O que é gerenciamento de banco de dados?

Os bancos de dados servem como base para processos de negócios, aplicações e acesso de usuários. Portanto, as organizações precisam ser estratégicas em sua abordagem aos sistemas de banco de dados que instalaram. Abaixo, compartilhamos práticas de gerenciamento de dados que ajudam você a manter a qualidade dos dados, a reduzir custos e a garantir uma experiência de usuário positiva.

Design visando a escalabilidade

Um banco de dados escalável permite que as organizações reduzam o aumento do volume de tráfego, o que pode levar os recursos computacionais existentes, como processadores e armazenamento de dados, ao limite. Você pode escalar um banco de dados horizontal e verticalmente.

Escalabilidade horizontal

A escalabilidade horizontal envolve a adição de mais clusters de dados em vez de direcionar o tráfego para um único banco de dados. Esse método equilibra o tráfego de entrada e evita sobrecarregar sistemas de banco de dados inteiros. As solicitações recebidas podem ser redirecionadas para o componente específico que contém dados, o que resulta em uma rápida recuperação de dados. Para escalar um banco de dados horizontalmente, você pode implementar estes métodos:

• Fragmentação de banco de dados, em que um banco de dados é particionado e distribuído em partes menores.
• Balanceamento de carga, uma abordagem que distribui o tráfego de rede para clusters de banco de dados.
• Réplicas de leitura, que replicam o banco de dados principal e o fornecem para aplicações que exigem acesso frequente a dados específicos.

Escalabilidade vertical

A escalabilidade vertical é uma abordagem que aumenta os recursos computacionais que seu banco de dados usa. Assim como a escalabilidade horizontal, ela permite que os sistemas de banco de dados operem de forma confiável quando há picos de tráfego. No entanto, a escalabilidade vertical não envolve a alteração do design do banco de dados.

Escalar verticalmente um banco de dados físico on-premises é caro, pois as organizações precisam investir em servidores de banco de dados adicionais e provisioná-los adequadamente. Para tornar a escalabilidade vertical mais simples e acessível, as organizações se baseiam em bancos de dados na nuvem. Ao usar bancos de dados da Nuvem AWS, você pode:

• Implantar o banco de dados sem provisionar a infraestrutura do servidor.
• Escalar o banco de dados até a capacidade necessária.
• Pagar somente pelos recursos computacionais usados.

Estabelecer estratégias de backup de dados

Ao trabalhar com bancos de dados, as organizações são responsáveis por garantir a integridade e a disponibilidade dos dados e minimizar os riscos de segurança deles. Uma boa estratégia de backup envolve replicar dados e armazená-los com segurança. Além disso, inclui medidas para restaurá-los imediatamente e evitar interrupções operacionais.

Com uma estratégia eficaz de backup de banco de dados, você pode se recuperar imediatamente do tempo de inatividade e garantir a continuidade dos negócios. Por exemplo, se você continuamente registrar em log as alterações no banco de dados, poderá recuperá-los para um ponto no tempo antes de terem sido alterados ou se tornarem inutilizáveis. 

As organizações de determinados setores são obrigadas por lei a manter cópias dos dados históricos por um período especificado. Criar um backup de banco de dados também é útil se você quiser migrar seu sistema de banco de dados de uma infraestrutura para outra. Essas tarefas geralmente envolvem consolidar dados de várias fontes, como bancos de dados relacionais, e restaurá-los na nova configuração. Durante o processo, a transformação subsequente dos dados, embora realizada meticulosamente, ainda pode resultar em imprecisão dos dados. Nesse caso, você pode reverter as alterações com o backup.

O AWS Backup simplifica o backup e a proteção de dados em ambientes híbridos e de nuvem. Ele automatiza a proteção de dados, monitora os ativos de dados e fornece recursos de recuperação de desastres, permitindo que você atenda às diretrizes de conformidade. Veja como começar a fazer backup de seus bancos de dados da AWS.

1. Inscreva-se na AWS e inicialize seu console do AWS Backup.
2. Crie um plano de backup e configure políticas, métodos, relatórios e outros parâmetros de backup.
3. Atribua bancos de dados dos quais você deseja fazer backup, incluindo Volumes do Amazon Elastic Block Store (EBS), Bancos de dados do Amazon Relational Database Service (RDS) e Tabelas do Amazon DynamoDB.
4. Inicie o backup.
5. Monitore seus backups e restaure-os, se necessário.

Aplicar controles de acesso detalhados

As organizações devem exercer controle sobre quem tem acesso às informações armazenadas em seus bancos de dados. Você precisa de autenticação e autorização em seu mecanismo de controle de acesso. A autenticação permite que você verifique a identidade do usuário solicitando acesso ao banco de dados. Enquanto isso, a autorização indica se o usuário específico deve ter acesso. Juntos, eles formam a base dos métodos de controle de acesso que mantêm os bancos de dados modernos seguros, como e

• O controle de acesso baseado em perfil (RBAC) fornece acesso ao banco de dados com base no princípio do privilégio mínimo. Com esse método, você concede ao usuário acesso somente aos dados necessários para seu perfil.
• O controle de acesso por atributo (ABAC) considera fatores variáveis, como horário, local e requisitos dos usuários, antes de permitir o acesso a dados específicos.

Além de regular o acesso, as organizações devem monitorar e auditar continuamente os bancos de dados para detectar tentativas não autorizadas e aprimorar sua resiliência de segurança.

O AWS IAM permite que você defina barreiras de proteção de permissões que impõem acesso refinado às workloads na nuvem. Você pode gerar políticas de privilégio mínimo, revisar permissões e definir condições que limitem ainda mais o acesso. A Wellola, uma provedora de plataformas de saúde, usa o IAM para impor uma governança e proteção rígidas de dados ao conceder aos desenvolvedores acesso a seus recursos.

Monitorar e ajustar a performance

Os sistemas de banco de dados tendem a apresentar degradação de performance e gargalos ao longo do tempo. Se não forem resolvidos, as aplicações e os serviços que dependem dos bancos de dados serão afetados negativamente. Para garantir acesso confiável aos dados armazenados, você precisa de maneiras de monitorar e ajustar continuamente a performance do banco de dados. Por exemplo, um banco de dados pode enfrentar problemas de controle de simultaneidade, especialmente quando vários usuários trabalham com dados que mudam rapidamente. Isso pode resultar em inconsistências de dados.

O monitoramento convencional de bancos de dados depende muito de intervenções manuais, que introduzem um atraso entre a identificação de problemas e a implementação de medidas corretivas. Os bancos de dados modernos se beneficiam do monitoramento automatizado da performance, que acelera a resolução de problemas.

Ao usar o Amazon Relational Database Service (Amazon RDS), você tem acesso a um painel que traz automaticamente os principais indicadores do seu banco de dados. Por exemplo, você pode ver se seu banco de dados está em execução, os recursos que ele consome e o status das réplicas de leitura. Além disso, você pode integrar o AWS RDS com outros serviços da AWS. Por exemplo:

• O Amazon CloudWatch permite monitorar métricas de RDS integradas e acionar alarmes para ativar ações subsequentes.
• O Amazon EventBridge captura e encaminha eventos que sinalizam mudanças no ambiente do Amazon RDS para outros serviços da AWS.
• OAmazon CloudTrail registra em log as chamadas de API feitas ao RDS acessando seu banco de dados.

Estabelecer a consolidação de dados para analytics

Cada banco de dados de aplicação existe como um silo em sua organização. Para obter insights acionáveis por meio de analytics, você precisa consolidar dados de vários bancos de dados. Por exemplo, você pode ter um grupo de bancos de dados que armazenam uma mistura de dados estruturados, não estruturados e semiestruturados. No entanto, para analisá-los, você precisa extrair, transformar e carregar (ETL) os dados em um armazenamento que ofereça suporte a modelos de dados mais flexíveis e estruturas de dados complexas.

A melhor maneira de fazer isso é configurar pipelines de dados que conectem os bancos de dados relevantes a um data warehouse ou data lake. Dessa forma, você pode transformar dados transacionais e operacionais em formatos que as aplicações de business intelligence (BI) possam analisar de forma eficaz.

O Amazon Redshift é um data warehouse em nuvem que ajuda você a consolidar bancos de dados sem a necessidade de pipelines de dados complexos. Os recursos de ETL zero automatizam a ingestão de dados do Amazon RDS, Amazon Aurora e Amazon DynamoDB, permitindo que você obtenha analytics quase em tempo real. Por exemplo, quando uma aplicação de comércio eletrônico armazena uma transação em seu banco de dados de linguagem de consulta estruturada (SQL) hospedado na AWS, os dados são automaticamente transformados e enviados para o Amazon Redshift.