厳密に構造化されたデータから応答性の高い柔軟なデータベースへの開発の急速な進化により、データベース管理者（DBA）は開発者と緊密に連携できます。
DBAは、多くの場合、アプリケーションをより高速かつ効率的に実行する方法を見つけるという任務を負っています。
SQLチューニングに人工知能（AI）を利用することで、DBAは真に自動化されたプロセスを作成できます。 これにより、日常および長期のタスクが大幅に合理化されます。バグのテストと除去は自動的に行われるため、データベース管理者はクライアントのニーズを満たすことに集中できます。自動化により、更新のリリースと配信のリスクも大幅に軽減されます。
SQLチューニングの自動化
目的は、高品質のコードとアプリケーションをユーザーに提供することです。 CI / CDの成熟したDevOpsプラクティスは、自動化が開発と展開の中核となる環境を作成します。多くの生産性向上ツールは、DBAと開発者がフル稼働できるようにするように設計されています。 テスト、デバッグ、および展開プロセスを加速することによって。
開発プロセス中に、自動化が現在不可欠な場所がいくつかあります。
継続的インテグレーション
自動テストをサポートするフレームワークは、高品質の製品が一貫して提供されることを保証するのに役立ちます。エンジニアは自動化されたソフトウェアを使用していくつかのタイプのテストを定義および実行できるため、DevOpsチームは特定のソフトウェアビルドが標準を達成しているかどうかを識別できます。
この段階で実行する必要のある実質的にすべてのテストは、自動化されたプロセスに送信できます。これには機能テストと回帰テストが含まれますが、他のテストにも拡張されます。セキュリティテスト、パフォーマンステスト、静的コード分析、APIテスト、およびその他の形式のテストも自動化できます。
目標は、手動の開始シーケンスを要求することによって部分的に自動化するのではなく、これらのプロセスを真に自動化することです。重要なのは、Webhook、コマンドライン、またはWebサービスを介してテストプロトコルをトリガーし、合格または不合格を示すステータスコードを生成できる自動ソフトウェアを使用することです。さらに、優れた自動CIプロセスは、常に統合されたCD自動パイプラインと組み合わされています。
継続的デリバリー
自動化されたCDパイプラインは、複数の環境にリアルタイムで変更を加えることができます。その主な仕事は、アプリケーションを配信環境にプッシュし、ステータスレポートを提供することです。基本的なCDパイプラインは、構築、テスト、および展開の3つの段階で構成されています。より包括的なCDパイプラインには、追加の手順が含まれます。
- コードを実行および自動化して、クラウドインフラストラクチャを構築または破棄する
- バージョン管理からコードを取得し、ビルドを自動的に実行する
- ターゲット環境の環境変数の管理と構成
- コードをターゲット環境に移動する
- 継続的テストとレポートの実行
- テストが失敗した場合の環境のロールバック
- 配信ステータスに関するアラートとログデータの提供
- リソースのアーカイブ
- 同期の実行
- パッチアプリケーション
コンテナ化
コンテナを使用して重要なデータを実行することは、ビジネスにとって非常に重要です。チームメンバーが仮想マシンにログインしてアプリケーションにパッチを適用したりデバッグしたりすると、データベースが攻撃に対して脆弱になる可能性があります。
コンテナを使用すると、アプリケーションをホスト環境から分離することでセキュリティを向上させながら、効率を最優先に保つことができます。その他の利点には、クラウドとプラットフォームからの移植性、敏捷性、速度、スケーリングの容易さ、アプリケーションの迅速な起動、合理化されたデータ管理などがあります。
コンテナ化のセキュリティのもう1つの大きな側面は、自動化です。安全性を維持するために、コンテナを介してデータを実行するには自動化が重要です。コンテナを手動で実行すると、そもそもコンテナを使用する目的が損なわれます。コンテナのデプロイタスクを効果的に管理し、タスクの自動化を非常に簡単にするために利用できるツールはたくさんあります。
データベースの移行
自動化がDevOpsチームにプラスの影響を与えるもう1つの方法は、データベースの自動移行です。 DevOpsを介してデータベースへの変更を統合する理由はたくさんありますが、データベースの調整を同期し、開発手法を同時に適用するには時間がかかる場合があります。 SQLデータベースの移行の自動化 また、追加のソフトウェアツールとの統合も改善されます。
これは、DevOpsに対してエンドツーエンドの自動化を確立できることを意味します。チームは、データベースを自動的に移行するときにこれらすべてのプロセスを組み込むことにより、サーバーの構築、ソフトウェアの問題の追跡、変更管理、およびリリースの提供を行うことができます。その他の利点には、データベースを自動的に展開し、開発の初期段階でエラーを識別して排除し、エラーのないコードを簡単に提供し、クライアントの要求に迅速に対応できることが含まれます。
DBAとSQL自動化の将来はどうなるのか？
NoSQLサーバーの成長をサポートする強力な開発者コミュニティができたので、自動化されたプラクティスにより、水平スケーリングが合理化され、DBAの利益になります。
トレンドはクラウドデータストレージにシフトし続けているため、これは特に重要です。ネットワークがマルチクラウド環境に拡大するにつれて、すべてのチームの問題はより複雑になります。すべてのチームの目標をシームレスに統合できると同時に、リアルタイムのテストを提供できるため、配信サイクルを短縮できるAIを作成する必要があります。
将来、DBAは、モノのインターネット（IoT）デバイスへのストリーミングデータの急増に挑戦するでしょう。大量のデータの処理と保存を管理すると同時に、ユーザーのプライバシーとデータ主権を保護することで、CI/CDパイプラインを合理化できる自律型DBMSの新機能が開かれます。
DBAは、組織への戦略的貢献者になるための道を開くので、これらの開発によって力を与えられていると感じるはずです。
結論
最新のソフトウェア開発には、絶え間ない革新と改善が必要です。 、アプリケーションをデプロイする前に、多くの変更と調整が実装およびテストされています。データベースの自動化は、新製品やアップデートのリリースのスピードと敏捷性に関して、DevOpsの最大の資産の1つになりました。 SQLチューニングに自動化を使用することで、開発者とDBAは、スクリプトを手動で作成してデプロイする必要がなくなり、バグの検出と修正が容易になり、アプリケーションエラーのリスクが排除されるため、時間を節約できます。これらすべてが彼らを圧迫することなく、DBAは組織の革新と拡大を支援することに集中できます。