การจัดการฐานข้อมูลคืออะไร

ฐานข้อมูลทำหน้าที่เป็นรากฐานสำหรับกระบวนการทางธุรกิจ แอปพลิเคชัน และการเข้าถึงของผู้ใช้ ดังนั้น องค์กรจึงจำเป็นต้องมีกลยุทธ์ในแนวทางของตนต่อระบบฐานข้อมูลที่พวกเขาติดตั้งไว้ ด้านล่างนี้ เราแบ่งปันแนวทางปฏิบัติในการจัดการข้อมูลที่ช่วยให้คุณรักษาคุณภาพของข้อมูล ลดต้นทุน และทำให้มั่นใจในประสบการณ์การใช้งานที่ดีของผู้ใช้

ออกแบบโดยคำนึงถึงความสามารถในการปรับขนาด

ฐานข้อมูลที่ปรับขนาดได้ช่วยให้องค์กรสามารถลดปริมาณการรับส่งข้อมูลที่เพิ่มขึ้น ซึ่งอาจผลักดันทรัพยากรการประมวลผลที่มีอยู่ เช่น โปรเซสเซอร์และพื้นที่เก็บข้อมูลให้ถึงขีดจำกัด คุณสามารถปรับขนาดฐานข้อมูลทั้งแนวนอนและแนวตั้ง

การปรับขนาดแนวนอน

การปรับขนาดแนวนอนเกี่ยวข้องกับการเพิ่มคลัสเตอร์ข้อมูลเพิ่มแทนที่จะกำหนดให้การรับส่งข้อมูลไปยังฐานข้อมูลเดียว วิธีนี้จะทำให้ปริมาณการรับส่งข้อมูลขาเข้าเท่ากันและป้องกันไม่ให้ระบบฐานข้อมูลทั้งหมดล้น คำขอขาเข้าสามารถเปลี่ยนเส้นทางไปยังส่วนประกอบเฉพาะที่มีข้อมูลซึ่งส่งผลให้การดึงข้อมูลอย่างรวดเร็ว เพื่อปรับขนาดฐานข้อมูลในแนวนอน คุณสามารถใช้วิธีการเหล่านี้:

• การกระจายฐานข้อมูล ซึ่งฐานข้อมูลถูกแบ่งพาร์ติชันและกระจายออกเป็นส่วนเล็ก ๆ
• การปรับสมดุลโหลด เป็นแนวทางการกระจายปริมาณการรับส่งข้อมูลเครือข่ายไปยังคลัสเตอร์ฐานข้อมูล
• อ่านแบบจำลองซึ่งจำลองฐานข้อมูลหลักและให้บริการแก่แอปพลิเคชันที่ต้องเข้าถึงข้อมูลเฉพาะบ่อยครั้ง

การปรับขนาดแนวตั้ง

การปรับขนาดแนวตั้งเป็นวิธีการที่เพิ่มทรัพยากรการประมวลผลที่ฐานข้อมูลของคุณใช้ เช่นเดียวกับการปรับขนาดแนวนอน การปรับขนาดแนวตั้งช่วยให้ระบบฐานข้อมูลทำงานได้อย่างน่าเชื่อถือเมื่อปริมาณการรับส่งข้อมูลเพิ่มสูงขึ้น อย่างไรก็ตาม การปรับขนาดแนวตั้งไม่เกี่ยวข้องกับการเปลี่ยนแปลงดีไซน์ของฐานข้อมูล

การปรับขนาดฐานข้อมูลทางกายภาพในองค์กรในแนวตั้งนั้นมีค่าใช้จ่ายสูงเนื่องจากองค์กรต้องลงทุนในเซิร์ฟเวอร์ฐานข้อมูลเพิ่มเติมและจัดเตรียมให้เหมาะสม เพื่อให้การปรับขนาดแนวตั้งง่ายขึ้นและมีค่าใช้จ่ายไม่แพงมากขึ้น องค์กรจึงสร้างฐานข้อมูลบนคลาวด์ เมื่อคุณใช้ฐานข้อมูล AWS Cloud คุณจะสามารถ:

• ปรับใช้ฐานข้อมูลโดยไม่ต้องจัดเตรียมโครงสร้างพื้นฐานเซิร์ฟเวอร์
• ปรับขนาดฐานข้อมูลตามความจุที่ต้องการ
• จ่ายเฉพาะทรัพยากรการประมวลผลที่ใช้เท่านั้น

จัดทำกลยุทธ์การสำรองข้อมูล

เมื่อทำงานกับฐานข้อมูล องค์กรมีหน้าที่รับผิดชอบในการรับรองความสมบูรณ์และความพร้อมใช้งานของข้อมูล และลดความเสี่ยงด้านความปลอดภัยของข้อมูลให้เหลือน้อยที่สุด กลยุทธ์การสำรองข้อมูลที่ดีเกี่ยวข้องกับการจำลองแบบข้อมูลและจัดเก็บข้อมูลอย่างปลอดภัย นอกจากนี้ กลยุทธ์ดังกล่าวยังรวมถึงมาตรการในการกู้คืนทันทีและป้องกันการหยุดชะงักในการดำเนินงาน

ด้วยกลยุทธ์การสำรองข้อมูลฐานข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ คุณสามารถกู้คืนเวลาหยุดทำงานได้ทันทีและสร้างคว่ามมั่นใจในความต่อเนื่องทางธุรกิจ ตัวอย่างเช่น หากคุณสร้างข้อมูลบันทึกการเปลี่ยนแปลงฐานข้อมูลอย่างต่อเนื่อง คุณสามารถกู้คืนข้อมูลไปยังจุดเวลาก่อนที่จะมีการเปลี่ยนแปลงหรือไม่สามารถใช้งานได้ 

กฎหมายกำหนดให้องค์กรในบางอุตสาหกรรมต้องเก็บสำเนาข้อมูลในอดีตในช่วงเวลาที่กำหนด การสร้างการสำรองข้อมูลฐานข้อมูลยังมีประโยชน์หากคุณต้องการย้ายระบบฐานข้อมูลจากโครงสร้างพื้นฐานหนึ่งไปยังอีกโครงสร้างพื้นฐานหนึ่ง งานดังกล่าวมักเกี่ยวข้องกับการรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ เช่น ฐานข้อมูลแบบเชิงสัมพันธ์ และเรียกคืนข้อมูลในการตั้งค่าใหม่ ในระหว่างกระบวนการดังกล่าว การแปลงข้อมูลในลำดับถัดไป ถึงแม้จะดำเนินการอย่างพิถีพิถัน ก็ยังอาจส่งผลให้ข้อมูลไม่แม่นยำได้ ในกรณีนี้ คุณสามารถย้อนกลับการเปลี่ยนแปลงด้วยการสำรองข้อมูล

AWS Backup ช่วยลดความยุ่งยากในการสำรองข้อมูลและการป้องกันข้อมูลในระบบคลาวด์และสภาพแวดล้อมไฮบริด ระบบจะป้องกันข้อมูลโดยอัตโนมัติ ตรวจสอบสินทรัพย์ข้อมูล และให้กระบวนการกู้คืนจากความเสียหาย ช่วยให้คุณสามารถปฏิบัติตามแนวทางการปฏิบัติตามข้อกำหนดได้ นี่คือวิธีเริ่มต้นด้วยการสำรองข้อมูลฐานข้อมูล AWS ของคุณ

1. สมัครใช้งาน AWS และเปิดคอนโซล AWS Backup ของคุณ
2. สร้างแผนการสำรองข้อมูลและกำหนดค่านโยบายการสำรองข้อมูล วิธีการรายงาน และพารามิเตอร์อื่น ๆ
3. กำหนดฐานข้อมูลที่คุณต้องการสำรองข้อมูล รวมถึงโวลุ่ม Amazon Elastic Block Store (EBS, ฐานข้อมูล Amazon Relational Database Service (RDS), และตาราง Amazon DynamoDB
4. เริ่มการสำรองข้อมูล
5. ตรวจสอบการสำรองข้อมูลของคุณและกู้คืนข้อมูลหากจำเป็น

บังคับใช้การควบคุมการเข้าถึงแบบละเอียด

องค์กรต้องควบคุมว่าใครที่สามารถเข้าถึงข้อมูลที่เก็บไว้ในฐานข้อมูลของตนได้ คุณต้องมีการยืนยันตัวตนและการอนุญาตในกลไกการควบคุมการเข้าถึงของคุณ การยืนยันตัวตนช่วยให้คุณสามารถยืนยันตัวตนของผู้ใช้ที่ร้องขอเข้าถึงฐานข้อมูล ในขณะเดียวกัน การอนุญาตจะระบุว่าผู้ใช้รายนั้นควรได้รับสิทธิ์เข้าถึงหรือไม่ เมื่อใช้งานร่วมกันจะช่วยสร้างรากฐานของวิธีการควบคุมการเข้าถึงที่รักษาฐานข้อมูลสมัยใหม่ให้ปลอดภัย เช่น

• การควบคุมการเข้าถึงที่อิงตามบทบาท (RBAC) ให้การเข้าถึงฐานข้อมูลตามหลักการของการให้สิทธิ์เท่าที่จำเป็น ด้วยวิธีการนี้ คุณให้ผู้ใช้เข้าถึงเฉพาะข้อมูลที่จำเป็นที่พวกเขาต้องการในบทบาทของพวกเขา
• การควบคุมการเข้าถึงที่อิงตามแอตทริบิวต์ (ABAC) จะพิจารณาปัจจัยที่เปลี่ยนแปลง เช่น เวลา สถานที่ และความต้องการของผู้ใช้ ก่อนที่จะอนุญาตให้เข้าถึงข้อมูลที่เจาะจง

นอกเหนือจากการควบคุมการเข้าถึง องค์กรควรติดตามตรวจสอบและตรวจดูฐานข้อมูลอย่างต่อเนื่องเพื่อตรวจจับความพยายามที่ไม่ได้รับอนุญาตและเพิ่มความยืดหยุ่นในการรักษาความปลอดภัย

AWS IAM ช่วยให้คุณสามารถตั้งค่ากฎควบคุมระบบที่บังคับใช้การเข้าถึงเวิร์กโหลดบนคลาวด์อย่างละเอียดได้ คุณสามารถสร้างนโยบายที่ให้สิทธิ์เท่าที่จำเป็น ตรวจสอบสิทธิ์และตั้งค่าเงื่อนไขที่จำกัดการเข้าถึงเพิ่มเติม Wellola เป็นผู้ให้บริการแพลตฟอร์มการดูแลสุขภาพ ใช้ IAM เพื่อบังคับใช้การกำกับดูแลและการปกป้องข้อมูลที่เข้มงวดเมื่อให้สิทธิ์แก่นักพัฒนาในการเข้าถึงฟีเจอร์ต่าง ๆ

ติดตามตรวจสอบและปรับแต่งประสิทธิภาพโดยละเอียด

ระบบฐานข้อมูลอาจมีประสิทธิภาพลดลงและเกิดคอขวดเมื่อเวลาผ่านไป หากไม่มีการแก้ไข แอปพลิเคชันและบริการที่ต้องอาศัยฐานข้อมูลจะได้รับผลกระทบในทางลบ เพื่อให้แน่ใจว่าสามารถเข้าถึงข้อมูลที่เก็บไว้ได้อย่างน่าเชื่อถือ คุณต้องมีวิธีการติดตามตรวจสอบและปรับแต่งประสิทธิภาพฐานข้อมูลโดยละเอียดอย่างต่อเนื่อง ตัวอย่างเช่น ฐานข้อมูลหนึ่งอาจประสบปัญหาการควบคุมพร้อมกัน โดยเฉพาะเมื่อผู้ใช้หลายรายทำงานกับข้อมูลที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว สิ่งนี้อาจส่งผลให้ข้อมูลไม่สอดคล้องกัน

การติดตามตรวจสอบฐานข้อมูลทั่วไปอาศัยการแทรกแซงด้วยตนเองเป็นอย่างมาก ซึ่งทำให้เกิดความล่าช้าระหว่างการระบุปัญหาและการนำมาตรการแก้ไขมาใช้ ฐานข้อมูลที่ทันสมัยได้รับประโยชน์จากการติดตามตรวจสอบประสิทธิภาพอัตโนมัติ ซึ่งช่วยเร่งการแก้ไขปัญหาได้

เมื่อคุณใช้ Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) คุณจะสามารถเข้าถึงแดชบอร์ดที่แสดงตัวบ่งชี้หลักของฐานข้อมูลของคุณได้โดยอัตโนมัติ ตัวอย่างเช่น คุณสามารถดูว่าฐานข้อมูลของคุณกำลังทำงานอยู่หรือไม่ทรัพยากรที่ใช้ และสถานะแบบจำลองการอ่าน นอกจากนี้คุณสามารถผสานรวม AWS RDS กับบริการ AWS อื่น ๆ ได้ ตัวอย่างเช่น

• Amazon CloudWatch ช่วยให้คุณสามารถติดตามตรวจสอบตัววัด RDS ในตัวและทริกเกอร์สัญญาณเตือนเพื่อเปิดใช้งานการดำเนินการที่ตามมา
• Amazon EventBridge บันทึกและกำหนดเส้นทางเหตุการณ์ที่บ่งบอกถึงการเปลี่ยนแปลงในสภาพแวดล้อม Amazon RDS ไปยังบริการ AWS อื่น ๆ
• Amazon CloudTrail สร้างข้อมูลบันทึกการเรียกใช้ API ที่ทำไปยัง RDS เมื่อเข้าถึงฐานข้อมูลของคุณ

สร้างการรวมข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์

แต่ละฐานข้อมูลแอปพลิเคชันมีอยู่เป็นไซโลในองค์กรของคุณ เพื่อรับข้อมูลเชิงลึกที่สามารถดำเนินการได้ผ่านการวิเคราะห์ คุณจำเป็นต้องรวบรวมข้อมูลจากฐานข้อมูลหลายแห่ง ตัวอย่างเช่น คุณอาจมีกลุ่มฐานข้อมูลที่จัดเก็บข้อมูลแบบผสมกันทั้งข้อมูลที่มีโครงสร้าง ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง และข้อมูลแบบกึ่งมีโครงสร้าง อย่างไรก็ตาม เพื่อวิเคราะห์ คุณต้องดำเนินการกระบวนการ Extract, Transform and Load (ETL) ให้ข้อมูลลงในที่เก็บข้อมูลที่รองรับแบบจำลองข้อมูลที่ยืดหยุ่นมากขึ้นและโครงสร้างข้อมูลที่ซับซ้อน

วิธีที่ดีที่สุดในการดำเนินการดังกล่าวคือการตั้งค่าข้อมูลไปป์ไลน์ที่เชื่อมต่อฐานข้อมูลที่เกี่ยวข้องเข้ากับคลังข้อมูลหรือ Data Lake ด้วยวิธีนี้ คุณสามารถแปลงข้อมูลการทำธุรกรรมและการดำเนินงานเป็นรูปแบบที่แอปพลิเคชัน Business Intelligence (BI) สามารถวิเคราะห์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

Amazon Redshift เป็นคลังข้อมูลบนคลาวด์ที่ช่วยให้คุณรวมฐานข้อมูลโดยไม่จำเป็นต้องใช้ไปป์ไลน์ข้อมูลที่ซับซ้อน Zero-ETL มีฟีเจอร์ด้านการนำข้อมูลเข้าโดยอัตโนมัติจาก Amazon RDS, Amazon Aurora, และ Amazon DynamoDB ช่วยให้คุณสามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้เกือบเรียลไทม์ ตัวอย่างเช่น เมื่อแอปพลิเคชันอีคอมเมิร์ซจัดเก็บธุรกรรมในฐานข้อมูลภาษาสืบค้นที่มีโครงสร้าง (SQL) ที่โฮสต์บน AWS ข้อมูลจะถูกแปลงและส่งไปยัง Amazon Redshift โดยอัตโนมัติ