Automatización de bases de datos explicada: conceptos y mejores prácticas

Las bases de datos—hojas de cálculo que contienen datos—son herramientas útiles para almacenar información. Tan útiles, de hecho, que son parte integral del funcionamiento de cualquier organización moderna.

Las bases de datos suelen contener activos informativos sensibles y rentables sobre usuarios, sistemas y organizaciones. Esta información está mantenida, procesada y actualizada mediante varias operaciones administrativas complejas asignadas a un administrador de bases de datos (DBA) que aprovecha soluciones tecnológicas como el sistema de gestión de bases de datos (SGBD) para realizar estas tareas.

Sin embargo, hoy en día, estas operaciones suelen son predecibles y repetitivas, y se realizan a tal escala que las habilidades manuales de DBA son insuficientes. Por eso cada vez son más empresas recurren a la automatización de bases de datos: el proceso de automatizar operaciones de gestión de bases de datos.

En este artículo, hablaremos de consideraciones y mejores prácticas para la automatización de bases de datos.

Cómo funciona la automatización de bases de datos

Las herramientas de automatización de bases de datos ofrecen una variedad de capacidades de automatización diseñadas específicamente para el uso específico que se aplican al SGBD y a las tareas asociadas de operaciones de infraestructura. Aquí son las capacidades más comunes de automatización de bases de datos.

Las tareas de procesamiento de datos incluyen automatización de la recopilación, replicación, limpieza y migración que ayudan a Haz los datos más significativos, seguros, fiables y disponibles para su procesamiento inmediato cuando sea necesario.

Aprovisionamiento y configuraciones

Aquí, te puedes automatizar la configuración de entornos de bases de datos y repositorios para diversas tareas y etapas durante el ciclo de vida del desarrollo de software (SDLC). Los clústeres de bases de datos provisionados deben ser seguros, de alto rendimiento y fiables, según los requisitos de los equipos de desarrollo, aseguramiento de calidad (QA) y operaciones de TI.

Al automatizar el balanceo de carga, te optimiza el rendimiento de la base de datos en términos de:

• Rendimiento
• Latencia
• Utilización de recursos

Las cargas de trabajo son equilibradas entre servidores en entornos de infraestructura multinube e híbrida para optimizar el rendimiento global del sistema, la seguridad y las inversiones en costes.

Recuperación y protección ante desastres

Perder activos de información críticos puede comprometer la capacidad de una organización para operar dentro de las directrices regulatorias y las expectativas de los clientes. Por lo tanto, las organizaciones deben introducir estrategias de mitigación de riesgos como:

• Redundancia de bases de datos
• Distribución entre regiones geográficas dispares de servidores
• Sistemas de defensa de disparador automático contra el compromiso y los ciberataques

Copia de seguridad y restauración

Los sistemas deben programarse para hacer copias de seguridad y restauraciones automáticas en instancias específicas para Reduce el riesgo de pérdida de datos, especialmente en caso de una intrusión en la red que comprometa la integridad de bases de datos sensibles y críticas.

Mejoras en la seguridad

Desplegar procesos sólidos de autenticación y gestión de accesos. Inscribir sistemas de bases de datos específicos para cumplir con políticas organizativas específicas sobre privilegios de acceso puede ser complicado y conllevar varios problemas de seguridad a menos que se apliquen son políticas de seguridad adecuadas.

Cumplimiento normativo

La mayoría de las organizaciones son sujetas a una variedad de requisitos de cumplimiento. Por ejemplo, la normativa GDPR exige el anonimato de los datos de los usuarios antes de interactuar con socios externos sin el consentimiento adecuado de los usuarios.

En este caso, todas las entradas de la base de datos deben ser anonimizadas —perfecto para la automatización— antes de que un proveedor externo están autorizado a procesar o utilizar los datos. El incumplimiento puede llevar a:

• Multas elevadas
• Problemas legales
• Pérdida de confianza en un mercado de usuarios cada vez más consciente de la privacidad

Utilizar la automatización para supervisar y rastrear cómo cambian las bases de datos y la información contenida. Auditar bases de datos puede ayudar a las organizaciones a entender cómo las operaciones, los sistemas y los activos de datos cumplen con las políticas organizativas y regulatorias.

Cualquier discrepancia puede ser rastreada y activar medidas correctivas inmediatas antes de que afecte al negocio.

Cómo automatizar bases de datos

Aunque la falta de automatización obliga a las organizaciones a adoptar un enfoque reactivo en la gestión de bases de datos, los DBAs y los equipos de ingeniería deberían abordar la automatización de bases de datos de forma estratégica.

Por ejemplo, considera estos factores antes de optar por la automatización:

• Procesos de residuos. Automatizar procesos de residuos solo introduce nuevos errores, cuellos de botella y procesos de residuos en cascada.
• Inconsistencias de datos. La automatización generaliza las reglas para los activos de información. Si los datos están inconsistentes o se desvían de la estructura esperada, la automatización introducirá inconsistencias adicionales en la base de datos.
• Ajuste de bases de datos. Los parámetros asociados a los entornos dinámicos deben entenderse, investigarse, probarse y evaluarse con cuidado antes de aplicarlos a la base de datos. Este proceso está especialmente desafiante cuando un clúster altamente disponible debe ser aprovisionado entre entornos de infraestructura multinube e híbrida.
• Tareas sencillas. Puede ser más eficiente realizar un proceso manual en lugar de escribir y probar un script de automatización para una tarea sencilla de administración de bases de datos.
• Cambios en el esquema. El proceso de actualización de la base de datos, incluidas las dependencias, puede cambiar drásticamente durante la automatización de bases de datos si no se están gestionados correctamente los conflictos, configuraciones, permisos y conectividad con los sistemas más amplios.

Para Reduce el riesgo potencial de automatizar bases de datos que puedan contener anomalías e inconsistencias, es importante diseñar y ejecutar pruebas extensas sobre la tecnología o el script de automatización. Haz pruebas tempranas y frecuentes para identificar las limitaciones del alcance y encontrar nuevos candidatos para la automatización.

Otra consideración importante para la automatización de bases de datos están rastrear y abordar las dependencias asociadas a las bases de datos y la infraestructura subyacente. Los scripts de automatización que no tienen en cuenta todas las dependencias pueden acabar siendo un único punto de fallo, lo que puede provocar problemas de rendimiento, lagunas de seguridad y violaciones de cumplimiento.

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Estas publicaciones son mías y no representan necesariamente la posición, estrategias u opinión de BMC.