Database-as-a-Service Neue Datenbanken braucht das Land
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Dominic Maidment, Technology Architect, TotalEnergies Gas & Power, spricht über die Gründe, warum sein Unternehmen sich für den Einsatz einer DBaaS entschieden hat, und zwar unter Einsatz von Nutanix.

Legacy-Datenbanken fußen auf schwerfälligen Architekturen und bremsen das gesamte Business aus. Zum einen deswegen, weil sie Innovationen hemmen, zum anderen, weil ihre mangelnde Flexibilität und überbordende Komplexität die IT-Teams völlig in Beschlag nehmen. Wir haben uns daher mit Nutanix zusammengetan, um auf eine Database-as-a-Service (DBaaS) umzustellen, die wir für die modernste Art der Dateninfrastruktur halten.
Gründe für den Einsatz einer DBaaS
Es gibt mehrere Gründe, warum Unternehmen Datenbanken modernisieren wollen. Ein wesentlicher Treiber sind die betrieblichen Einschränkungen älterer Datenbanken. Ein Unternehmen wie unseres verfügt über mehrere Umgebungen, in denen Software entwickelt wird. Jede Instanz interagiert mit zahlreichen Datenbanken und muss viele Middleware-Anwendungen integrieren. Dadurch sind Änderungsanfrage oder ein Upgrade mit erheblichen Kosten verbunden. Es braucht Zeit, um Modifikationen im Backend zu orchestrieren, was die Time-to-Market ernsthaft in die Länge zieht.
Ein weiterer Grund für die Umstellung auf DBaaS ist, dass wir das Beste aus unseren Mitarbeitern herausholen wollen. Dies ist sogar einer der ursprünglichen Hauptgründe für TotalEnergies, unsere private Cloud auf Nutanix HCI zu migrieren. Durch den Einsatz moderner Technologien – die im Kern auf Vereinfachung und Automatisierung basieren – können Fähigkeiten konvergiert und die Anzahl der Personen reduziert werden, die für eine einzelne Aufgabe benötigt werden.
Datenbankadministratoren (DBAs) verfügen über sehr spezielle Fähigkeiten. Sie sind nicht immer Teil des Infrastrukturteams, sondern konzentrieren sich auf ihre Hauptaufgabe. Als Spezialisten sind sie eine teure Ressource. Sie möchten daher nicht, dass sie alltägliche und einfache Aufgaben wie die Bereitstellung eines Workflows ausführen. Das ist nämlich ein klarer Kandidat für Automatisierungsbemühungen.
Womit wir beim Thema sind. Wenn wir eine Reihe von Aktionen und Aufgaben automatisieren können, bleibt mehr Zeit für Wichtigeres. Wie etwa Security, Performance, Produktivität oder Entwicklung.
Gutes aus Schlechtem schaffen
In einem Unternehmen wie unserem laufen gleich mehrere Datenbankumgebungen. Wenn diese nicht korrekt gepatcht und gewartet werden, bieten sie eine ziemlich große Angriffsfläche. Außerdem wollen wir natürlich so viele Erkenntnisse wie möglich aus den Daten ziehen. Diese sollen aber nur wir erhalten – es ist also unumgänglich, dass die Dinge intern gepatcht werden.
Systeme auf dem neuesten Stand zu halten und Daten in einem automatisierten Workflow bereitzustellen, erfordert viel Zeit und noch mehr Ressourcen. Automatisierung und Flexibilität, wie sie eine DBaaS bietet, können über den gesamten Prozess hinweg helfen. So beläuft sich das Generalisieren von Daten, das Entfernen von unnötigen Tabellen oder Teilmengen sowie das anschließende Bereitstellen der Umgebung, damit Daten mit anderen Test-und Entwicklungsumgebungen abgeglichen werden können, gut und gerne auf zwei Wochen. Allein durch den Einsatz von Automatisierung reduziert sich diese Zeitspanne deutlich. Zudem werden manuelle Prozesse unnötig, was das Fehlerpotenzial drastisch reduziert.
Die schiere Zahl unterschiedlicher Umgebungen liefert einen weiteren Grund, warum Datenbankautomatisierung und zentralisierte Orchestrierung so attraktiv sind. Wenn Sie beispielsweise über einen lokalen Produktionscluster und einen Cloud-basierten Cluster verfügen, in den Sie replizieren und in dem Sie eine Protection Domain verwenden, ist es sehr schön, dies alles in einer zentralen Steuerungsebene zu bündeln.
Warum wir uns letztlich für eine DBaaS entschieden haben
Als wir bei TotalEnergies über den Wechsel hin zu einer DBaaS nachdachten, haben wir klar definiert, was wir von unseren Datenbank-Services erwarten. Wir möchten unsere Rechen- und Speicherressourcen in zwei Clustern konsolidieren, mit Produktions-Workloads auf der einen, und Entwicklungs-Workloads auf der anderen Seite. Diese Aufteilung ermöglicht es uns, beide Standorte bei Bedarf als Disaster Recovery (DR)-Failover für Produktions-Workloads zu verwenden.
Wichtig zu erwähnen ist hier, dass wir zu jedem Zeitpunkt bis zu acht Datenbanken ausführen - alle mit Verbindungen zwischen zwei verschiedenen Umgebungen oder maßgeschneiderten Paketen, die zur Ausführung abgelegter Prozeduren geschrieben wurden. Für eine Umgebung müssen Sie sich also nicht nur auf eine Datenbank verlassen. Sie synchronisieren zwischen diesen acht Einheiten. Das ist jede Menge Management.
Wenn Sie eine Legacy-Umgebung aktualisieren, dann verwerfen Sie die Arbeit sämtlicher Testteams, weil Sie die zugrundeliegenden Daten ändern. Wir brauchen stattdessen Flexibilität und eine granulare Kontrolle. Unsere DBaaS-Umgebung offeriert uns hier die Möglichkeit der Konsolidierung unseres Managements sowie die Verringerung der Komplexität bei Tests und in der Entwicklung.
Das Beste kommt zum Schluss
Was mich am Thema DBaaS und der Datenbankmodernisierung per se am meisten reizt, ist die Automatisierung von Workflows. Es ist ja keine ganz neue Idee, wiederholbare Prozesse zu kreieren. Neu ist hingegen, sie in eine CICD-Umgebung oder Toolchain zu integrieren, um Skripttools oder APIs lokal oder in der Cloud bei der dynamischen Bereitstellung von Umgebungen zu unterstützen. Und hier beginnt Ihre Datenbank für Sie zu arbeiten. Ansonsten stückeln Sie immer weiter verschiedene Tools zusammen.
Wenn Sie sich relationale Public-Cloud-Datenbanken ansehen, sind all diese Automatisierungsansätze integriert. Das ist ja auch das Versprechen der Cloud. Sie bieten Abstraktion, damit technische Teams keine Klempnerarbeiten erledigen müssen. Deshalb setzen wir auf Nutanix.
Wenn wir uns von der Komplexität bei der Ausführung alltäglicher IT-Aufgaben verabschieden und auf Lösungen wie DBaaS umsatteln, können wir endlich Werte aus Daten ziehen. Die Welt rüstet sich für die ungeheure Menge an Daten, die aus kundenorientierten Umgebungen wie Contact Centern stammen. Diese Daten werden zunehmend für Analysen herangezogen, um etwa den Kundendienst zu verbessern. Holen Sie sich jetzt das Rüstzeug, das dafür nötig ist.
* Der Autor Dominic Maidment fungiert als Technology Architect bei TotalEnergies Gas & Power. Er bezeichnet sich selbst als Technology Evangelist und ist Experte für die Digitale Transformation, Multi-Cloud und Integration.
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