Durante o ano de 2020, as diferentes empresas existentes tornaram-se mais digitalizadas, sendo praticamente impossível evitar a utilização de bases de dados e de Grandes Dados. Actualmente, é necessário ter a capacidade de obter informações a partir de dados, sendo este um aspecto chave para qualquer organização bem sucedida. Por conseguinte, qualquer arquitectura de informação deve continuar a basear-se em bases de dados.
Entre os principais serviços que uma base de dados fornece a uma empresa está o de agrupar todos os dados da empresa no mesmo local, facilitar a partilha de dados entre os diferentes departamentos da empresa, evitar redundâncias e melhorar a organização juntamente com uma interlocução adequada com os clientes da empresa. Assim, se uma base de dados for devidamente gerida, podem ser obtidos benefícios tais como maior eficiência, simplificação do processo, maior segurança dos dados armazenados e maior produtividade, entre outras vantagens.
Nesta análise, descreveremos diferentes tendências de bases de dados que podem ajudar qualquer empresa a melhorar a gestão dos seus dados e informações, a fim de prosperar com sucesso.
HTAP: Grandes dados mais base de dados
No domínio das aplicações, o conceito de Grandes Dados e Bases de Dados juntam-se. Assim, para aplicações com um único sistema, a geração, processamento, armazenamento e consumo de dados podem ser realizados, resultando numa melhor experiência do utilizador.
Neste ponto, surge o processamento ou análise de transacções híbridas, também conhecido como HTAP, que melhora o desempenho e é capaz de sincronizar milhões de transacções diariamente, melhorando a experiência do utilizador.
Em breve, espera-se que esta tendência cresça, uma vez que as bases de dados HTAP também podem ser utilizadas como armazéns de dados, lidar com cargas de trabalho de processamento transaccional online (OLTP) e responder rapidamente a pedidos de análise de Grandes Dados em tempo real.
Um sistema nativo de nuvens mais distribuído
O facto de cada vez mais empresas estarem a adoptar infra-estruturas baseadas na nuvem significa que estão a mover as suas aplicações de processos empresariais juntamente com as suas aplicações e dados críticos.
Até 2022, estima-se que 75% de todas as bases de dados irão migrar para uma plataforma de nuvens. Por conseguinte, as organizações requerem serviços e soluções em nuvem que gerem a sua arquitectura nativa, permitindo que os processos empresariais sejam mais dinâmicos.
Um sistema nativo de nuvens significa, portanto, que as aplicações ou processos correm em contentores de software como unidades isoladas, os processos são geridos através de orquestração central para melhorar a utilização de recursos e reduzir os custos de manutenção, e as aplicações são acopladas frouxamente. Estas características referem-se a um sistema altamente dinâmico composto por processos independentes que trabalham em conjunto para fornecer valor comercial, ou seja, um sistema distribuído.
Assim, a combinação de técnicas de processamento distribuído, sem uma instalação de infra-estruturas pesadas, permitirá aos utilizadores usufruir de uma elevada disponibilidade graças a bases de dados eficientes e nativas de nuvens.
Plataformas de bases de dados inteligentes e autónomas
Por outro lado, as Plataformas de Base de Dados de Auto-Condução (SDDPs) fornecem capacidades de auto-condução a bases de dados que funcionam numa plataforma, permitindo que as bases de dados possam detectar, tomar decisões e realizar optimizações de forma a gerar um serviço contínuo.
Além disso, o SDDP traz consigo outras capacidades como a gestão de recursos físicos, gestão de vida útil, segurança e dimensionamento automático.
Espera-se que, no futuro, as bases de dados sejam totalmente autónomas, permitindo que o encaminhamento seja totalmente automatizado numa base de dados. No entanto, a automatização total é complexa quando as empresas mudam frequentemente de bases de dados, o que dificulta a automatização de todo o processo.
Actualmente, a IA pode ser utilizada para diferentes cenários no domínio das bases de dados, tais como cargas de trabalho ou aplicação em sistemas herdados para ajustar parâmetros e melhorar a escalabilidade, tudo utilizando algoritmos de aprendizagem de máquinas para garantir a sua segurança e o seu bom funcionamento.
Multimodelo
Estão também disponíveis bases de dados com vários modelos, que se caracterizam como plataformas de processamento de dados que suportam vários modelos de dados e definem os parâmetros de como a informação é organizada numa base de dados. A vantagem de incorporar vários modelos numa única base de dados é a capacidade das equipas de TI de satisfazerem vários requisitos de aplicação sem a necessidade de implementar sistemas diferentes nas bases de dados.
Além disso, os modelos de dados que podem ser acomodados por estas bases de dados incluem modelos relacionais, hierárquicos e de objectos, bem como diferentes estilos de documentos ou gráficos, incluindo os que fazem parte das bases de dados NoSQL. Outra característica deste tipo de base de dados é que não armazenam dados uniformemente numa estrutura de tabela baseada em linhas, pelo que podem tratar diferentes formas de dados que não estão em conformidade com o esquema rígido do modelo relacional, incluindo dados não estruturados e semi-estruturados.
Contudo, em algumas situações, esta abordagem multi-modelo pode impedir a integridade transaccional que os sistemas de gestão de bases de dados relacionais utilizam para manter a consistência dos dados.
Segurança embutida
Em qualquer aplicação, interface, produto e negócio, a segurança é um requisito necessário e fundamental. No actual processo de digitalização, é essencial manter elevados níveis de confiança e transparência, onde os dados são assegurados.
Portanto, técnicas como a encriptação em movimento com encriptação de dados transparente (TDE), gestão flexível de chaves, encriptação em repouso, rastreabilidade e auditoria são necessárias e obrigatórias para qualquer empresa.
Entre as mencionadas, destaca-se a técnica TDE, utilizada para encriptar ficheiros de dados SQL Server e Azure SQL Database. Além disso, permite a encriptação de dados confidenciais em bases de dados e a protecção das chaves utilizadas para encriptar dados com um certificado.
Este tipo de técnica de segurança ajuda com os regulamentos e orientações da indústria e da cibersegurança, de modo que se um cibercriminoso tentar roubar ficheiros de dados, não poderá utilizá-los porque necessitará de uma chave para aceder aos mesmos. No entanto, é importante saber que a TDE apenas acrescenta uma camada de protecção de dados em repouso e os riscos restantes devem ser protegidos no sistema de ficheiros do sistema operativo e na camada de hardware.
Conclusões
Em conclusão, o mundo está a digitalizar a um ritmo rápido, pelo que a procura de diferentes técnicas para lidar com dados heterogéneos é um desafio para as empresas que procuram aproveitar ao máximo os últimos avanços tecnológicos, tais como a IA ou a IOT.
Os estudos de novas alternativas para bases de dados em nuvem procuram tornar o armazenamento e a computação compatíveis com uma grande variedade de interfaces de código aberto.
Por exemplo, novos tipos de bases de dados suportarão diferentes modelos de tabelas com colunas ou séries temporais mais amplas, armazenamento e análise de dados estruturados, semi-estruturados e não estruturados. Isto resultará num maior desempenho dos dispositivos inteligentes que requerem armazenamento de dados multi-modelo, análise de metadados, dados de séries cronológicas e registos de dispositivos.
No futuro, procuraremos combinar a tecnologia bolckchain para fornecer modificações imutáveis aos sistemas de bases de dados, e procuraremos aproveitar o novo hardware para encriptar e processar dados sem a necessidade de os desencriptar em bases de dados.
