解读数据库自动化技术弥补数据库DBA短缺难题_Mssql数据库教程

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在DBA的日常工作中,经常需要重装或在新机器上安装Oracle,但每次安装所浪费的时间、精力以及失败的挫折都在考验着DBA的承受能力,本文着重介绍了一个简单的复制和迁移Oracle数据库的方法,详细内容请参考下文。 复制迁移的步骤如下: ◆1、首先,复制原Oracl

全球数据量的疯狂增长,使得市场对资深数据库管理员的需求也节节攀升。据统计,一直到2016美国IT市场对数据库管理员的需求量增长都将会超过所有其他职业。数据库管理员具备一整套专业性非常强的技术技能,因此其在数据中心里的地位是最难以替代的。

数据库自动化在数据库未来的应用中将会发挥重要作用。

通过实施数据库自动化技术,数据库管理员才能够将工作重点放在解决战略性问题上,而且可以将一些原本要由具备高级技能的工作人员才能完成的工作交给初级技术人员来执行。对商业决策者而言,这绝对是一举两得的事情:资深的数据库管理员可以将身心完全投入到企业创收的战略当中,而资力浅技能低的技术人员则可以相对独立完成数据库维护工作。

目前数据库管理员大部分时间都耗费在执行一些为了维持数据库正常运作的琐碎任务上。高级数据库管理员已经沦为机械操作员:忠实地遵循运行指南,不断地为支持而升级,不停地应付一波又一波的安全威胁。企业的决策者们无疑都把他们看成“数据专家”,而且也意识到数据的深度发掘将左右着一个企业的成败,但是奇怪的是几乎没有人采取行动来改变这种现状。

特别是考虑到以下几个方面的情况:

1) 数据库和数据的数量都在以指数增长的速度膨胀中。

2) 由于数据库及存储其中的数据不断增长,数据库环境变得越来越复杂。各种各样的数据库补丁、层出不穷的新版本、眼花缭乱的安全更新,这几乎成了数据库管理员所有的工作内容。

3) 数据库管理员是高流动性的职位。近半数的数据库管理员会在上任两年之内另谋高就。而且,对于企业来说,数据库管理员是最难找人替任的职位。

考虑到上述的发展趋势,加上美国劳工部的统计报告(数据库管理员职位需求有望增长37%,有能力有资历的数据库管理员将成为市场上的抢手人才),企业应当如何做到未雨绸缪呢?没有其他出路,只能改变信息管理的方式:数据库管理自动化是正道。

尽管在数据中心,自动化的应用已经相当广泛,但数据库管理员还没有将这些自动化原理应用到数据库管理上。企业需要实施一套集中式的自动化机制来管理其数据库。通过大量自动化工具的应用,高级数据库管理员才可以从“摁按钮”的惯性中解放出来,将这些翻来覆去的琐碎工作任务交给低级技术人员,转而更专注于企业战略和创收任务中。同时,中级技术人员可以担当原来的IT专家的角色。因为自动化消除了人为错误,对于他们的工作表现,企业领导大可放心。

我们不仅要意识到自动化的潜在威力,而且要积极的实施。实施一个完整的自动化解决方案的第一步就是创建一个可扩展可维护的框架。该框架必须能够满足多种系统需求,例如将实体部署到服务器、在数据库对象的上下文中执行脚本、以及删除数据库对象等等。不过要创建一个完全满足管理复杂数据库需求并易于使用的框架是相当困难的。要想和一个类似于Oracle数据库管理系统或者SQL Server的复杂应用程序相互协调配合,需要运行多个特殊的命令来确定任务的成败。通常,运行这些特殊的命令又需要执行另外一些命令来判断预行动的结果。该框架必须能够不依赖于架构(例如:集群和非集群)和环境(例如:不同的操作系统,不同的数据库版本等等)的情况下处理这些互作。

除了管理实际的数据库应用程序以外,各个企业还需要将其他一些自己的东西整合到自动化框架里头。这些需求可能会超过核心数据库自动化的复杂程度。很多情况下,企业可以利用原来已经完成的工作来确保这些应用可以纳入到自动化活动的范畴里。

花费时间和金钱来设计或开发自己的自动化框架和脚本来管理数据库并不是明智之举。要知道并不是只有你才想要实施数据库管理自动化,所以如果你真的在考虑采用自动化管理,那么最好购买现成的解决方案,而不要去自己构建。很多商业解决方案都具有自动化框架,并提供能够适应不同数据库版本、操作系统和架构的预设自动化管理。根据新的不同需求需要进行一系列的工作来更新自动化框架。此外,由于管理软件的升级,调用来管理应用程序的实际代码也是要与时俱进而并非一成不变的。

如前所述,为数据库管理员实施数据库自动化管理流程对企业决策者来说是一箭双雕的好事。如果企业能够将自动化战略纳入到企业战略当中,他们才能完善企业既有人才配置,在未来的日子里都不再需要雇用其他的工作人员来弥补短缺。既然高级数据库管理员的市场定位是稀缺人才,给的都是高薪金高福利,企业为什么不“物尽其用,人尽其才”呢?所以,为了更有效地利用数据库,企业应当认真考虑实施自动化数据库管理,以便解放出数据库管理员高价值的“脑力”。

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来源:模板无忧//所属分类:Mssql数据库教程/更新时间:2009-07-02
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