Qu’est-ce que la gestion des bases de données ?

Les bases de données constituent la base des processus métier, des applications et de l’accès des utilisateurs. Par conséquent, les organisations doivent adopter une approche stratégique des systèmes de bases de données qu’elles ont installés. Vous trouverez ci-dessous des pratiques de gestion des données qui vous aident à maintenir la qualité des données, à réduire les coûts et à garantir une expérience utilisateur positive.

Conception en tenant compte de la capacité de mise à l’échelle

Une base de données évolutive permet aux organisations d’atténuer l’augmentation du volume de trafic, qui peut pousser les ressources informatiques existantes, comme les processeurs et le stockage de données, à leurs limites. Vous pouvez mettre à l’échelle une base de données horizontalement et verticalement.

Mise à l’échelle horizontale

La mise à l’échelle horizontale implique l’ajout de clusters de données supplémentaires au lieu de diriger le trafic vers une seule base de données. Cette méthode uniformise le trafic entrant et évite de surcharger des systèmes de bases de données entiers. Les demandes entrantes peuvent être redirigées vers le composant spécifique qui contient les données, ce qui permet une récupération rapide des données. Pour mettre à l’échelle une base de données horizontalement, vous pouvez implémenter les méthodes suivantes :

• Partitionnement de base de données, où une base de données est partitionnée et distribuée en parties plus petites.
• Équilibrage de charge, approche qui répartit le trafic réseau entre les clusters de bases de données.
• Réplicas en lecture, qui répliquent la base de données principale et la fournissent aux applications nécessitant un accès fréquent à des données spécifiques.

Mise à l’échelle verticale

La mise à l’échelle verticale est une approche qui augmente les ressources de calcul utilisées par votre base de données. Tout comme la mise à l’échelle horizontale, elle permet aux systèmes de bases de données de fonctionner de manière fiable en cas de pic de trafic. Cependant, la mise à l’échelle verticale n’implique pas de modifier la conception de la base de données.

La mise à l’échelle verticale d’une base de données physique sur site est coûteuse, car les entreprises doivent investir dans des serveurs de bases de données supplémentaires et les provisionner en conséquence. Pour rendre la mise à l’échelle verticale plus facile et plus abordable, les organisations ont construit sur des bases de données cloud. Lorsque vous utilisez des bases de données Cloud AWS, vous pouvez :

• déployer la base de données sans provisionner l’infrastructure du serveur ;
• mettre à l’échelle la base de données à la capacité requise ;
• ne payer que pour les ressources de calcul que vous utilisez ;

établir des stratégies de sauvegarde des données.

Lorsqu’elles travaillent avec des bases de données, les organisations ont la responsabilité de garantir l’intégrité et la disponibilité des données et de minimiser les risques liés à la sécurité des données. Une bonne stratégie de sauvegarde consiste à répliquer les données et à les stocker en toute sécurité. En outre, cette stratégie comprend des mesures visant à les restaurer rapidement et à prévenir les interruptions opérationnelles.

Grâce à une stratégie de sauvegarde de base de données efficace, vous pouvez rapidement reprendre vos activités après une durée d’indisponibilité et garantir la continuité de vos activités. Par exemple, si vous enregistrez en permanence les modifications apportées à la base de données, vous pouvez les restaurer jusqu’à ce qu’elles soient modifiées ou deviennent inutilisables. 

Les organisations de certains secteurs sont légalement tenues de conserver des copies des données historiques pendant une période spécifiée. La création d’une sauvegarde de base de données est également utile si vous souhaitez migrer votre système de base de données d’une infrastructure à une autre. Ces tâches impliquent souvent la consolidation de données provenant de différentes sources, comme des bases de données relationnelles, et leur restauration dans la nouvelle configuration. Au cours du processus, la transformation ultérieure des données, bien qu’effectuée méticuleusement, peut tout de même entraîner des inexactitudes. Dans ce cas, vous pouvez annuler les modifications à l’aide de la sauvegarde.

AWS Backup simplifie la sauvegarde et la protection des données dans les environnements cloud et hybrides. Elle automatise la protection des données, surveille les actifs de données et fournit des fonctionnalités de reprise après sinistre, vous permettant de respecter les directives de conformité. Voici comment commencer à sauvegarder vos bases de données AWS.

1. Inscrivez-vous à AWS et lancez votre console AWS Backup.
2. Créez un plan de sauvegarde et configurez des politiques, des méthodes, des rapports et d’autres paramètres de sauvegarde.
3. Attribuez les bases de données que vous souhaitez sauvegarder, notamment les volumes Amazon Elastic Block Store (EBS), les bases de données Amazon Relational Database Service (RDS) et les tables Amazon DynamoDB.
4. Démarrez la sauvegarde.
5. Surveillez vos sauvegardes et restaurez-les si nécessaire.

Application de contrôles d’accès granulaires

Les organisations doivent contrôler qui a accès aux informations stockées dans leurs bases de données. Vous avez besoin d’une authentification et d’une autorisation dans votre mécanisme de contrôle d’accès. L’authentification vous permet de vérifier l’identité de l’utilisateur qui demande l’accès à la base de données. Pendant ce temps, l’autorisation indique si l’accès doit être accordé à l’utilisateur en question. Ensemble, elles constituent la base des méthodes de contrôle d’accès qui assurent la sécurité des bases de données modernes, comme et

• Le contrôle d’accès basé sur les rôles (RBAC) fournit un accès à la base de données selon le principe du moindre privilège. Avec cette méthode, vous autorisez l’utilisateur à accéder uniquement aux données dont il a besoin dans le cadre de son rôle.
• Le contrôle d’accès par attributs (ABAC) prend en compte des facteurs changeants comme l’heure, le lieu et les besoins des utilisateurs avant d’autoriser l’accès à des données spécifiques.

En plus de réglementer l’accès, les organisations devraient surveiller et vérifier continuellement les bases de données afin de détecter les tentatives non autorisées et d’améliorer leur résilience en matière de sécurité.

AWS IAM vous permet de définir des barrières d’autorisation qui garantissent un accès précis aux charges de travail dans le cloud. Vous pouvez générer les politiques les moins privilégiées, examiner les autorisations et établir des conditions qui limitent davantage l’accès. Wellola, un fournisseur de plateformes de santé, utilise IAM pour appliquer une gouvernance et une protection strictes des données lorsqu’il autorise les développeurs à accéder à ses fonctionnalités.

Surveillance et optimisation des performances

Les systèmes de bases de données peuvent subir une dégradation des performances et des blocages au fil du temps. S’ils ne sont pas traités, les applications et les services qui dépendent des bases de données seront affectés négativement. Pour garantir un accès fiable aux données stockées, vous devez disposer de moyens permettant de surveiller et d’optimiser en permanence les performances de la base de données. Par exemple, une base de données pourrait connaître des problèmes de contrôle de la concurrence, surtout lorsque plusieurs utilisateurs travaillent avec des données qui changent rapidement. Cela peut entraîner des incohérences dans les données.

La surveillance conventionnelle des bases de données repose largement sur des interventions manuelles, qui introduisent un délai entre l’identification des problèmes et la mise en œuvre des mesures correctives. Les bases de données modernes bénéficient d’une surveillance automatisée des performances, qui accélère la résolution des problèmes.

Lorsque vous utilisez Amazon Relational Database Service (Amazon RDS), vous avez accès à un tableau de bord qui affiche automatiquement les indicateurs clés de votre base de données. Par exemple, vous pouvez voir si votre base de données est en cours d’exécution, les ressources qu’elle consomme et l’état des réplicas en lecture. En outre, vous pouvez intégrer AWS RDS à d’autres services AWS. Par exemple :

• Amazon CloudWatch vous permet de surveiller les métriques RDS intégrées et de déclencher des alarmes pour activer des actions ultérieures.
• Amazon EventBridge capture et achemine les événements qui indiquent des changements dans l’environnement Amazon RDS vers d’autres services AWS.
• Amazon CloudTrail enregistre les appels d’API effectués à RDS lors de l’accès à votre base de données.

Consolidation des données à des fins d’analytique

Chaque base de données d’applications existe comme un silo dans votre organisation. Pour obtenir des informations exploitables grâce à l’analytique, vous devez consolider les données provenant de plusieurs bases de données. Par exemple, vous pouvez disposer d’un groupe de bases de données qui stockent un mélange de données structurées, non structurées et semi-structurées. Toutefois, pour les analyser, vous devez extraire, transformer et charger (ETL) les données dans un stockage prenant en charge des modèles de données plus flexibles et des structures de données complexes.

Le meilleur moyen d’y parvenir est de configurer des pipelines de données qui connectent les bases de données pertinentes à un entrepôt de données ou à un lac de données. Vous pouvez ainsi transformer les données transactionnelles et opérationnelles en formats que les applications d’informatique décisionnelle (BI) peuvent analyser efficacement.

Amazon Redshift est un entrepôt de données dans le cloud qui vous permet de consolider des bases de données sans recourir à des pipelines de données complexes. Les fonctionnalités sans extraction, transformation ni chargement (sans ETL) automatisent l’ingestion de données depuis Amazon RDS, Amazon Aurora et Amazon DynamoDB, ce qui vous permet de réaliser des analytiques en temps quasi réel. Par exemple, lorsqu’une application de commerce électronique stocke une transaction dans votre base de données SQL (langage d’interrogation structuré hébergé dans le système AWS), les données sont automatiquement transformées et envoyées à Amazon Redshift.