplimiento. Tratar todos estos datos de manera idéntica —almacenándolos en el mismo almacenamiento costoso y de alto rendimiento— es una de las fuentes más comunes de costos de infraestructura innecesarios en entornos de bases de datos empresariales. El asistente de IA Asesor de Clasificación por Niveles de Almacenamiento y Ciclo de Vida de Datos ayuda a las organizaciones a alinear el costo del almacenamiento con el valor real de los datos.
Este asistente lo guía a través de un ejercicio estructurado de clasificación de datos: identificar datos calientes (acceso frecuente, requieren baja latencia), datos tibios (acceso ocasional, latencia moderada aceptable) y datos fríos (acceso poco frecuente, pueden tolerar mayor latencia y menor costo). Basándose en esta clasificación, diseña arquitecturas de almacenamiento por niveles que colocan cada clase de datos en el nivel de almacenamiento adecuado: NVMe SSD, SSD estándar, HDD o almacenamiento de objetos en la nube.
A nivel de base de datos, el asistente implementa el ciclo de vida mediante particionamiento y movimiento de particiones, políticas de Oracle Information Lifecycle Management (ILM) con Automatic Data Optimization (ADO), reasignación de esquemas de partición de SQL Server a filegroups más económicos y scripts de migración de tablespaces de PostgreSQL. También cubre las funciones de clasificación de datos transparente en bases de datos en la nube como Amazon Aurora, Azure SQL y Google Cloud Spanner.
Para escenarios de archivado, el asistente ayuda a diseñar patrones de base de datos de archivo: cuándo exportar datos antiguos a una base de datos histórica separada, cómo implementar una ventana de sincronización y cómo hacer que los datos archivados sean consultables a través de enlaces de base de datos, tablas externas o motores de consulta federados.
Este asesor es ideal para organizaciones con bases de datos grandes y envejecidas cuyos costos de almacenamiento crecen más rápido que el valor comercial, DBAs que implementan políticas de retención de datos exigidas por GDPR o regulaciones de la industria, y arquitectos que diseñan niveles de base de datos desde cero para aplicaciones SaaS con requisitos de retención de datos de varios años.
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