डेटाबेस प्रबंधन प्रणाली: क्या भविष्य वास्तव में क्लाउड में है?

लगभग एक साल हो गया है जब गार्टनर ने घोषणा की थी कि क्लाउड डेटाबेस प्रबंधन प्रणाली (डीबीएमएस) के लिए वास्तविक समाधान बन जाएगा।
उस समय में, प्रौद्योगिकी समुदाय पारंपरिक ऑन-प्रिमाइसेस मॉडल बनाम इस दृष्टिकोण के सापेक्ष गुणों पर बहस कर रहा है, और ऐसा लगता है कि व्यापक निष्कर्ष यह है कि हालांकि क्लाउड कुछ फायदे प्रदान करता है, लेकिन स्वयं के लिए पूर्ण समर्थन नहीं देता है उद्यम को आगे बढ़ने की क्या जरूरत है। (यह भी पढ़ें: 7 कारण आपको डेटाबेस प्रबंधन प्रणाली की आवश्यकता क्यों है।)

क्या कमी है?

कुछ विशेषज्ञों के अनुसार, क्लाउड आगे बढ़ने के लिए डीबीएमएस के लिए क्या करने की आवश्यकता है, इसके लिए एक नींव को सक्षम बनाता है, लेकिन केवल उच्च स्तरीय आर्किटेक्चर वास्तव में लचीलापन और उन्नत सेवा स्तर लाएंगे जो कि कनेक्टेड डिजिटल सेवाओं के युग में उद्यम को परिभाषित करेगा। इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IoT)।

क्लाउड, संदर्भ में
यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि गार्टनर ने डीबीएमएस और क्लाउड के बारे में जो कुछ भी कहा है, यह दृष्टिकोण किसी भी चीज का खंडन नहीं करता है, बस क्लाउड-आधारित बुनियादी ढांचे पर सख्ती से ध्यान केंद्रित करना पूरी कहानी नहीं बताता है।

पिछले जून में अपने ब्लॉग पोस्टिंग में शीर्षक: "डीएमबीएस मार्केट का भविष्य क्लाउड है," गार्टनर के एडम रोंथल ने नोट किया कि क्लाउड-आधारित डीएमबीएस अपनाने पहले से ही तेज था और कम क्रम में क्षेत्र पर हावी होगा।

मुख्य रूप से, यह इस तथ्य के कारण है कि क्लाउड वह जगह है जहां अधिकांश नवाचार और लागत अनुकूलन हो रहा है, जबकि ऑन-प्रिमाइसेस को जल्द ही विशेष अनुप्रयोगों और नौकरियों में ले जाया जाएगा, जिनके लिए विरासत संगतता की आवश्यकता होती है।

हालांकि यह एक बिंदु तक सच हो सकता है, Altinity जैसे सेवा प्रदाता ध्यान दें कि इन तथ्यों को थोड़ा संदर्भ की आवश्यकता है।

एक बात के लिए, यह विचार कि मूल्य निर्धारण मॉडल जो कैपेक्स को गिरते हुए दिखाते हैं लेकिन ओपेक्स समान रहता है या केवल थोड़ा बढ़ता है, वास्तविक दुनिया में नहीं है। क्लाउड आर्किटेक्चर, वास्तव में, ओपेक्स को पर्यावरण के पैमाने के रूप में बहुत कठिन हिट करते हैं।

इसके अलावा, जबकि क्लाउड इनोवेशन प्रभावशाली है, डीबीएमएस बाजार भी ओपन सोर्स, कुबेरनेट्स, एआई और अन्य विकासों से प्रभावित हो रहा है जिन्हें क्लाउड या ऑन-प्रिमाइसेस में तैनात किया जा सकता है। (पढ़ें: कंपनियां कुबेरनेट्स का उपयोग कैसे करती हैं?)

Altinity के अनुसार, विशेष रूप से खुला स्रोत कम से कम दो दशकों से DBMS नवाचार का केंद्र रहा है। सबसे विघटनकारी डेटा प्रबंधन तकनीकों में से कई को ओपन सोर्स प्रोजेक्ट्स के भीतर विकसित किया गया था, और इस बाजार में उद्यम पूंजी का निरंतर प्रवाह सुनिश्चित करता है कि यह कुछ समय तक जारी रहेगा। (यह भी पढ़ें: ओपन सोर्स: क्या सच होना बहुत अच्छा है?)

अपनी डेटा प्रबंधन रणनीतियों में बदलाव पर विचार करने वाले किसी भी व्यक्ति के लिए, क्लाउड निश्चित रूप से ध्यान देने योग्य है, लेकिन खुले स्रोत की स्वस्थ खुराक के बिना यह कम हो जाएगा।

प्रक्रिया मामले
इस प्रकाश में, DBMS किसी भी अन्य एप्लिकेशन की तरह है, जहां सफलता केवल क्लाउड पर जाने से नहीं बल्कि आप इसे कैसे करते हैं, द्वारा निर्धारित की जाती है।

एवेन के गिलाद डेविड मायन ने क्लाउड-आधारित डीबीएमएस के लिए निम्नलिखित पांच सर्वोत्तम प्रथाओं का सुझाव दिया है:

पहले रणनीति बनाएं, फिर माइग्रेट करें
आईटी ब्रह्मांड असफल क्लाउड पहलों से अटा पड़ा है क्योंकि इस पर बहुत अधिक ध्यान दिया गया था कि संक्रमण को सुचारू रूप से कैसे बनाया जाए, इसके बजाय अंत में यह कैसे काम करने वाला था।

आराम से डेटा को एन्क्रिप्ट और टोकनाइज़ करें
हैकर्स आराम से डेटा को टारगेट करना पसंद करते हैं क्योंकि इस समय कोई भी इस पर ध्यान नहीं दे रहा है। लेकिन इसमें अभी भी मूल्यवान, विशेषाधिकार प्राप्त जानकारी जैसे व्यक्तिगत वित्त और व्यापार रहस्य शामिल हैं। (पढ़ें: रीयल-टाइम डेटा क्या लाभ प्रदान कर सकता है जो डेटा आराम से नहीं कर सकता?)

पहचान और पहुंच प्रबंधन (IAM) के साथ सुरक्षित
डेटा और बुनियादी ढांचे की सुरक्षा सुनिश्चित करने के लिए एक मानक प्राधिकरण प्रक्रिया महत्वपूर्ण है, विशेष रूप से बड़े वातावरण में जहां पहुंच को लगातार अद्यतन किया जाना चाहिए।

एन्क्रिप्शन और वीपीएन के साथ पारगमन में सुरक्षित रखें
गति में डेटा भी चोरी के अधीन है, इसलिए इसे सुरक्षित रखने के लिए एक सुरक्षित, एन्क्रिप्टेड डिजिटल सुरंग एक अत्यधिक प्रभावी तरीका है।

स्वचालित निगरानी
थकाऊ लेकिन महत्वपूर्ण कार्यों को स्वचालन द्वारा सबसे अच्छा संभाला जाता है, जिसे निगरानी प्रक्रिया के प्रमुख पहलुओं जैसे रिपोर्टिंग, परीक्षण और एकीकरण के आसपास कॉन्फ़िगर किया जा सकता है।

एक क्लाउड प्रबंधन दुःस्वप्न?
डेलॉइट के डेविड लिनथिकम कहते हैं, संगठनों को यह भी पता होना चाहिए कि उचित नियंत्रण के बिना क्लाउड आसानी से प्रबंधन दुःस्वप्न में बदल सकता है।

कई क्लाउड, वास्तव में, एक ही साइलो-लेटे हुए बुनियादी ढांचे में विकसित होते हैं जो वर्तमान में डेटा सेंटर में वर्कफ़्लो को रोकता है, खासकर जब व्यक्तिगत व्यावसायिक इकाइयों को आईटी पर्यवेक्षण के बिना अपने स्वयं के क्लाउड बनाने और प्रबंधित करने के लिए छोड़ दिया जाता है।

इसका मुकाबला करने के लिए, संपूर्ण संगठनात्मक संरचना के लिए सत्य का एक स्रोत बनाने के लिए डेटा वर्चुअलाइजेशन और पर्यावरण को संघीय बनाने के अन्य साधनों के साथ एक मास्टर डेटा प्रबंधन योजना को अपनाने पर विचार करें।

अंततः, वे कहते हैं, उद्यम को "स्व-पहचान करने वाले डेटा" के लिए प्रयास करना चाहिए, जिसमें डेटा स्वयं को यह जानने के लिए खुफिया जानकारी से प्रभावित होता है कि यह क्या है और इसका उपयोग कैसे किया जा सकता है। यदि इसे सही तरीके से लागू किया जाता है, तो यह डेटा जटिलता में 20 गुना कमी ला सकता है।