O Self-Driving Database Está Chegando. E Agora DBA?

O Self-Driving Database está Chegando. E Agora DBA?

A palavra autônomo está rapidamente se tornando uma das palavras mais comentadas em tecnologia. Um conceito popularizado pela indústria automotiva que está rapidamente ganhando força em outras áreas, incluindo datacenters.

Estamos começando a ver o advento de bancos de dados autônomos (Autonomous Database ou Self-Driving Database) que aproveitam o aprendizado de máquina (Machine Learning) para eliminar o trabalho humano e o erro humano. O Self-Driving Database Está Chegando. E Agora DBA? Neste novo mundo, o banco de dados automaticamente corrige, ajusta, faz o backup e se atualiza sem intervenção – tudo isso enquanto o sistema permanece ativo e em execução.

A ideia de um software independente, evolutivo e autônomo, assumindo tarefas humanas – como operar máquinas – pode ser inquietante para alguns entusiastas de ficção científica, mas outros vêem o vasto potencial que esse tipo de tecnologia pode trazer, liberando os humanos de tarefas repetitivas.

Como os controladores de veículos autônomos, os administradores de bancos de dados (DBAs) encontram-se nessa posição. Alguns preocupados com o futuro, por conta de mais e mais tarefas que estão sendo automatizadas por algoritmos de Machine Learning; enquanto outros imaginando todas as novas coisas que eles serão capazes de resolver em um mundo autônomo. Aquela famosa história de como cada um vê um copo com água até a metade: o copo está meio cheio ou meio vazio?

Atualmente, as atividades dos DBAs geralmente são divididas entre tarefas gerais e específicas do negócio. A automação do banco de dados significa a eliminação da maioria das tarefas genéricas, como configuração, ajuste, provisionamento, backup ou otimização, enquanto se cria mais tempo para os DBAs se concentrarem nas tarefas específicas do negócio, o que com certeza gera muito mais valor para a empresa!

Isso inclui a definição da arquitetura de banco de dados e modelos de dados para aplicativos essenciais aos negócios, integração de novas fontes de dados, ajuste de aplicativos e gerenciamento de nível de serviço de ponta a ponta. Em outras palavras, os DBAs terão mais tempo para dedicar à criação de valor, disponibilizando mais dados para mais pessoas, além de gerenciar a segurança, o que requer especialistas que entendam onde os dados estão, o que os dados representam e quais pessoas e aplicativos devem receber acesso a essa informação.

Menos Banco de Dados, Mais Dados

Nesse sentido, o papel do DBA está mudando para se tornar menos sobre o banco de dados e mais sobre os dados em si. À medida que o aprendizado de máquina se torna mais predominante, o papel do DBA evoluirá junto com ele para se tornar mais como um Engenheiro de Dados que pode fornecer uma visão mais profunda para os principais interessados e orientá-los sobre as maneiras pelas quais os dados podem ser utilizados para impulsionar o negócio.

Para realmente ter um impacto, o DBA precisará se envolver mais com seus parceiros de negócios que possam oferecer insights sobre o que eles esperam obter com novas arquiteturas e serviços, como a nuvem. Com toda a sua experiência no gerenciamento de dados, os DBAs podem ser um elo essencial para garantir que essas transições transcorram sem problemas e que a informação correta esteja acessível nos lugares certos e apenas para as pessoas certas no momento da necessidade. Da mesma forma, eles devem aperfeiçoar suas habilidades em torno de tecnologias emergentes, como a Internet das Coisas, Inteligência Artificial e chatbots, e processamento de código para streaming de dados.

Transições levam tempo

Também é importante que os DBAs se lembrem de que a transição para um ambiente autônomo não é algo que ocorrerá durante a noite. Enquanto algumas organizações mudaram sua infraestrutura para a nuvem, muitas ainda usam bancos de dados locais ou um modelo híbrido – todos gerenciados por seus DBAs.

Assim como a empresa transita ao longo do tempo, o mesmo deveria acontecer com o DBA. Ou melhor, com qualquer profissional preocupado em manter a sua empregabilidade.

Os DBAs precisam abraçar a nova oportunidade que têm e aprimorar sua compreensão de como o gerenciamento de dados evoluirá para desempenhar um papel crítico em suas empresas. A quantidade de dados disponíveis continuará a crescer exponencialmente. De serviços de compartilhamento de dados e mídia social a novos aplicativos habilitados para IoT e chatbot, a quantidade de dados que podem ser dissecados e analisados para inteligência de negócios está explodindo e tem um valor enorme.

Mudança Traz Oportunidades

Tarefas como modelagem de dados, ajuste de aplicativos e configuração de segurança estão provando ser significativas na nuvem. Faz sentido que atualizar essas habilidades e expandi-las, se torne ainda mais importante à medida que a demanda cresce. Da mesma forma, entender as relações entre os dados e a nuvem será fundamental. Por exemplo, aperfeiçoar as habilidades de script com API RESTful e a orquestração de configurações completas do sistema de desenvolvimento, teste e produção tornará o DBA inestimável para o DevOps e fortalecerá sua função de conectar e entregar sistemas de negócios. É basicamente a transição da função de DBA para Engenheiro de Dados.

Com o número de recursos educacionais disponíveis com o clique de um botão, não demorará muito para que um determinado DBA se torne um Data Architect ou Data Engineer sob demanda que compreenda o valor dos dados na nuvem e saiba o que fazer com eles.

A tecnologia está em constante evolução. Profissionais de TI de sucesso se antecipam e se adaptam. Essa onda de bancos de dados automatizados oferece novas oportunidades para facilitar as cargas de trabalho e acompanhar as tendências, criando um impacto positivo no sucesso de uma empresa e, ao mesmo tempo, aumentando o valor profissional de um DBA ao longo do caminho.

David Matos

Referências:

Blog SQLMaria

Oracle Rolls Out ‘Autonomous Data Warehouse’

Big Data Driving Hyperscale Datacenter Surge

Self-Driving Databases are Coming: What Next for DBAs?

Formação Engenheiro de Dados

 

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