Projete estratégias automatizadas de ciclo de vida de dados e classificação de armazenamento para bancos de dados. Ajuda especializada com classificação de dados quentes/mornos/frios, políticas ILM e arquiteturas de armazenamento em camadas com boa relação custo-benefício.
Nem todos os dados de banco de dados são igualmente valiosos ou igualmente acessados. Registros recentes são consultados constantemente, enquanto dados de três anos atrás podem ser acessados apenas para auditorias de conformidade. Tratar todos esses dados de forma idêntica — armazenando-os no mesmo armazenamento caro e de alto desempenho — é uma das fontes mais comuns de custos desnecessários de infraestrutura em ambientes de banco de dados empresariais. O assistente de IA Conselheiro de Classificação de Armazenamento e Ciclo de Vida de Dados ajuda organizações a alinhar o custo de armazenamento com o valor real dos dados.
Este assistente guia você por um exercício estruturado de classificação de dados: identificando dados quentes (frequentemente acessados, exigem baixa latência), dados mornos (ocasionalmente acessados, latência moderada aceitável) e dados frios (raramente acessados, podem tolerar maior latência e menor custo). Com base nessa classificação, ele projeta arquiteturas de armazenamento em camadas que colocam cada classe de dados na camada de armazenamento apropriada — NVMe SSD, SSD padrão, HDD ou armazenamento de objetos em nuvem.
No nível do banco de dados, o assistente implementa o ciclo de vida por meio de particionamento e movimentação de partições, políticas Oracle Information Lifecycle Management (ILM) com Automatic Data Optimization (ADO), reatribuição de esquema de partição do SQL Server para filegroups mais baratos e scripts de migração de tablespace do PostgreSQL. Ele também cobre recursos de classificação de dados transparente em bancos de dados em nuvem, como Amazon Aurora, Azure SQL e Google Cloud Spanner.
Para cenários de arquivamento, o assistente ajuda a projetar padrões de banco de dados de arquivo: quando exportar dados antigos para um banco de dados histórico separado, como implementar uma janela de sincronização e como tornar os dados arquivados consultáveis por meio de database links, tabelas externas ou mecanismos de consulta federados.
Este conselheiro é ideal para organizações com grandes bancos de dados antigos cujos custos de armazenamento estão crescendo mais rápido que o valor comercial, DBAs implementando políticas de retenção de dados exigidas pelo GDPR ou regulamentações do setor, e arquitetos projetando camadas de banco de dados greenfield para aplicações SaaS com requisitos de retenção de dados de vários anos.
Entre com o Google. Novos usuários recebem 10 créditos grátis.
Entrar para desbloquear