Veri Tabanı Yönetimi Nedir?

Veri tabanları iş süreçleri, uygulamalar ve kullanıcı erişiminin temelini oluşturur. Bu nedenle, kuruluşların kurdukları veri tabanı sistemlerine yaklaşımlarında stratejik olmaları gerekir. Aşağıda, veri kalitesini korumanıza, maliyetleri düşürmenize ve olumlu bir kullanıcı deneyimi sağlamanıza yardımcı olan veri yönetimi uygulamalarını paylaşıyoruz.

Ölçeklenebilirliği göz önünde bulundurarak tasarım yapın

Ölçeklenebilir bir veri tabanı, kuruluşların işlemciler ve veri depolama alanı gibi mevcut işlem kaynaklarını sınırlarına kadar zorlayabilecek trafik hacmi artışını azaltmalarına olanak tanır. Bir veri tabanını yatay ve dikey olarak ölçeklendirebilirsiniz.

Yatay ölçeklendirme

Yatay ölçeklendirme, trafiği tek bir veri tabanına yönlendirmek yerine daha fazla veri kümesi eklemeyi içerir. Bu yöntem gelen trafiği dengeler ve tüm veri tabanı sistemlerinin aşırı yüklenmesini önler. Gelen istekler, veri içeren belirli bir bileşene yönlendirilebilir ve bu da hızlı veri alımı ile sonuçlanır. Bir veri tabanını yatay olarak ölçeklendirmek için şu yöntemleri uygulayabilirsiniz:

• Bir veri tabanının bölümlere ayrıldığı ve daha küçük parçalara dağıtıldığı veri tabanı parçalama.
• Ağ trafiğini veri tabanı kümelerine dağıtan bir yaklaşım olan yük dengeleme.
• Ana veri tabanını çoğaltan ve belirli verilere sık erişim gerektiren uygulamalara sunan okuma replikaları.

Dikey ölçeklendirme

Dikey ölçeklendirme, veri tabanınızın kullandığı işlem kaynaklarını artıran bir yaklaşımdır. Yatay ölçeklendirme gibi, trafik yükseldiğinde veri tabanı sistemlerinin güvenilir bir şekilde çalışmasını sağlar. Ancak dikey ölçeklendirme, veri tabanı tasarımının değiştirilmesini gerektirmez.

Kuruluşların ek veri tabanı sunucularına yatırım yapması ve bu sunucuları buna göre kurması ve yapılandırması gerektiğinden, fiziksel bir veri tabanını şirket içinde dikey olarak ölçeklendirmek maliyet gerektirir. Dikey ölçeklendirmeyi daha zahmetsiz ve uygun fiyatlı hale getirmek için, kuruluşlar bulut veri tabanlarına yöneldiler. AWS Bulut veri tabanlarını kullandığınızda şunları yapabilirsiniz:

• Sunucu altyapısını sağlamadan veri tabanını dağıtma.
• Veri tabanını gerekli kapasiteye ölçeklendirme.
• Yalnızca kullanılan işlem kaynakları için ödeme yapma.

Veri yedekleme stratejileri oluşturun

Veri tabanlarıyla çalışırken, kuruluşlar veri bütünlüğünü ve kullanılabilirliğini sağlamaktan ve veri güvenliği risklerini en aza indirmekten sorumludur. İyi bir yedekleme stratejisi, verileri çoğaltmayı ve güvenli bir şekilde depolamayı içerir. Ek olarak, verileri derhal geri yüklemek ve operasyonel kesintileri önlemek için önlemler içerir.

Etkili bir veri tabanı yedekleme stratejisiyle, kesinti süresinden anında kurtulabilir ve iş sürekliliği sağlayabilirsiniz. Örneğin, veri tabanı değişikliklerini sürekli olarak kaydederseniz bunları değiştirilmeden veya kullanılamaz hale gelmeden önceki bir zaman noktasına geri yükleyebilirsiniz. 

Belirli endüstrilerdeki kuruluşların, belirli bir süre boyunca geçmiş verilerin kopyalarını saklamaları yasa gereği zorunludur. Veri tabanı sisteminizi bir altyapıdan diğerine geçirmek istiyorsanız veritabanı yedeklemesi oluşturmak da yararlıdır. Bu tür görevler genellikle ilişkisel veri tabanları gibi çeşitli kaynaklardan gelen verilerin birleştirilmesini ve yeni kurulumda geri yüklenmesini içerir. İşlem sırasında, daha sonra yapılan veri dönüşümleri, titizlikle yapılsa bile veri hatalarına neden olabilir. Bu durumda, yedekleme ile değişiklikleri geri alabilirsiniz.

AWS Backup, bulut ve hibrit ortamlarda veri yedekleme ve korumayı basitleştirir. Veri korumasını otomatikleştirir, veri varlıklarını izler ve olağanüstü durum kurtarma yetenekleri sağlayarak uyumluluk yönergelerini karşılamanızı sağlar. AWS veri tabanlarınızı yedeklemeye nasıl başlayacağınız aşağıda açıklanmıştır.

1. AWS'ye kaydolun ve AWS Backup konsolunuzu başlatın.
2. Bir yedekleme planı oluşturun ve yedekleme ilkelerini, yöntemlerini, raporlamayı ve diğer parametreleri yapılandırın.
3. Amazon Esnek Blok Deposu (EBS) birimleri, Amazon Relational Database Service (RDS) veri tabanları ve Amazon DynamoDB tabloları dahil olmak üzere yedeklemek istediğiniz veri tabanlarını atayın
4. Yedeklemeyi başlatın.
5. Yedeklemelerinizi izleyin ve gerekirse geri yükleyin.

Ayrıntılı erişim kontrolleri uygulayın

Kuruluşlar, veri tabanlarında depolanan bilgilere kimin erişebileceği üzerinde kontrol sahibi olmalıdır. Erişim kontrol mekanizmanızda kimlik doğrulama ve yetkilendirmeye ihtiyacınız var. Kimlik doğrulama, veri tabanına erişim isteyen kullanıcıların kimliğini doğrulamanızı sağlar. Yetkilendirme ise belirli bir kullanıcıya erişim izni verilip verilmeyeceğini gösterir. Birlikte, modern veri tabanlarını güvende tutan erişim kontrol yöntemlerinin temelini oluştururlar, örneğin ve

• Rol tabanlı erişim denetimi (RBAC), en az ayrıcalık ilkesine dayalı veri tabanı erişimi sağlar. Bu yöntemle, kullanıcıya yalnızca rollerinde ihtiyaç duydukları gerekli verilere erişim izni verirsiniz.
• Özniteliğe dayalı erişim denetimi (ABAC), belirli verilere erişime izin vermeden önce zaman, konum ve kullanıcıların gereksinimleri gibi değişen faktörleri dikkate alır.

Erişimi düzenlemeye ek olarak, kuruluşlar yetkisiz girişimleri tespit etmek ve güvenliği güçlendirmek için veri tabanlarını sürekli olarak izlemeli ve denetlemelidir.

AWS IAM, bulut iş yüklerine küçük, kontrollü parçalar halinde erişim veren izin bütünlük korumaları belirlemenize olanak tanır. En az ayrıcalıklı ilkeler oluşturabilir, izinleri inceleyebilir ve erişimi daha da sınırlayan koşulları ayarlayabilirsiniz. Bir sağlık platformu sağlayıcısı olan Wellola, geliştiricilere özelliklerine erişim izni verirken katı veri yönetişimi ve koruması uygulamak için IAM'yi kullanır.

Performansı izleyin ve ince ayarlayın

Veritabanı sistemlerinde zaman içinde performans düşüşleri yaşanabilir ve engellerle karşılaşılabilir. Bu sorun çözülmezse veri tabanlarına dayanan uygulamalar ve hizmetler olumsuz etkilenir. Depolanan verilere güvenilir erişim sağlamak için veri tabanı performansını sürekli izlemenin ve ince ayarlamanın yollarına ihtiyacınız vardır. Örneğin, bir veri tabanı, özellikle birden fazla kullanıcının hızla değişen verilerle çalıştığı durumlarda eşzamanlılık denetimiyle ilgili sorunlarla karşılaşabilir. Bu, veri tutarsızlıklarına neden olabilir.

Geleneksel veri tabanı izleme, büyük ölçüde manuel müdahalelere dayanır ve bu da sorunların tespiti ile düzeltici adımların atılması arasında gecikmelere neden olabilir. Modern veri tabanları, problem çözümünü hızlandıran otomatik performans izlemeden yararlanır.

Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) kullandığınızda, veri tabanınızın temel göstergelerini otomatik olarak getiren bir panoya erişebilirsiniz. Örneğin, veri tabanınızın çalışıp çalışmadığını, tükettiği kaynakları ve okuma replikalarının durumunu görebilirsiniz. Ayrıca AWS RDS'yi diğer AWS hizmetleriyle entegre edebilirsiniz. Örneğin,

• Amazon CloudWatch, yerleşik RDS ölçümlerini izlemenize ve sonraki eylemleri etkinleştirmek için alarmları tetiklemenize olanak tanır.
• Amazon EventBridge, Amazon RDS ortamındaki değişiklikleri gösteren olayları yakalar ve diğer AWS hizmetlerine yönlendirir.
• Amazon CloudTrail, veri tabanınıza erişirken RDS'ye yapılan API çağrılarını kaydeder.

Analiz için veri konsolidasyonu oluşturun

Her uygulama veri tabanı kuruluşunuzda bir silo olarak bulunur. Analiz yoluyla eyleme geçirilebilir içgörüler elde etmek için, birden çok veri tabanından gelen verileri birleştirmeniz gerekir. Örneğin, yapılandırılmış, yapılandırılmamış ve yarı yapılandırılmış verilerin bir karışımını depolayan bir veri tabanı grubunuz olabilir. Ancak bunları analiz etmek için verileri daha esnek veri modellerini ve karmaşık veri yapılarını destekleyen bir depoya ayıklamanız, dönüştürmeniz ve yüklemeniz (ETL) gerekir.

Bunu yapmanın en iyi yolu, ilgili veri tabanlarını bir veri ambarına veya veri gölüne bağlayan veri işlem hatları kurmaktır. Bu şekilde, işlemsel ve operasyonel verileri iş zekası (BI) uygulamalarının etkili bir şekilde analiz edebileceği biçimlere dönüştürebilirsiniz.

Amazon Redshift, karmaşık veri işlem hatlarına ihtiyaç duymadan veri tabanlarını birleştirmenize yardımcı olan bir bulut veri ambarıdır. Zero-ETL özellikleri Amazon RDS, Amazon Aurora ve Amazon DynamoDB'den veri alımını otomatikleştirerek neredeyse gerçek zamanlı analiz elde etmenizi sağlar. Örneğin, bir e-ticaret uygulaması AWS tarafından barındırılan yapılandırılmış sorgu dili (SQL) veri tabanınızda bir işlemi depoladığında, veriler otomatik olarak dönüştürülür ve Amazon Redshift'e gönderilir.