Che cos’è la gestione dei database?

I database fungono da base per i processi aziendali, le applicazioni e l’accesso degli utenti. Pertanto, le organizzazioni devono adottare un approccio strategico ai sistemi di database che hanno installato. Di seguito condividiamo le pratiche di gestione dei dati che consentono di mantenere la qualità dei dati, ridurre i costi e garantire un’esperienza utente positiva.

Progettazione con priorità alla scalabilità

Un database scalabile consente alle organizzazioni di mitigare l’aumento del volume di traffico, cosa che può portare al limite le risorse di calcolo esistenti, come i processori e l’archiviazione di dati. È possibile scalare un database in orizzontale e in verticale.

Dimensionamento orizzontale

Il dimensionamento orizzontale comporta l’aggiunta di più cluster di dati invece di indirizzare il traffico verso un singolo database. Questo metodo uniforma il traffico in entrata e impedisce il sovraccarico di interi sistemi di database. Le richieste in entrata possono essere reindirizzate allo specifico componente che contiene i dati, il che si traduce in un rapido recupero dei dati. Per scalare un database in orizzontale, puoi implementare questi metodi:

• Sharding del database, in cui un database viene partizionato e distribuito in parti più piccole.
• Bilanciamento del carico, un approccio che distribuisce il traffico di rete ai cluster di database.
• Repliche di lettura, che replicano il database principale e lo mettono a disposizione delle applicazioni che richiedono un accesso frequente a dati specifici.

Dimensionamento verticale

Il dimensionamento verticale è un approccio che aumenta le risorse di calcolo utilizzate dal database. Come il dimensionamento orizzontale, consente ai sistemi di database di funzionare in modo affidabile in caso di picchi di traffico. Tuttavia, il dimensionamento verticale non comporta la modifica della progettazione del database.

Il dimensionamento verticale di un database fisico on-premises è costoso perché le organizzazioni devono investire in server di database aggiuntivi ed eseguirne il provisioning di conseguenza. Per rendere il dimensionamento verticale più semplice e conveniente, le organizzazioni si sono basate sui database cloud. Quando utilizzi i database nel cloud AWS, puoi:

• Implementare il database senza effettuare il provisioning dell’infrastruttura server.
• Scalare il database fino alla capacità richiesta.
• Pagare solo per le risorse di calcolo utilizzate.

Definizione di strategie di backup dei dati

Quando lavorano con i database, le organizzazioni hanno la responsabilità di garantire l’integrità e la disponibilità dei dati e di ridurre al minimo i rischi per la sicurezza dei dati. Una buona strategia di backup prevede la replica dei dati e l’archiviazione sicura. Inoltre, include misure per il ripristino tempestivo dei dati e la prevenzione delle interruzioni operative.

Con un’efficace strategia di backup del database, è possibile una rapida ripresa in caso di tempi di inattività, garantendo così la continuità aziendale. Ad esempio, se registri in modo continuo le modifiche al database, puoi recuperarle fino al momento precedente a quello in cui sono state alterate o sono diventate inutilizzabili. 

Le organizzazioni di determinati settori sono tenute per legge a conservare copie dei dati storici per un determinato periodo. La creazione di un backup del database è utile anche se desideri migrare il sistema di database da un’infrastruttura all’altra. Tali attività spesso comportano il consolidamento dei dati provenienti da varie origini, come i database relazionali, e il ripristino nella nuova configurazione. Durante il processo, la successiva trasformazione dei dati, sebbene eseguita meticolosamente, può comunque comportare imprecisioni dei dati. In tal caso, puoi ripristinare le modifiche con il backup.

AWS Backup semplifica il backup e la protezione dei dati in ambienti cloud e ibridi. Automatizza la protezione dei dati, monitora gli asset di dati e fornisce funzionalità di disaster recovery, consentendoti di soddisfare le linee guida di conformità. Ecco come iniziare a eseguire il backup dei database AWS.

1. Registrati ad AWS e avvia la tua console AWS Backup.
2. Crea un piano di backup e configura policy, metodi, reportistica e altri parametri di backup.
3. Assegna i database di cui desideri eseguire il backup, inclusi i volumi Amazon Elastic Block Store (EBS), i database Amazon Relational Database Service (RDS) e le tabelle Amazon DynamoDB
4. Avvia il backup.
5. Monitora i tuoi backup e ripristinali se necessario.

Applicazione di controlli granulari degli accessi

Le organizzazioni devono esercitare il controllo su chi ha accesso alle informazioni archiviate nei propri database. Autenticazione e autorizzazione devono essere alla base del tuo meccanismo di controllo degli accessi. L’autenticazione consente di verificare l’identità dell’utente che richiede l’accesso al database. Nel frattempo, l’autorizzazione indica se allo specifico utente deve essere concesso l’accesso. Insieme, costituiscono la base dei metodi di controllo degli accessi che proteggono i database moderni, ad esempio

• Il controllo degli accessi basato su ruoli (RBAC) fornisce l’accesso al database in base al principio del privilegio minimo. Con questo metodo, concedi all’utente l’accesso solo ai dati necessari di cui ha bisogno nel suo ruolo.
• Il controllo degli accessi basato su attributi (ABAC) prende in considerazione fattori mutevoli come l’ora, la posizione e i requisiti degli utenti prima di consentire l’accesso a dati specifici.

Oltre a regolamentare l’accesso, le organizzazioni dovrebbero monitorare e controllare continuamente i database per rilevare tentativi non autorizzati e migliorare la loro resilienza in termini di sicurezza.

AWS IAM consente di impostare guardrail di autorizzazione che impongono l’accesso granulare ai carichi di lavoro su cloud. Puoi generare policy con privilegi minimi, rivedere le autorizzazioni e impostare condizioni che limitino ulteriormente l’accesso. Wellola, un provider di piattaforme sanitarie, utilizza IAM per imporre una rigida governance e protezione dei dati quando concede agli sviluppatori l’accesso alle sue funzionalità.

Monitoraggio e fine-tuning delle prestazioni

I sistemi di database possono subire un peggioramento delle prestazioni ed essere soggetti alla presenza di colli di bottiglia nel tempo. Se non vengono lasciati non indirizzati, le applicazioni e i servizi che si basano sui database subiranno un impatto negativo. Per garantire un accesso affidabile ai dati archiviati, sono necessari metodi per monitorare ed eseguire continuamente il fine-tuning delle prestazioni del database. Ad esempio, un database potrebbe riscontrare problemi di controllo della concorrenza, soprattutto quando più utenti lavorano con dati in rapida evoluzione. Ciò può causare incongruenze nei dati.

Il monitoraggio convenzionale dei database si basa in larga misura su interventi manuali, che introducono un ritardo tra l’identificazione dei problemi e l’implementazione delle misure correttive. I database moderni traggono vantaggio dal monitoraggio automatico delle prestazioni, che accelera la risoluzione dei problemi.

Quando usi Amazon Relational Database Service (Amazon RDS), hai accesso a una dashboard che riporta automaticamente gli indicatori chiave del tuo database. Ad esempio, puoi vedere se il database è in esecuzione, le risorse che sta utilizzando e lo stato delle repliche di lettura. Inoltre, puoi integrare AWS RDS con altri servizi AWS. Ad esempio:

• Amazon CloudWatch consente di monitorare le metriche RDS integrate e attivare allarmi per lanciare le azioni successive.
• Amazon EventBridge acquisisce e indirizza gli eventi che comportano modifiche nell’ambiente Amazon RDS ad altri servizi AWS.
• Amazon CloudTrail registra le chiamate API effettuate a RDS al momento dell’accesso al database.

Definizione del consolidamento dei dati per l’analisi

Ogni database di applicazione esiste come un compartimento all’interno della tua organizzazione. Per ricavare informazioni fruibili tramite l’analisi, devi consolidare i dati provenienti da più database. Ad esempio, potresti avere un gruppo di database che archivia una combinazione di dati strutturati, non strutturati e semi-strutturati. Tuttavia, per analizzarli, è necessario estrarre, trasformare e caricare (ETL) i dati in un’unità di archiviazione che supporti modelli di dati più flessibili e strutture di dati complesse.

Il modo migliore per farlo è configurare pipeline di dati che colleghino i database pertinenti a un data warehouse o data lake. In questo modo, puoi trasformare i dati transazionali e operativi in formati che le applicazioni di business intelligence (BI) possono analizzare in modo efficace.

Amazon Redshift è un data warehouse nel cloud che consente di consolidare i database senza la necessità di complesse pipeline di dati. Le funzionalità zero-ETL automatizzano l’importazione dei dati da Amazon RDS, Amazon Aurora e Amazon DynamoDB, consentendoti di ottenere analisi quasi in tempo reale. Ad esempio, quando un’applicazione di e-commerce archivia una transazione nel tuo database SQL (Structured Query Language) ospitato su AWS, i dati vengono trasformati automaticamente e inviati ad Amazon Redshift.