データベース信頼性エンジニア（DBRE）とは何ですか？

今日のデータ駆動型ビジネスがクラウド全体に分散されたデータストアを利用し続ける中で、データベース信頼性エンジニア（DBRE）の役割は、このデータを簡単にアクセス可能で安全に保つためにますます重要になっています。DBREは、ビジネスの複雑なデータ要件が満たされ、迅速かつ信頼性のある安全な方法でデータにアクセスできるように、これらのデータストアの計画、管理、スケーリングをリードします。重要なデータを扱うことは、ビジネスがそれをどのように利用するかについての懸念を生む可能性があります。重要な情報を失うことへの恐れが革新を抑制することがよくありますが、それこそが恐れ知らずのスタートアップや予期しない経済の変化に満ちた困難な世界でビジネスを繁栄させるものです。これらの恐れは、エンジニアが必要なデータを利用して創造し革新するために対処しなければならないゲートキーピングおよびリスク回避政策に発展します。DevOpsの世界では、DBREは、日常業務をサポートするために必要なツールのオーケストレーションと統合の品質を確保します。これにより、既存のインフラをクラウドソリューションや追加のデータインフラストラクチャとパッチ接続します。これを適切に行わないと、必要なデータを調達する際にエンジニアが直面する煩わしさを正当化することができます。これは、高額な障害を引き起こし、オペレーションを麻痺させる恐れから生じるものです。

データストアをオープンにアクセス可能かつレジリエントにする

DBREが直面する課題の一つは、データをオープンで簡単にアクセス可能にしつつ、彼らが担当するデータベースがどんな条件下でも機能するという自信を提供することです。これには、バックアップおよびリカバリプロセスの厳格なテストを通じてデータを保護することと、規制されたセキュリティ手順を頻繁に監査することが含まれます。これらのタスクは重要で必要ですが、同時にかなり冗長です。恐れを軽減しながら速度を向上させるための道は、自動化によって舗装されています。DBREはソフトウェアやツールを使用して手動タスクを自動化し、エンジニアが実験中にデータを失うことを心配せずに迅速に移動できるようにします。フェイルオーバー、バックアップ、およびリソースプロビジョニングのような重要な操作を自動化することで、組織は壊滅的なデータ損失から安全であると自信を持つことができます。DBREは、一般的なデータ保護規則（GDPR）プラクティスを開発者やエンジニアに伝えることで利用ガードレールを作成し、彼らがデータストア内で作業してもゲートキーパーや組織の過剰なデータベース損傷の恐れからの遅滞を受けることがないようにします。エンジニアは、実験が失敗した場合、バックアップを持っていてそれを使う方法を知っている誰かがすぐに優先度の高いメールで連絡できることを保証されるべきです。

標準化、自動化、そしてレジリエンス

DBREはサービスレベル目標（SLO）やリスク分析を使用して、どの問題に対処し、どの問題を自動化するかを決定します。彼らは、調達しているデータだけでなく、組織のデータを管理するために利用可能な複数のツールを評価できる必要があります。ツールとプロセスを選択することで、レジリエントなシステムを作成するのを助け、誰もが可能な限りデータストアと作業することを奨励します。このフレームワークは、DBREが維持する責任を負う信頼性プログラムに発展し、より大きなDevOpsおよびリーダーシップチームと共に、高いレベルの標準化、信頼性、テスト可能性、維持可能性、およびシステムの可用性を達成します。

データ保護のための4つの信頼性エンジニアリング目標

• 失敗の可能性または頻度を防止または減少させるために工学の知識と専門技術を適用する。
• 防止の努力にもかかわらず発生する失敗の原因を特定し、修正する。
• 発生する失敗に対処する方法を決定する。
• 新しい設計の信頼性を推定し、信頼性データを分析するための方法を適用する。

データ保護フレームワークのテストと開発中、DBREの重要なタスクは、「トイル」を特定し排除することです。GoogleのSREチームは、「トイルを排除する」というフレーズをよく使用し、トイルを「生産サービスの運用に関連する手作業で繰り返し可能で自動化可能で、戦術的で持続的な価値がなく、サービスが成長するにつれて線形にスケールする作業」と定義しています。トイルを効果的に排除することは、自動化および手動作業の標準化を通じて行われます。トイルは、適切なソフトウェアが迅速にデータベース設定をキャプチャし、コンプライアンス違反の条件を可視化し、手動の努力を減らして修正アクションを取るのを助けることができる作業のタイプです。BMCのBladelogic Database Automationは、タスク実行を一貫して複製し、速度、機敏性、リリース品質を向上させ、リスクを低下させるように設計されています。これにより、スタッフを追加することなく、プロセスを自動化することができます。このようなプロセスを自動化することで、データベースのワークフローが合理化され、開発者が創造し革新できるようになります。適切なソフトウェアは、DBREがコンプライアンスの問題を管理し、セキュリティを高め、データ品質を向上させ、効果的に実装されることでコストを削減するのに役立ちます。これにより、DBREは現在の問題に反応するのではなく、将来の問題を予測することができます。

サイロを打破する

データベースは、組織の運用コンポーネントから分離された情報のサイロであるべきではありません。データベースの管理は、流動性とクロスファンクショナリティを持って、他のシステムを管理するのと同じように行われるべきです。データを扱うことは、アプリケーションの他の部分と一貫性があり、誰もがデータベース環境に対して関与し、サポートできると感じることを奨励する必要があります。100%の失敗を防ぐことは不可能ですが、成功するDBREは、必要なガードレールを構築し、開発者を教育することができるため、何かが間違った場合に物事を破壊することへの恐れがなくなります。

BMCソリューション

BladeLogic Database Automationは、ルーチンの管理タスクおよびコンプライアンスプロセスを自動化することにより、効率を改善し、コストを削減し、リスクを低下させます。IT運用は、データベース管理プロセスを合理化することにより、デプロイメントおよびパッチ適用を加速し、セキュリティの脆弱性を減少させ、コンプライアンスを強化し、生産性を向上させることができます。したがって、ビジネスはデータベースの状態について心配するのをやめ、成長を促進することに集中できます。

主な利点

• データベースのプロビジョニング時間を最大95%短縮
• 高度に資格のあるリソースの手動タスクを85%削減
• 生産性や運用コストを増加させることなく、データベースに対する管理者の比率を拡大
• 物理的およびクラウドベースのアプリケーション環境全体にスケール
• ロール形式でパッチを適用することでダウンタイムを削減し、サービスの質を向上

Control-M for Databasesを使用すると、さまざまなデータベースシステムのバッチワークロードを統合し、自動化することができます。新しいジョブの定義は、インタラクティブなオブジェクト選択を提供するユーザーインターフェースを使用して簡単で、手動入力を最小限に抑え、ユーザーエラーを減らします。

主な利点

• 複数のデータベースをネイティブにサポートし、ユーザーを導くウィザードを備えているため、スクリプトやユーティリティの作成および維持に関連するコストを削減します。
• 直感的なジョブフォームとジョブ定義検証機能を通じて複雑さとエラーを排除し、データベースジョブの正確性を保証します。
• データベースジョブの送信に必要な認証および接続基準を確保することにより、コンプライアンスを維持します。

Control-MおよびControl-M for Databasesについてもっと学びましょう。

これらの投稿は私自身の意見であり、必ずしもBMCの立場、戦略、または意見を代表するものではありません。