Datenbankoptimierung für einen reibungslosen Ablauf Remote Work in der Hybrid Cloud

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Mit dem derzeit verstärkten Aufkommen von Remote Work in Unternehmen erleben Cloud-Services einen weiteren Aufschwung. Sie ermöglichen es Mitarbeitern, auch von zu Hause aus auf die Systeme und Anwendungen des Büros zuzugreifen. Für die zuständigen IT-Teams ist dies meist mit Herausforderungen verbunden.

Unter anderem müssen sie sicherstellen, dass die Cloud für Nutzer vom Homeoffice aus genauso reibungslos läuft wie im Büro. Eine Mischung aus Public und Private Cloud-Services sowie Anwendungen aus dem eigenen Rechenzentrum sind für Unternehmen zwar vorteilhaft, was Agilität und Skalierbarkeit anbelangt, aber die genutzten Datenplattformen können dies stark beeinträchtigen.

Um sicherzustellen, dass diese in der Cloud ebenso zuverlässig funktionieren wie on-Premises, benötigen IT-Teams Tools, die Überwachung und Verwaltung nach demselben Standard sicherstellen.

Cloud-Performance an On-Premises angleichen

Viele Unternehmen verfolgen ohnehin langfristig das Ziel, ihre Datenbanken vollständig oder teilweise in die Cloud zu verlegen. Die Arbeitsprozesse können kosteneffizienter abgewickelt werden, außerdem kann die Belegschaft jederzeit von überall aus arbeiten. Die Migration in die Cloud macht IT-Teams jedoch Sorgen. Beim Umzug der Datenbanken könnte in der Übergangsphase die Bereitstellung der Daten beeinträchtigt sein. Auch Auswirkungen auf die Datenvalidierung und die Datensicherheit sind möglich.

Damit kein Nachteil durch eine verzögerte Workload-Verarbeitung entsteht, muss das Datenbankmanagementsystem den Datenexperten in jeder Umgebung stets dieselben Überwachungs- und Leistungsoptimierungsmöglichkeiten sowie Handlungsinformationen bieten. Um ein Datenbankmanagementsystem in der Cloud ebenso gut wie on-Premises zu betreiben, sollte die Migration von Datenbanken in die Cloud idealerweise aus den folgenden vier Schritten bestehen:

• Evaluierung der Leistung von On-Premises Workloads, um sicherzustellen, dass sie für eine Cloud-Migration bereit sind.

• Optimierung der Leistung nach Bedarf, einschließlich einer proaktiven Feinjustierung der Daten-Engine, damit sie besser und schneller läuft.

• Verschieben von Daten zu ausgewählten Cloud-Anbietern.

• Überwachung der Cloud-Datenbanken, einschließlich Datentests und -validierung, um sicherzustellen, dass sie effizient arbeiten.

Sobald Datenbanken erfolgreich in die Cloud migriert wurden, gibt es für IT-Teams zahlreiche Möglichkeiten, diese effizient zu verwalten. Tools zur Überwachung der Anwendungsleistung (Application Performance Monitoring, APM) sind dafür überaus beliebt. Am effektivsten arbeiten diese allerdings, wenn sie mit Tools zur Überwachung der Datenbankleistung (Database Performance Monitoring, DPM) ergänzt werden.

APM und DPM ergänzen einander zuverlässig

APM-Plattformen sind nahezu beliebig erweiterbar und lassen sich in hunderte kommerzieller und Open-Source-Komponenten sowie -Services integrieren. Nutzen Unternehmen für die Geschäftsabwicklung mit ihren Kunden datenzentrische Anwendungen, ist die Ergänzung mit einem DPM-Tool sinnvoll. Arbeitslasten, die persistente Statusinformationen verwalten, sind überaus schwer skalierbar, vor allem in Anwendungen, die ursprünglich nicht für die verteilte Datenverarbeitung oder Remote Work konzipiert wurden. Probleme mit der Anwendungsleistung lassen sich dementsprechend oft auf Probleme auf der Datenschicht zurückführen.

APM und DPM ergänzen sich hingegen in mehrfacher Hinsicht, unter anderem beim Management von Vorfällen. Zusammen können die beiden Werkzeuge dazu beitragen, dass die folgenden Phasen reibungsloser und schneller abgeschlossen werden können:

1. Erkennung
APM kann dabei helfen, Probleme bereits zu erkennen, während sie entstehen. DPM wiederum erkennt frühzeitig kritische Entwicklungen in der Datenebene. In Kombination liefern APM- und DPM-Funktionen ein höchst umfassendes Bild aller Ereignisse, die weitere Aufmerksamkeit benötigen.

2. Reaktion
APM bietet einen Überblick aller Anwendungsschichten, während DPM schnell identifizieren kann, ob die Ursache des Problems in der Datenbank liegt oder nicht. Sobald das Problem feststeht, kann es umgehend behoben werden.

3. Abhilfe
DPM erkennt sämtliche Probleme, die innerhalb von Datenbanken auftreten können. Mit APM lässt sich darüber hinaus ermitteln, wie viele Prozesse dadurch blockiert sind, was die Problemlösung erleichtert.

4. Analyse
Eine der nützlichsten Eigenschaften von DPM-Tools ist die Berichtsfunktion. Durch die automatische Analyse der zu Grunde liegenden Ursachen von Ereignissen, wird es für Datenbankadministratoren (DBAs) viel einfacher, vor allem dem IT-Team darzulegen, was das Problem war und wie es gelöst wurde.

5. Bereitschaft
Der letzte Schritt ist die Implementierung von Verbesserungen, die das Risiko wiederholter Zwischenfälle verringern. DPM-Tools bieten die Möglichkeit, die Reaktion auf bestimmte, immer wieder kehrende Probleme zu automatisieren. Verbesserungen können dadurch schnell umgesetzt werden, wodurch sichergestellt ist, dass das ganze System künftig möglichst effizient arbeitet.

Beim Betrieb von Anwendungen in Hybrid-Umgebungen geht es vor allem darum, dass die neuen, cloud-basierten Datenbanken ebenso reibungslos laufen wie diejenigen, die nach wie vor on-Premises genutzt werden. Eine gewissenhaft geplante Migration sowie die Kombination von APM- und DPM-Tools vereinfacht die Überwachung und sorgt für stabile Geschäftsprozesse. Auf diese Weise können Unternehmen in Zukunft auch schneller reagieren, falls kurzfristig eine höhere Zahl an Mitarbeitern von zuhause aus arbeiten muss.

* Der Autor Nick Harschberger ist Senior Vice President der Cloud Alliances für SentryOne und damit verantwortlich für die Beziehungen zu Microsoft, Amazon Web Services und anderen Cloud-Anbietern.

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