Summarize this content to 400 words in Persian Lang
DevOps یک متدولوژی مشترک است که شکاف بین توسعه نرم افزار (Dev) و عملیات فناوری اطلاعات (Ops) را برای بهبود سرعت و کیفیت ارائه نرم افزار پر می کند. این بر فرهنگ همکاری، اتوماسیون و بهبود مستمر تأکید دارد و سازمان ها را قادر می سازد نرم افزار را با کارایی و اطمینان بیشتری تولید کنند. اصول اصلی شامل همکاری و بازخورد مستمر است. ابزارهای زیادی وجود دارد که می‌توانیم از آنها برای ایجاد و مقیاس‌بندی فرهنگ DevOps استفاده کنیم: CI/CD، IaC، نظارت، قابلیت مشاهده و مهمتر از همه اتوماسیون.
Scaling DevOps چالش های منحصر به فردی را به خصوص در مدیریت پایگاه داده ارائه می کند. جدا از مشکلات سازمانی مانند امنیت و انطباق، ممکن است با مشکلاتی در مورد سازگاری داده ها، تغییرات طرحواره یا پیچیدگی اتوماسیون مواجه شویم. متأسفانه، به کارگیری اصول مدرن در پایگاه های داده بی اهمیت نیست. در حالی که می‌توانیم میکروسرویس‌های بیشتری بسازیم و آنها را به‌طور مستقل مستقر کنیم، به ندرت می‌توانیم منابع داده خود را به راحتی کپی کنیم. بنابراین، حرکت سریع با پایگاه‌های داده بی‌اهمیت است.
برای کمک به آن، ما نیاز به ایجاد یک رویکرد جدید داریم. ما باید بدانیم که چگونه با پایگاه داده ها سریع حرکت کنیم و سرعت را افزایش دهیم و چه ابزارها و فرآیندهای جدیدی را باید ایجاد کنیم. این به ترکیب حفاظ های پایگاه داده و حرکت به سمت DBO ها می رسد. راه اندازی و مقیاس دهی DevOps در سازمانی تنها آغاز کار است. ابزارهای اتوماسیون DevOps به ما کمک کرد تا در بسیاری از زمینه‌های توسعه نرم‌افزار به پیشرفت‌هایی دست پیدا کنیم، اما اکنون باید ببینیم که چگونه با DBOps پیش برویم.
در این مقاله، می‌خواهیم نحوه ساخت DevOps برای پایگاه‌های داده به نام DBOps را بررسی کنیم و اینکه چگونه می‌تواند کارایی را افزایش دهد و باعث رشد کسب‌وکار شود.
گلوگاه: مقیاس گذاری DevOps و مدیریت پایگاه داده
در توسعه نرم‌افزار سنتی، سازمان‌ها معمولاً مرزهای متمایزی را بین تیم‌های مسئول مراحل مختلف چرخه عمر نرم‌افزار حفظ می‌کنند. به طور معمول، این شامل توسعه، عملیات، تضمین کیفیت و مدیریت پایگاه داده است. DevOps قصد داشت این تیم‌ها را گرد هم بیاورد و ما در توسعه، عملیات و QA موفق شدیم.
متأسفانه، پایگاه‌های اطلاعاتی هنوز خارج از محدوده هستند.
این چالش‌های متعددی را به همراه می‌آورد که ممکن است در نگاه اول آشکار نباشند، به‌ویژه زمانی که به میکروسرویس‌ها و استقرار مکرر عادت کرده‌ایم. ممکن است مایل باشیم که همان اصول را برای مدیریت پایگاه داده اعمال کنیم که ممکن است کارساز نباشد. بیایید ببینیم چرا.
مطالعه توصیه شده: چرا DevOps باید دارای پایگاه داده خود باشد و چگونه این کار را انجام دهیم؟
اول، ما نمی‌توانیم به سادگی پایگاه‌های اطلاعاتی جدیدی را در کنار هم بسازیم، درست همانطور که می‌توانیم با میکروسرویس‌های جدید انجام دهیم. ما نمی‌توانیم پایگاه‌های داده را به راحتی کپی کنیم، زیرا باید منبع معتبر داده‌ها را با سایر پایگاه‌های داده همگام کنیم.. اگر می‌خواهیم پایگاه داده دیگری در کنار هم بسازیم، باید تصمیم بگیریم که چگونه همه آن پایگاه‌های داده را در یک حالت ثابت نگه داریم. راه حل های زیادی برای این وجود دارد اما ساده یا ارزان نیستند.
دوم، استقرار تغییرات پایگاه داده بسیار سخت تر است. با میکروسرویس ها ساده است – ما با استقرار سبز-آبی یا استقرار قناری پیش می رویم و می توانیم چیزها را به سرعت جابه جا کنیم. با این حال، ما نمی توانیم این کار را با پایگاه داده انجام دهیم. اگر می‌خواهیم طرحواره را تغییر دهیم، باید این کار را به صورت اتمی انجام دهیم یا باید نسخه‌سازی را در هر یک از برنامه‌هایمان بسازیم. اگر مشکلی پیش بیاید، عقب انداختن چیزها بسیار سخت تر است. همچنین، ما نمی توانیم چندین نسخه را در کنار هم داشته باشیم. دستیابی به همه این جنبه ها بسیار سخت تر است و نیاز به برنامه ریزی و استقرار دقیق دارد.
بعد، ما به ندرت می توانیم استقرار را خودکار کنیم. ما ابزارهای زیادی برای استقرار خودکار برنامه ها داریم، اما ابزارهای تک کلیکی برای انجام همین کار با پایگاه داده نداریم. ما می‌توانیم آن ابزارها را بسازیم، اما این نیاز به زمان و تلاش دارد.
آخرین اما نه کم اهمیت، از همگام سازی پایگاه داده ها آسان است. ما می توانیم پیکربندی را در یک مکان تغییر دهیم و این کار را در مکانی دیگر انجام ندهیم که منجر به عدم تطابق می شود. آنها معمولاً تا زمانی که باعث مشکلات شدید عملکرد شوند، مورد توجه قرار نمی گیرند.
همه اینها منجر به زمان های تکرار بسیار کندتر می شود. ما نمی‌توانیم در مورد عملکرد پایگاه داده تا زمانی که برای تولید مستقر نشده‌ایم یا آزمایش‌های بارگذاری را اجرا نکنیم، استدلال کنیم. با این حال، آزمایش‌های بار بسیار دیر در خط لوله انجام می‌شوند، زمان‌بر و پرهزینه هستند و اگر خطاهایی پیدا کردند، باید از ابتدا شروع کنیم. در عوض، ما باید جنبش شیفت چپ را ترویج کنیم تا همه بررسی‌ها در اسرع وقت انجام شود. این شامل بررسی عملکرد، تجزیه و تحلیل پیکربندی، و بررسی مهاجرت طرحواره است. بیایید ببینیم چگونه می توانیم به آن دست پیدا کنیم.
DBOps: خودکارسازی DevOps برای پایگاه‌های داده
هدف DBOps این است که توسعه‌دهندگان، پایگاه‌های داده و عملیات را به هم نزدیک کند. درست همانطور که دنیای خود را با DevOps تغییر شکل دادیم، باید پایگاه‌های داده را بررسی کرده و آنها را به همان روش سازماندهی مجدد کنیم.
DBOps به سه حوزه می پردازد:
DBOps به مهندسان DevOps این امکان را می‌دهد که کنترل پایگاه‌های داده‌شان را در دست بگیرند و آنها را سرتاسر مالکیت کنند. همچنین قدرت DBA ها را با خودکار کردن بسیاری از وظایف آنها آزاد می کند و به آنها اجازه می دهد روی کارهای مهم تر تمرکز کنند. DBOps باعث می شود سازمان شما سرعت را افزایش دهد، MTTR را کاهش دهد و در تمام معیارهای DORA بهبود یابد.
اولین حوزه استقرار است. DBOps بر خودکار کردن هر چیزی که برای استقرار یک پایگاه داده لازم است تمرکز دارد. این شامل تهیه پایگاه های داده جدید، انتقال داده ها و همگام نگه داشتن داده ها بین پایگاه های داده است. این معمولاً با Infrastructure as Code (IaC)، ابزارهایی برای استقرار خودکار عکس فوری و راه‌حل‌هایی برای انتشار تغییرات بین پایگاه‌های داده به دست می‌آید. بسته به نیاز خود، ممکن است فقط پایگاه داده را با برخی از داده های از پیش پر شده (برای اهداف آزمایشی) مستقر کنید، یا ممکن است لازم باشد پایگاه داده را به اکوسیستم همگام سازی خودکار متصل کنید.
حوزه دوم، آزمایش ها و اعتبارسنجی تغییرات به هنگام ورود به پایگاه داده است. این نیاز به ارزیابی ایمن بودن اعمال تغییرات کد و پیکربندی دارد. ما معمولاً با استفاده از گاردریل های پایگاه داده که می توانند به طور خودکار تغییرات کد را درست در محیط های توسعه دهندگان ارزیابی کنند، به آن دست پیدا می کنیم. آنها همچنین می‌توانند مهاجرت‌های طرحواره را بررسی کنند و دریابند که آیا خطر طولانی‌مدت یا از کار انداختن پایگاه داده را به همراه خواهند داشت.
مطالعه توصیه شده: چالش های رایج در مهاجرت طرحواره و نحوه غلبه بر آنها
حوزه سوم بر آن تمرکز دارد عیب یابی و قابلیت مشاهده. DBOps روشی برای اتصال نقاط بین محیط‌ها و در طول چرخه عمر توسعه نرم‌افزار معرفی می‌کند تا توضیحی جامع درباره علت ظاهر شدن مشکلات و نحوه رفع آنها ارائه دهد. DBOps به جای اینکه فقط مشکلات را شناسایی کند، روی حل و فصل خودکار مسائل تمرکز دارد.
پرداختن به همه این جنبه ها به ما کمک می کند سریعتر حرکت کنیم. ما می توانیم موارد را به طور خودکار مستقر کنیم، MTTR و ارتباطات بین تیم ها را کاهش دهیم و قابلیت اطمینان پایگاه داده را افزایش دهیم. DBA ها می توانند به جای نظارت بر نمونه های پایگاه داده، روی کارهای معماری و پیشرفت های سطح بالا تمرکز کنند. همچنین، مهندسان DevOps می‌توانند پایگاه‌های داده را سرتاسر داشته باشند که به آنها امکان می‌دهد بسیار سریعتر حرکت کنند. بیایید ببینیم متیس چگونه به شما اجازه می دهد به همه اینها دست پیدا کنید.
مطالعه موردی: کارایی مقیاس‌بندی با حفاظ‌های پایگاه داده متیس
متیس حفاظ های پایگاه داده ای را ارائه می دهد که به شما کمک می کند تا پایگاه داده را ساده کنید پیشگیری و عیب یابی مناطق این به طور مستقیم به دو حوزه اصلی DBOps می‌پردازد و به سازمان‌ها اجازه می‌دهد خیلی سریعتر حرکت کنند.
متیس با تجزیه و تحلیل عملکرد پرس و جو، پیکربندی‌ها، طرح‌واره‌ها و مهاجرت‌های طرحواره، به حوزه پیشگیری می‌پردازد. برای تجزیه و تحلیل عملکرد پرس و جو، متیس از OpenTelemetry برای استخراج کوئری های SQL و برنامه های اجرایی استفاده می کند و تجزیه و تحلیل می کند که آیا این پرس و جوها در هنگام تولید به اندازه کافی سریع کار می کنند یا خیر.
متیس ده‌ها علامت مختلف جستجوی کند را دنبال می‌کند. این می تواند شاخص ها، فیلترها، پرس و جوهای قابل آرگ، فراخوانی رویه های ذخیره شده، اندازه مجموعه داده ها، بافرها و بسیاری موارد دیگر را تجزیه و تحلیل کند. همچنین می تواند پرس و جوهای بین محیط ها را برای تجزیه و تحلیل عملکرد تولید قبل از اینکه توسعه دهندگان حتی کد خود را ادغام کنند، بررسی کند. متیس همچنین مهاجرت‌های طرحواره را تجزیه و تحلیل می‌کند تا مطمئن شود که برای استقرار آنها ایمن هستند.
این دو عنصر می توانند منجر به کاهش 70 درصدی حوادث و بهبود سرعت سازمان شما شوند.
متیس قابلیت مشاهده پایگاه داده را برای همه محیط های شما فراهم می کند. این می تواند پیکربندی ها، طرحواره ها، نمایه ها و برنامه های افزودنی را تجزیه و تحلیل کند.
مهمتر از همه، متیس پرس و جوهای زنده را با برنامه های اجرایی تجزیه و تحلیل می کند و نحوه سریعتر کردن آنها را توضیح می دهد. این بینش‌های عملی و راه‌حل‌های خودکار را برای رفع مشکلات بدون نیاز به توسعه‌دهندگان به غواصی عمیق ارائه می‌کند.
متیس به کاهش زمان صرف شده برای انجام کارهای دستی پایگاه داده و نگهداری کمک می کند. با کاهش MTTR به دستیابی به قابلیت اطمینان پایگاه داده کمک می کند. توسعه دهندگان می توانند با خیال راحت به تغییرات خود ادامه دهند زیرا مشکلات در مراحل اولیه شناسایی و رفع می شوند که سرعت را بهبود می بخشد. این منجر به طراحی، عملکرد و سازگاری بهتر پایگاه داده می شود.
مطالعه توصیه شده: مشاهده پذیری در مقابل نظارت – تفاوت های کلیدی و نحوه جفت شدن آنها
رشد کسب و کار از طریق توسعه دهندگان و DBO های مقیاس پذیر
اصول DBOps به طور مستقیم KPIهای حیاتی را بهبود می بخشد. سرعت را بهبود می بخشد و MTTR را کاهش می دهد. به حرکت سریعتر و با دقت بیشتر کمک می کند. این امر از بسیاری جهات به رشد کسب و کار کمک می کند.
اول، بهبود سرعت منجر به زمان ورود سریعتر به بازار. این بلافاصله مزیت بازار را به ما می دهد و به ما کمک می کند محصول خود را سریعتر توسعه دهیم.
دوم، DBOps منجر به کاهش MTTR می شود که بهبود می یابد کیفیت و پایداری برنامه. توسعه دهندگان آزادند که به جای رفع اشکالات، روی بهبود محصول تمرکز کنند. این منجر به توزیع تمرکز سازمانی می شود و تیم های ما را به تمرکز بر مسئولیت های اصلی هدایت می کند.
آخرین اما نه کم اهمیت، کاهش MTTR منجر به کاهش هزینه ها و ریسک های عملیاتی. مشتریان تا 85 درصد کاهش در MTTR و دو برابر شدن عملکرد را گزارش می‌دهند که مستقیماً به کاهش هزینه‌ها منجر می‌شود.
به همان روشی که DevOps را ساختیم، اکنون زمان مناسبی است که با DBOps پیش برویم و پایگاه‌های داده را به شهروندان درجه یک توسعه‌دهندگان تبدیل کنیم. این به آنها اجازه می‌دهد تا پایگاه‌های داده را به صورت سرتاسری در اختیار داشته باشند، استقرار و عیب‌یابی خودکار را انجام دهند و سرعت را بهبود بخشند. DBOps به طور مثبت بر معیارهای کلیدی سازمانی تأثیر می گذارد و منجر به رشد سریع تر کسب و کار می شود.
خلاصه
DBOps DevOps را یک قدم جلوتر می برد. درست همانطور که توسعه و عملیات را برای بهبود زمان استقرار و کاهش MTTR ساده کردیم، اکنون باید بر تامین، پیشگیری از مشکلات، نظارت و عیب‌یابی پایگاه‌های داده تمرکز کنیم. DBOps به مهندسان DevOps این امکان را می‌دهد که کنترل پایگاه‌های داده‌شان را در دست بگیرند و آنها را سرتاسر مالکیت کنند. این سرعت سازمان شما را بهبود می بخشد، MTTR را کاهش می دهد و به تمام معیارهای DORA کمک می کند.
راه‌حل‌های DBOps مانند متیس می‌توانند به رشد سریعتر و کارآمدتر کسب‌وکار شما کمک کنند. متیس یکی از این راه حل هاست و جلوتر از جنبش DBOps می ماند. بیشتر کاوش کنید که چگونه راه‌حل‌های DBOps می‌توانند سازمان شما را بدرخشند و در هزینه خود صرفه‌جویی کنند.
DevOps یک متدولوژی مشترک است که شکاف بین توسعه نرم افزار (Dev) و عملیات فناوری اطلاعات (Ops) را برای بهبود سرعت و کیفیت ارائه نرم افزار پر می کند. این بر فرهنگ همکاری، اتوماسیون و بهبود مستمر تأکید دارد و سازمان ها را قادر می سازد نرم افزار را با کارایی و اطمینان بیشتری تولید کنند. اصول اصلی شامل همکاری و بازخورد مستمر است. ابزارهای زیادی وجود دارد که می‌توانیم از آنها برای ایجاد و مقیاس‌بندی فرهنگ DevOps استفاده کنیم: CI/CD، IaC، نظارت، قابلیت مشاهده و مهمتر از همه اتوماسیون.
Scaling DevOps چالش های منحصر به فردی را به خصوص در مدیریت پایگاه داده ارائه می کند. جدا از مشکلات سازمانی مانند امنیت و انطباق، ممکن است با مشکلاتی در مورد سازگاری داده ها، تغییرات طرحواره یا پیچیدگی اتوماسیون مواجه شویم. متأسفانه، به کارگیری اصول مدرن در پایگاه های داده بی اهمیت نیست. در حالی که می‌توانیم میکروسرویس‌های بیشتری بسازیم و آنها را به‌طور مستقل مستقر کنیم، به ندرت می‌توانیم منابع داده خود را به راحتی کپی کنیم. بنابراین، حرکت سریع با پایگاه‌های داده بی‌اهمیت است.
برای کمک به آن، ما نیاز به ایجاد یک رویکرد جدید داریم. ما باید بدانیم که چگونه با پایگاه داده ها سریع حرکت کنیم و سرعت را افزایش دهیم و چه ابزارها و فرآیندهای جدیدی را باید ایجاد کنیم. این به ترکیب حفاظ های پایگاه داده و حرکت به سمت DBO ها می رسد. راه اندازی و مقیاس دهی DevOps در سازمانی تنها آغاز کار است. ابزارهای اتوماسیون DevOps به ما کمک کرد تا در بسیاری از زمینه‌های توسعه نرم‌افزار به پیشرفت‌هایی دست پیدا کنیم، اما اکنون باید ببینیم که چگونه با DBOps پیش برویم.
در این مقاله، می‌خواهیم نحوه ساخت DevOps برای پایگاه‌های داده به نام DBOps را بررسی کنیم و اینکه چگونه می‌تواند کارایی را افزایش دهد و باعث رشد کسب‌وکار شود.
گلوگاه: مقیاس گذاری DevOps و مدیریت پایگاه داده
در توسعه نرم‌افزار سنتی، سازمان‌ها معمولاً مرزهای متمایزی را بین تیم‌های مسئول مراحل مختلف چرخه عمر نرم‌افزار حفظ می‌کنند. به طور معمول، این شامل توسعه، عملیات، تضمین کیفیت و مدیریت پایگاه داده است. DevOps قصد داشت این تیم‌ها را گرد هم بیاورد و ما در توسعه، عملیات و QA موفق شدیم.
متأسفانه، پایگاه‌های اطلاعاتی هنوز خارج از محدوده هستند.
این چالش‌های متعددی را به همراه می‌آورد که ممکن است در نگاه اول آشکار نباشند، به‌ویژه زمانی که به میکروسرویس‌ها و استقرار مکرر عادت کرده‌ایم. ممکن است مایل باشیم که همان اصول را برای مدیریت پایگاه داده اعمال کنیم که ممکن است کارساز نباشد. بیایید ببینیم چرا.
مطالعه توصیه شده: چرا DevOps باید دارای پایگاه داده خود باشد و چگونه این کار را انجام دهیم؟
اول، ما نمی‌توانیم به سادگی پایگاه‌های اطلاعاتی جدیدی را در کنار هم بسازیم، درست همانطور که می‌توانیم با میکروسرویس‌های جدید انجام دهیم. ما نمی‌توانیم پایگاه‌های داده را به راحتی کپی کنیم، زیرا باید منبع معتبر داده‌ها را با سایر پایگاه‌های داده همگام کنیم.. اگر می‌خواهیم پایگاه داده دیگری در کنار هم بسازیم، باید تصمیم بگیریم که چگونه همه آن پایگاه‌های داده را در یک حالت ثابت نگه داریم. راه حل های زیادی برای این وجود دارد اما ساده یا ارزان نیستند.
دوم، استقرار تغییرات پایگاه داده بسیار سخت تر است. با میکروسرویس ها ساده است – ما با استقرار سبز-آبی یا استقرار قناری پیش می رویم و می توانیم چیزها را به سرعت جابه جا کنیم. با این حال، ما نمی توانیم این کار را با پایگاه داده انجام دهیم. اگر می‌خواهیم طرحواره را تغییر دهیم، باید این کار را به صورت اتمی انجام دهیم یا باید نسخه‌سازی را در هر یک از برنامه‌هایمان بسازیم. اگر مشکلی پیش بیاید، عقب انداختن چیزها بسیار سخت تر است. همچنین، ما نمی توانیم چندین نسخه را در کنار هم داشته باشیم. دستیابی به همه این جنبه ها بسیار سخت تر است و نیاز به برنامه ریزی و استقرار دقیق دارد.
بعد، ما به ندرت می توانیم استقرار را خودکار کنیم. ما ابزارهای زیادی برای استقرار خودکار برنامه ها داریم، اما ابزارهای تک کلیکی برای انجام همین کار با پایگاه داده نداریم. ما می‌توانیم آن ابزارها را بسازیم، اما این نیاز به زمان و تلاش دارد.
آخرین اما نه کم اهمیت، از همگام سازی پایگاه داده ها آسان است. ما می توانیم پیکربندی را در یک مکان تغییر دهیم و این کار را در مکانی دیگر انجام ندهیم که منجر به عدم تطابق می شود. آنها معمولاً تا زمانی که باعث مشکلات شدید عملکرد شوند، مورد توجه قرار نمی گیرند.
همه اینها منجر به زمان های تکرار بسیار کندتر می شود. ما نمی‌توانیم در مورد عملکرد پایگاه داده تا زمانی که برای تولید مستقر نشده‌ایم یا آزمایش‌های بارگذاری را اجرا نکنیم، استدلال کنیم. با این حال، آزمایش‌های بار بسیار دیر در خط لوله انجام می‌شوند، زمان‌بر و پرهزینه هستند و اگر خطاهایی پیدا کردند، باید از ابتدا شروع کنیم. در عوض، ما باید جنبش شیفت چپ را ترویج کنیم تا همه بررسی‌ها در اسرع وقت انجام شود. این شامل بررسی عملکرد، تجزیه و تحلیل پیکربندی، و بررسی مهاجرت طرحواره است. بیایید ببینیم چگونه می توانیم به آن دست پیدا کنیم.
DBOps: خودکارسازی DevOps برای پایگاه‌های داده
هدف DBOps این است که توسعه‌دهندگان، پایگاه‌های داده و عملیات را به هم نزدیک کند. درست همانطور که دنیای خود را با DevOps تغییر شکل دادیم، باید پایگاه‌های داده را بررسی کرده و آنها را به همان روش سازماندهی مجدد کنیم.
DBOps به سه حوزه می پردازد:
DBOps به مهندسان DevOps این امکان را می‌دهد که کنترل پایگاه‌های داده‌شان را در دست بگیرند و آنها را سرتاسر مالکیت کنند. همچنین قدرت DBA ها را با خودکار کردن بسیاری از وظایف آنها آزاد می کند و به آنها اجازه می دهد روی کارهای مهم تر تمرکز کنند. DBOps باعث می شود سازمان شما سرعت را افزایش دهد، MTTR را کاهش دهد و در تمام معیارهای DORA بهبود یابد.
اولین حوزه استقرار است. DBOps بر خودکار کردن هر چیزی که برای استقرار یک پایگاه داده لازم است تمرکز دارد. این شامل تهیه پایگاه های داده جدید، انتقال داده ها و همگام نگه داشتن داده ها بین پایگاه های داده است. این معمولاً با Infrastructure as Code (IaC)، ابزارهایی برای استقرار خودکار عکس فوری و راه‌حل‌هایی برای انتشار تغییرات بین پایگاه‌های داده به دست می‌آید. بسته به نیاز خود، ممکن است فقط پایگاه داده را با برخی از داده های از پیش پر شده (برای اهداف آزمایشی) مستقر کنید، یا ممکن است لازم باشد پایگاه داده را به اکوسیستم همگام سازی خودکار متصل کنید.
حوزه دوم، آزمایش ها و اعتبارسنجی تغییرات به هنگام ورود به پایگاه داده است. این نیاز به ارزیابی ایمن بودن اعمال تغییرات کد و پیکربندی دارد. ما معمولاً با استفاده از گاردریل های پایگاه داده که می توانند به طور خودکار تغییرات کد را درست در محیط های توسعه دهندگان ارزیابی کنند، به آن دست پیدا می کنیم. آنها همچنین می‌توانند مهاجرت‌های طرحواره را بررسی کنند و دریابند که آیا خطر طولانی‌مدت یا از کار انداختن پایگاه داده را به همراه خواهند داشت.
مطالعه توصیه شده: چالش های رایج در مهاجرت طرحواره و نحوه غلبه بر آنها
حوزه سوم بر آن تمرکز دارد عیب یابی و قابلیت مشاهده. DBOps روشی برای اتصال نقاط بین محیط‌ها و در طول چرخه عمر توسعه نرم‌افزار معرفی می‌کند تا توضیحی جامع درباره علت ظاهر شدن مشکلات و نحوه رفع آنها ارائه دهد. DBOps به جای اینکه فقط مشکلات را شناسایی کند، روی حل و فصل خودکار مسائل تمرکز دارد.
پرداختن به همه این جنبه ها به ما کمک می کند سریعتر حرکت کنیم. ما می توانیم موارد را به طور خودکار مستقر کنیم، MTTR و ارتباطات بین تیم ها را کاهش دهیم و قابلیت اطمینان پایگاه داده را افزایش دهیم. DBA ها می توانند به جای نظارت بر نمونه های پایگاه داده، روی کارهای معماری و پیشرفت های سطح بالا تمرکز کنند. همچنین، مهندسان DevOps می‌توانند پایگاه‌های داده را سرتاسر داشته باشند که به آنها امکان می‌دهد بسیار سریعتر حرکت کنند. بیایید ببینیم متیس چگونه به شما اجازه می دهد به همه اینها دست پیدا کنید.
مطالعه موردی: کارایی مقیاس‌بندی با حفاظ‌های پایگاه داده متیس
متیس حفاظ های پایگاه داده ای را ارائه می دهد که به شما کمک می کند تا پایگاه داده را ساده کنید پیشگیری و عیب یابی مناطق این به طور مستقیم به دو حوزه اصلی DBOps می‌پردازد و به سازمان‌ها اجازه می‌دهد خیلی سریعتر حرکت کنند.
متیس با تجزیه و تحلیل عملکرد پرس و جو، پیکربندی‌ها، طرح‌واره‌ها و مهاجرت‌های طرحواره، به حوزه پیشگیری می‌پردازد. برای تجزیه و تحلیل عملکرد پرس و جو، متیس از OpenTelemetry برای استخراج کوئری های SQL و برنامه های اجرایی استفاده می کند و تجزیه و تحلیل می کند که آیا این پرس و جوها در هنگام تولید به اندازه کافی سریع کار می کنند یا خیر.
متیس ده‌ها علامت مختلف جستجوی کند را دنبال می‌کند. این می تواند شاخص ها، فیلترها، پرس و جوهای قابل آرگ، فراخوانی رویه های ذخیره شده، اندازه مجموعه داده ها، بافرها و بسیاری موارد دیگر را تجزیه و تحلیل کند. همچنین می تواند پرس و جوهای بین محیط ها را برای تجزیه و تحلیل عملکرد تولید قبل از اینکه توسعه دهندگان حتی کد خود را ادغام کنند، بررسی کند. متیس همچنین مهاجرت‌های طرحواره را تجزیه و تحلیل می‌کند تا مطمئن شود که برای استقرار آنها ایمن هستند.
این دو عنصر می توانند منجر به کاهش 70 درصدی حوادث و بهبود سرعت سازمان شما شوند.
متیس قابلیت مشاهده پایگاه داده را برای همه محیط های شما فراهم می کند. این می تواند پیکربندی ها، طرحواره ها، نمایه ها و برنامه های افزودنی را تجزیه و تحلیل کند.
مهمتر از همه، متیس پرس و جوهای زنده را با برنامه های اجرایی تجزیه و تحلیل می کند و نحوه سریعتر کردن آنها را توضیح می دهد. این بینش‌های عملی و راه‌حل‌های خودکار را برای رفع مشکلات بدون نیاز به توسعه‌دهندگان به غواصی عمیق ارائه می‌کند.
متیس به کاهش زمان صرف شده برای انجام کارهای دستی پایگاه داده و نگهداری کمک می کند. با کاهش MTTR به دستیابی به قابلیت اطمینان پایگاه داده کمک می کند. توسعه دهندگان می توانند با خیال راحت به تغییرات خود ادامه دهند زیرا مشکلات در مراحل اولیه شناسایی و رفع می شوند که سرعت را بهبود می بخشد. این منجر به طراحی، عملکرد و سازگاری بهتر پایگاه داده می شود.
مطالعه توصیه شده: مشاهده پذیری در مقابل نظارت – تفاوت های کلیدی و نحوه جفت شدن آنها
رشد کسب و کار از طریق توسعه دهندگان و DBO های مقیاس پذیر
اصول DBOps به طور مستقیم KPIهای حیاتی را بهبود می بخشد. سرعت را بهبود می بخشد و MTTR را کاهش می دهد. به حرکت سریعتر و با دقت بیشتر کمک می کند. این امر از بسیاری جهات به رشد کسب و کار کمک می کند.
اول، بهبود سرعت منجر به زمان ورود سریعتر به بازار. این بلافاصله مزیت بازار را به ما می دهد و به ما کمک می کند محصول خود را سریعتر توسعه دهیم.
دوم، DBOps منجر به کاهش MTTR می شود که بهبود می یابد کیفیت و پایداری برنامه. توسعه دهندگان آزادند که به جای رفع اشکالات، روی بهبود محصول تمرکز کنند. این منجر به توزیع تمرکز سازمانی می شود و تیم های ما را به تمرکز بر مسئولیت های اصلی هدایت می کند.
آخرین اما نه کم اهمیت، کاهش MTTR منجر به کاهش هزینه ها و ریسک های عملیاتی. مشتریان تا 85 درصد کاهش در MTTR و دو برابر شدن عملکرد را گزارش می‌دهند که مستقیماً به کاهش هزینه‌ها منجر می‌شود.
به همان روشی که DevOps را ساختیم، اکنون زمان مناسبی است که با DBOps پیش برویم و پایگاه‌های داده را به شهروندان درجه یک توسعه‌دهندگان تبدیل کنیم. این به آنها اجازه می‌دهد تا پایگاه‌های داده را به صورت سرتاسری در اختیار داشته باشند، استقرار و عیب‌یابی خودکار را انجام دهند و سرعت را بهبود بخشند. DBOps به طور مثبت بر معیارهای کلیدی سازمانی تأثیر می گذارد و منجر به رشد سریع تر کسب و کار می شود.
خلاصه
DBOps DevOps را یک قدم جلوتر می برد. درست همانطور که توسعه و عملیات را برای بهبود زمان استقرار و کاهش MTTR ساده کردیم، اکنون باید بر تامین، پیشگیری از مشکلات، نظارت و عیب‌یابی پایگاه‌های داده تمرکز کنیم. DBOps به مهندسان DevOps این امکان را می‌دهد که کنترل پایگاه‌های داده‌شان را در دست بگیرند و آنها را سرتاسر مالکیت کنند. این سرعت سازمان شما را بهبود می بخشد، MTTR را کاهش می دهد و به تمام معیارهای DORA کمک می کند.
راه‌حل‌های DBOps مانند متیس می‌توانند به رشد سریعتر و کارآمدتر کسب‌وکار شما کمک کنند. متیس یکی از این راه حل هاست و جلوتر از جنبش DBOps می ماند. بیشتر کاوش کنید که چگونه راه‌حل‌های DBOps می‌توانند سازمان شما را بدرخشند و در هزینه خود صرفه‌جویی کنند.
