Kiedy Erik Benner zainteresuje się nową technologią, jego ciekawość nie zna granic. Do tego stopnia, że kiedy zaczął się interesować astronomią, kupił nie tylko teleskop, ale całe dobrze wyposażone obserwatorium. Podobnie kiedy zaczął analizować możliwości najbardziej zaawansowanego programowo-sprzętowego systemu bazodanowego Oracle, czyli Oracle Exadata — skończyło się na tym, że jeden z nich stoi w jego piwnicy.
| REKLAMA |
 |
Benner testuje nowe technologie do ostatecznych granic i bez wahania opowiada zarówno o ich plusach, jak i minusach. Jego ciekawość i szczerość sprawiają, że Benner — piastujący stanowisko wiceprezesa ds. transformacji przedsiębiorstwa w firmie Mythics zajmującej się doradztwem technologicznym — jest często zapraszamy na konferencje użytkowników technologii, gdzie chętnie słuchają go inni eksperci ds. danych.
Jego najnowsza obsesja to autonomiczna baza danych działająca w chmurze Oracle Cloud. Dostępna od 2018 r. baza danych Oracle Autonomous Database sama się wdraża, zarządza, zabezpiecza i aktualizuje bez interwencji człowieka, podczas gdy w tradycyjnej bazie danych wszystkie te zadania są zazwyczaj wykonywane przez wykwalifikowanych administratorów. Po ponad roku pracy z klientami przy różnych projektach Autonomous Database, Benner ma dla nas cztery rady: jedna dotyczy tego, jak zacząć, dwie dotyczą oszczędzania pieniędzy, a jedna rzeczy, których należy unikać.
Jak dopasować autonomiczną bazę danych do swoich potrzeb
Wersja Oracle Database 19c instalowana lokalnie to pojedyncza baza danych opracowana pod kątem konfiguracji i dostrajania do konkretnych przypadków użycia przez ekspertów takich jak Benner. Z kolei Oracle Autonomous Database, wykorzystująca tę samą bazę Oracle Database 19c działającą na platformie Exadata, została wstępnie dostosowana do wykonywania dwóch różnych rodzajów pracy, a na co dzień zarządza nią sztuczna inteligencja oraz algorytmy automatycznego uczenia. Usługi te to Oracle Autonomous Data Warehouse - do jednoczesnej analizy ogromnych ilości danych, oraz Oracle Autonomous Transaction Processing - do przetwarzania obciążeń mieszanych.
I mimo że usługa Autonomous Transaction Processing nie została zoptymalizowana pod kątem prowadzenia hurtowni danych tak jak Autonomous Data Warehouse, „wciąż masz do dyspozycji komórki pamięci masowej w Exadata”, więc wydajność przetwarzania zapytań powinna być wysoka.
Najważniejszy sposób, w jaki autonomiczna baza danych pozwala oszczędzać pieniądze: Budowa nowej aplikacji
Według Bennera jeden wykwalifikowany administrator baz danych wciąż jest potrzebny, ale baza Oracle Autonomous Database uwalnia go od rutynowych zadań i pozwala skupić się na tych bardziej wartościowych.
Drugi sposób, w jaki autonomiczna baza danych pozwala oszczędzać pieniądze: Skalowanie podczas pracy
Mimo że sposobów na czerpanie korzyści z bazy Autonomous Database jest wiele, jednym z faworytów Bennera są jej możliwości skalowania podczas pracy — co oznacza, że można ją dowolnie skalować w górę lub w dół.
Na koniec wskazówka dotycząca rozwiązywania problemów
Według Bennera podczas wdrażania autonomicznej bazy danych należy zwrócić uwagę na to, jak są przydzielane zasoby, ponieważ w bazie Oracle Autonomous Database wygląda to inaczej. „W przypadku Autonomous Database miałem do czynienia z sytuacjami, w których użytkownik miał beznadziejną wydajność, podczas gdy teoretycznie powinien mieć bardzo wysoką” — mówi. Po pewnej analizie Benner zdał sobie sprawę, że problem był bardzo prosty: niedoświadczony administrator nadał każdemu użytkownikowi bazy danych najniższy priorytet dostępu do zasobów komputerowych.
W normalnej sytuacji administrator bazy danych powinien znać potrzeby użytkownika i przydzielić mu zasoby potrzebne mu do pracy. „Ale teraz użytkownicy mogą wybrać wszystko sami, i często decydują się na tańszą opcję”, ponieważ płacą za usługę chmurową według godzin pracy procesora. Usługa Oracle Autonomous Data Warehouse ma trzy poziomy, a Autonomous Transaction Processing pięć, więc jeśli dane zadanie jest wykonywane wolno, „trzeba się cofnąć i zobaczyć, na jakim poziomie są podłączeni, bo może się okazać, że dla tego zadania jest on zbyt niski”.
Świat technologii powoli przekonuje się do autonomicznych baz danych, a Benner jest w tej dziedzinie jednym z prekursorów. Na przykład podczas niedawnego spotkania na głównym kampusie Oracle Benner, któremu firma Oracle nadała tytuł ACE Director — przedstawił kadrze zarządzającej Oracle swoje sugestie dotyczące dalszego rozwoju autonomicznych baz danych. Słuchali z zaciekawieniem…
Źródło: www.oracle.com/pl
Jego najnowsza obsesja to autonomiczna baza danych działająca w chmurze Oracle Cloud. Dostępna od 2018 r. baza danych Oracle Autonomous Database sama się wdraża, zarządza, zabezpiecza i aktualizuje bez interwencji człowieka, podczas gdy w tradycyjnej bazie danych wszystkie te zadania są zazwyczaj wykonywane przez wykwalifikowanych administratorów. Po ponad roku pracy z klientami przy różnych projektach Autonomous Database, Benner ma dla nas cztery rady: jedna dotyczy tego, jak zacząć, dwie dotyczą oszczędzania pieniędzy, a jedna rzeczy, których należy unikać.
Jak dopasować autonomiczną bazę danych do swoich potrzeb
Wersja Oracle Database 19c instalowana lokalnie to pojedyncza baza danych opracowana pod kątem konfiguracji i dostrajania do konkretnych przypadków użycia przez ekspertów takich jak Benner. Z kolei Oracle Autonomous Database, wykorzystująca tę samą bazę Oracle Database 19c działającą na platformie Exadata, została wstępnie dostosowana do wykonywania dwóch różnych rodzajów pracy, a na co dzień zarządza nią sztuczna inteligencja oraz algorytmy automatycznego uczenia. Usługi te to Oracle Autonomous Data Warehouse - do jednoczesnej analizy ogromnych ilości danych, oraz Oracle Autonomous Transaction Processing - do przetwarzania obciążeń mieszanych.
Trzeba wybrać jedną z nich na samym początku” — mówi Benner. „Jeśli przenosisz mnóstwo danych do [pojedynczej lokalizacji] w celu przeprowadzania analiz, wybierz Autonomous Data Warehouse. Jeśli nie jesteś pewien, [jakie będą Twoje potrzeby,] wybierz Autonomous Transaction Processing” — dodaje. „Autonomous Transaction Processing daje ci trochę większą kontrolę, a także fajną nową funkcję zwaną automatycznym indeksowaniem”.
I mimo że usługa Autonomous Transaction Processing nie została zoptymalizowana pod kątem prowadzenia hurtowni danych tak jak Autonomous Data Warehouse, „wciąż masz do dyspozycji komórki pamięci masowej w Exadata”, więc wydajność przetwarzania zapytań powinna być wysoka.
Najważniejszy sposób, w jaki autonomiczna baza danych pozwala oszczędzać pieniądze: Budowa nowej aplikacji
Jeśli teraz tworzyłbym nową aplikację i chciałbym mieć ekonomiczną bazę danych, którą można skalować w chmurze, wybrałbym Autonomous Database” — mówi Benner. „Ponieważ zamiast zatrudniać trzech administratorów bazy danych do mojego projektu, potrzebowałbym tylko jednego”. Przy Autonomous Database „nie potrzebuję administratora, który zbuduje bazę danych, wykona wszystkie zadania związane z instalacją, przeprowadzi aktualizacje raz na kwartał i dostroi skomplikowany [klaster serwerów].
Według Bennera jeden wykwalifikowany administrator baz danych wciąż jest potrzebny, ale baza Oracle Autonomous Database uwalnia go od rutynowych zadań i pozwala skupić się na tych bardziej wartościowych.
Potrzebuję administratora, który jest administratorem aplikacji, umie napisać dobry SQL, potrafi pracować z programistami i potrafi ustrukturyzować dane w relacyjnej bazie danych” — mówi Benner. Oraz „potrzebuję kogoś, kto potrafi przenosić dane do i z tej bazy danych oraz określi, jaki sposób będzie najlepszy dla naszego budżetu i naszych potrzeb”. Dzięki tym zadaniom rola administratora bazy danych staje się bardziej widoczna. Oszczędzasz wynagrodzenia podczas projektu bazodanowego, a Twoi administratorzy baz danych „mają czas na działania, które przynoszą przedsiębiorstwu większe korzyści” — mówi Benner.
Drugi sposób, w jaki autonomiczna baza danych pozwala oszczędzać pieniądze: Skalowanie podczas pracy
Mimo że sposobów na czerpanie korzyści z bazy Autonomous Database jest wiele, jednym z faworytów Bennera są jej możliwości skalowania podczas pracy — co oznacza, że można ją dowolnie skalować w górę lub w dół.
Jeśli zarządzasz środowiskiem produkcyjnym hurtowni danych i przetwarzasz tylko jedno lub dwa duże obciążenia analityczne na miesiąc, możesz przez cały miesiąc używać dwóch procesorów, a kiedy generujesz ogromne raporty, zwiększyć ich liczbę do 18 czy dowolnej potrzebnej liczby oraz korzystać z całego tego paralelizmu i sprawnie przeprowadzać analizy — a potem spokojnie wrócić do dwóch procesorów” — mówi. „Zapewnia to ogromne oszczędności i wydajność.
Lub „jeśli potrzebuję środowiska programistyczno-testowego wyłącznie od poniedziałku do piątku od 8:00 do 19:00, mogę po prostu wyłączyć bazę Autonomous Database i nie płacić za nią przez te wszystkie godziny, kiedy jej nie używam” — mówi. „Ma to ogromny wpływ na koszty”.Na koniec wskazówka dotycząca rozwiązywania problemów
Według Bennera podczas wdrażania autonomicznej bazy danych należy zwrócić uwagę na to, jak są przydzielane zasoby, ponieważ w bazie Oracle Autonomous Database wygląda to inaczej. „W przypadku Autonomous Database miałem do czynienia z sytuacjami, w których użytkownik miał beznadziejną wydajność, podczas gdy teoretycznie powinien mieć bardzo wysoką” — mówi. Po pewnej analizie Benner zdał sobie sprawę, że problem był bardzo prosty: niedoświadczony administrator nadał każdemu użytkownikowi bazy danych najniższy priorytet dostępu do zasobów komputerowych.
W normalnej sytuacji administrator bazy danych powinien znać potrzeby użytkownika i przydzielić mu zasoby potrzebne mu do pracy. „Ale teraz użytkownicy mogą wybrać wszystko sami, i często decydują się na tańszą opcję”, ponieważ płacą za usługę chmurową według godzin pracy procesora. Usługa Oracle Autonomous Data Warehouse ma trzy poziomy, a Autonomous Transaction Processing pięć, więc jeśli dane zadanie jest wykonywane wolno, „trzeba się cofnąć i zobaczyć, na jakim poziomie są podłączeni, bo może się okazać, że dla tego zadania jest on zbyt niski”.
Świat technologii powoli przekonuje się do autonomicznych baz danych, a Benner jest w tej dziedzinie jednym z prekursorów. Na przykład podczas niedawnego spotkania na głównym kampusie Oracle Benner, któremu firma Oracle nadała tytuł ACE Director — przedstawił kadrze zarządzającej Oracle swoje sugestie dotyczące dalszego rozwoju autonomicznych baz danych. Słuchali z zaciekawieniem…
Źródło: www.oracle.com/pl
Najnowsze wiadomości
Kwantowy przełom w cyberochronie - nadchodząca dekada przepisze zasady szyfrowania na nowo
Przez długi czas cyfrowe bezpieczeństwo opierało się na prostym założeniu: współczesne komputery potrzebowałyby ogromnych zasobów i wielu lat, aby złamać silne algorytmy szyfrowania. Rozwój technologii kwantowej zaczyna jednak tę regułę podważać, a eksperci przewidują, że w perspektywie 5–10 lat może nadejść „dzień zero”. Jest to moment, w którym zaawansowana maszyna kwantowa będzie w stanie przełamać większość aktualnie stosowanych zabezpieczeń kryptograficznych w czasie liczonym nie w latach, lecz w godzinach.
PSI prezentuje nową identyfikację wizualną
W ramach realizowanej strategii transformacji PSI Software SE zaprezentowała nową identyfikację wizualną. Odświeżony wizerunek w spójny sposób oddaje technologiczne zaawansowanie firmy, jej głęboką wiedzę branżową oraz silne ukierunkowanie na potrzeby klientów. Zmiany te wzmacniają pozycję PSI jako innowacyjnego lidera technologicznego w obszarze skalowalnych rozwiązań informatycznych opartych na sztucznej inteligencji i chmurze, rozwijanych z myślą o energetyce i przemyśle.
W ramach realizowanej strategii transformacji PSI Software SE zaprezentowała nową identyfikację wizualną. Odświeżony wizerunek w spójny sposób oddaje technologiczne zaawansowanie firmy, jej głęboką wiedzę branżową oraz silne ukierunkowanie na potrzeby klientów. Zmiany te wzmacniają pozycję PSI jako innowacyjnego lidera technologicznego w obszarze skalowalnych rozwiązań informatycznych opartych na sztucznej inteligencji i chmurze, rozwijanych z myślą o energetyce i przemyśle.
PROMAG S.A. rozpoczyna wdrożenie systemu ERP IFS Cloud we współpracy z L-Systems
PROMAG S.A., lider w obszarze intralogistyki, rozpoczął wdrożenie systemu ERP IFS Cloud, który ma wesprzeć dalszy rozwój firmy oraz integrację kluczowych procesów biznesowych. Projekt realizowany jest we współpracy z firmą L-Systems i obejmuje m.in. obszary finansów, produkcji, logistyki, projektów oraz serwisu, odpowiadając na rosnącą skalę i złożoność realizowanych przedsięwzięć.
F5 rozszerza portfolio bezpieczeństwa o narzędzia do ochrony systemów AI w środowiskach enterprise
F5 ogłosiło wprowadzenie dwóch nowych rozwiązań - F5 AI Guardrails oraz F5 AI Red Team - które mają odpowiedzieć na jedno z kluczowych wyzwań współczesnych organizacji: bezpieczne wdrażanie i eksploatację systemów sztucznej inteligencji na dużą skalę. Nowa oferta łączy ochronę działania modeli AI w czasie rzeczywistym z ofensy
Snowflake + OpenAI: AI bliżej biznesu
Snowflake przyspiesza wykorzystanie danych i sztucznej inteligencji w firmach, przenosząc AI z fazy eksperymentów do codziennych procesów biznesowych. Nowe rozwiązania w ramach AI Data Cloud integrują modele AI bezpośrednio z danymi, narzędziami deweloperskimi i warstwą semantyczną. Partnerstwo z OpenAI, agent Cortex Code, Semantic View Autopilot oraz rozwój Snowflake Postgres pokazują, jak budować skalowalne, bezpieczne i mierzalne wdrożenia AI w skali całej organizacji.
Najnowsze artykuły
Magazyn bez błędów? Sprawdź, jak system WMS zmienia codzienność logistyki
Współczesna logistyka wymaga nie tylko szybkości działania, lecz także maksymalnej precyzji – to właśnie te czynniki coraz częściej decydują o przewadze konkurencyjnej firm. Nawet drobne pomyłki w ewidencji stanów magazynowych, błędy przy przyjmowaniu dostaw czy nieprawidłowe rozmieszczenie towarów, mogą skutkować poważnymi stratami finansowymi i opóźnieniami w realizacji zamówień. W jaki sposób nowoczesne rozwiązania do zarządzania pomagają unikać takich sytuacji? Czym właściwie różni się tradycyjny system magazynowy od zaawansowanych rozwiązań klasy WMS (ang. Warehouse Management System)? I w jaki sposób inteligentne zarządzanie procesami magazynowymi realnie usprawnia codzienną pracę setek firm?
Współczesna logistyka wymaga nie tylko szybkości działania, lecz także maksymalnej precyzji – to właśnie te czynniki coraz częściej decydują o przewadze konkurencyjnej firm. Nawet drobne pomyłki w ewidencji stanów magazynowych, błędy przy przyjmowaniu dostaw czy nieprawidłowe rozmieszczenie towarów, mogą skutkować poważnymi stratami finansowymi i opóźnieniami w realizacji zamówień. W jaki sposób nowoczesne rozwiązania do zarządzania pomagają unikać takich sytuacji? Czym właściwie różni się tradycyjny system magazynowy od zaawansowanych rozwiązań klasy WMS (ang. Warehouse Management System)? I w jaki sposób inteligentne zarządzanie procesami magazynowymi realnie usprawnia codzienną pracę setek firm?
Migracja z SAP ECC na S4 HANA: Ryzyka, korzyści i alternatywne rozwiązania
W ostatnich latach wiele firm, które korzystają z systemu SAP ECC (Enterprise Central Component), stoi przed decyzją o przejściu na nowszą wersję — SAP S4 HANA. W obliczu końca wsparcia dla ECC w 2030 roku, temat ten staje się coraz bardziej aktualny. Przemiany technologiczne oraz rosnące oczekiwania związane z integracją nowych funkcji, jak sztuczna inteligencja (AI), skłaniają do refleksji nad tym, czy warto podjąć tak dużą zmianę w architekturze systemu. Przyjrzyjmy się głównym powodom, dla których firmy rozważają migrację do S4 HANA, ale także argumentom, które mogą przemawiać za pozostaniem przy dotychczasowym systemie ECC, przynajmniej na krótki okres.
Jak maksymalizować zyski z MTO i MTS dzięki BPSC ERP?
Zysk przedsiębiorstwa produkcyjnego zależy nie tylko od wydajności maszyn, ale przede wszystkim od precyzyjnego planowania, realnych danych i umiejętnego zarządzania procesami. Dlatego firmy, które chcą skutecznie działać zarówno w modelu Make to Stock (MTS), jak i Make to Order (MTO), coraz częściej sięgają po rozwiązania klasy ERP, takie jak BPSC ERP.
Zysk przedsiębiorstwa produkcyjnego zależy nie tylko od wydajności maszyn, ale przede wszystkim od precyzyjnego planowania, realnych danych i umiejętnego zarządzania procesami. Dlatego firmy, które chcą skutecznie działać zarówno w modelu Make to Stock (MTS), jak i Make to Order (MTO), coraz częściej sięgają po rozwiązania klasy ERP, takie jak BPSC ERP.
Ponad połowa cyberataków zaczyna się od błędu człowieka
Ponad 2/3 firm w Polsce odnotowała w zeszłym roku co najmniej 1 incydent naruszenia bezpieczeństwa . Według danych Unit 42, zespołu analitycznego Palo Alto Networks, aż 60% ataków rozpoczyna się od działań wymierzonych w pracowników – najczęściej pod postacią phishingu i innych form inżynierii społecznej . To pokazuje, że w systemie ochrony organizacji pracownicy są kluczowym ogniwem – i że firmy muszą nie tylko edukować, ale też konsekwentnie egzekwować zasady cyberhigieny. Warto o tym pamiętać szczególnie teraz, w październiku, gdy obchodzimy Europejski Miesiąc Cyberbezpieczeństwa.
MES - holistyczne zarządzanie produkcją
Nowoczesna produkcja wymaga precyzji, szybkości i pełnej kontroli nad przebiegiem procesów. Rosnąca złożoność zleceń oraz presja kosztowa sprawiają, że ręczne raportowanie i intuicyjne zarządzanie coraz częściej okazują się niewystarczające. Firmy szukają rozwiązań, które umożliwiają im widzenie produkcji „na żywo”, a nie z opóźnieniem kilku godzin czy dni. W tym kontekście kluczową rolę odgrywają narzędzia, które porządkują informacje i pozwalają reagować natychmiast, zamiast po fakcie.
Infrastruktura w punkcie zwrotnym - 5 prognoz kształtujących AI, odporność i suwerenność danych w 2026 roku
W 2026 roku zyskają firmy, które traktują infrastrukturę nie jako obszar generujący koszty, lecz ja… / Czytaj więcej
Tylko 7% firm w Europie wykorzystuje w pełni potencjał AI
72% firm w regionie EMEA uznaje rozwój narzędzi bazujących na sztucznej inteligencji za priorytet s… / Czytaj więcej
Chmura publiczna w Unii Europejskiej – między innowacją a odpowiedzialnością za dane
Transformacja cyfrowa w Europie coraz mocniej opiera się na chmurze publicznej, która stała się fun… / Czytaj więcej
Jak Cisco pomaga Europie spłacić dług technologiczny w krytycznej infrastrukturze sieciowej
Cyfryzacja, rozwój sztucznej inteligencji i nadchodzące komputery kwantowe wymagają od Europy stabi… / Czytaj więcej
MŚP inwestują w AI, kompetencje pracowników nadal wyzwaniem
Europejskie małe i średnie firmy coraz śmielej inwestują w sztuczną inteligencję, ale to kompetencj… / Czytaj więcej
AP EU AI Cloud: nowy standard suwerennej chmury i AI dla europejskich organizacji
SAP EU AI Cloud to zapowiedziana 27 listopada 2025 r. platforma, która łączy dotychczasowe inicjaty… / Czytaj więcej
