Interview croisée : L’avenir du DBA à l’heure de la base de données autonome

2 experts analysent les enjeux de la mise en place d’architectures cloud pérennes.
Alain Scazzola, Business Development Manager chez Oracle France et Bernd Jodocy, Solution Architect chez Digora nous répondent.

Entre les opérations de maintenance, de backup, de préparation des données ou de clonage d’un environnement à l’autre, les DBA ont souvent peu de temps à consacrer aux travaux à forte valeur ajoutée. Les nouvelles technologies de bases de données « à gestion automatisée » rendent aux administrateurs de bases de données la place qui leur revient au sein de la DSI et plus largement de l’entreprise. Une place essentielle, proche des métiers, avec lesquels les DBA doivent pouvoir échanger afin d’apporter une réelle expertise sur l’usage et l’exploitation de la data.

Cet entretien entre deux experts en architecture des SI est l’occasion de revenir sur les principales évolutions des bases de données ces dernières années. Quelles sont les attentes actuelles des DSI ? Quels sont les apports des services de base de données dans le cloud tels qu’Autonomous ? Qu’est-ce qu’une base multi-modèle et en quoi cette nouvelle approche peut-elle rendre au DBA ses lettres de noblesse ?

Quel regard portez-vous sur le marché actuel des bases de données ? Quelles sont les attentes des responsables informatiques et les nouvelles tendances ?

Alain SCAZZOLA : Avec la digitalisation, les impératifs d’agilité et l’accélération des processus dans les entreprises, le monde des bases de données a beaucoup évolué ces dernières années. Les DSI sont parfois submergées par ces évolutions, mais on ne peut pas le leur reprocher : elles sont responsables de la production et doivent s’assurer que les applications fonctionnent parfaitement, le tout dans un contexte fluctuant, avec de nouveaux acteurs issus du cloud, des problématiques d’intégration entre l’existant et les applications en mode SaaS et des métiers qui n’hésitent pas à prendre les devants pour gagner en agilité et s’affranchir de l’IT classique. Au niveau des bases de données, on a assisté à une déferlante de technologies, dont certaines s’apparentent davantage à des gestionnaires de fichiers qu’à de véritables bases de données... Le NoSQL a véritablement changé la donne, mais il ne répond pas à tous les cas d’usage. En parallèle, on note à un regain d’intérêt pour les bases relationnelles qui ont beaucoup évolué ces dernières années.

Bernd JODOCY : Effectivement, le NoSQL a eu beaucoup de succès, principalement du fait de l’approche « schemaless » qui évite d’avoir à fixer une structure à l’avance comme pour une base relationnelle. Les développeurs ont beaucoup apprécié les atouts du NoSQL pour faire face aux particularités de nouvelles technologies telles que L’IoT, qui implique des données peu structurées. On a vu également apparaître des applications « polyglotes » ou « multilingues », capables d’intégrer données relationnelles et approche NoSQL. Dans cet écosystème, Oracle adopte une autre approche multi-modèle avec un parti pris qui consiste à étendre le modèle relationnel avec de nouvelles fonctionnalités afin d’être en mesure de gérer d’autres types de données avec le même moteur, comme des documents JSON par exemple, et d’ouvrir des ponts vers d’autres moteurs de bases de données.

Pourquoi opter pour un service de base de données dans le cloud tel qu’Autonomous ?

AS : Autonomous est une base de données Oracle qui bénéficie de fonctionnalités avancées grâce au cloud, notamment via le machine learning et l’IA qui permettent de piloter et d’automatiser certaines tâches afin de simplifier au maximum son usage. Il s’agit donc d’une base de données Oracle relationnelle « classique » avec la particularité d’être multi-modèle, c’est-à-dire en capacité de traiter n’importe quel type d’information relationnelle avec des données structurées mais également des fichiers plats, des fichiers JSON, des données spatiales ou de type graphe, tout en apportant des services de haut niveau nécessaires lorsque l’on crée des applications d’entreprise. Je pense en premier lieu à la sécurité des accès, au chiffrement des données, à la capacité à conserver l’intégrité et la cohérence des données. De plus, le cloud permet une facturation en fonction de l’usage réel des services, ce qui permet d’éviter le surdimensionnement.

BJ : Je soulignerais l’intérêt de l’approche multi-modèle face aux alternatives plus spécialisées ou « polyglotes ». Prenons l’exemple d’une application qui nécessite de sécuriser des données transactionnelles, mais avec laquelle on veut également faire de l’analytique, tout en obtenant des écritures très rapides. Dans ce cas de figure, on va potentiellement superposer des bases Oracle, Hadoop, Cassandra ou MongoDB… C’est envisageable mais ce n’est pas forcément le plus simple (Découvrir le Top 10 des bases de données).

AS : Bernd a raison de rappeler les difficultés que peuvent poser ces approches polyglotes. Les développeurs maîtrisent souvent plusieurs technos, mais il faut également penser aux impératifs de la production. Or une approche de ce type nécessite des gestionnaires multicompétences, capables de jongler avec de plusieurs technologies de base de données. Le risque est de survoler chaque technologie et d’être moins pertinent, moins à jour, d’autant plus que les technologies évoluent très vite.

Aujourd’hui, les DBA passent beaucoup de temps à collecter et préparer les données à cause de la rigidité des bases de données relationnelles traditionnelles. Quelles solutions pour répondre à cette problématique ?

AS : Autonomous est avant tout une base de données Oracle. Le fait de mettre l’ensemble des données dans cette base va effectivement simplifier l’administration et la gestion puisque le langage SQL est parfaitement connu et maîtrisé de tous. Cela évite également l’empilement des outils et les tâches de transfert et d’intégration des données. On a trop souvent pensé que HDFS était une solution globale capable de fournir n’importe quel type d’information. Au final, on s’est aperçu qu’il était difficile d’extraire des données structurées d’Hadoop pour les retraiter avec une base de données relationnelle, par exemple. Plus on multiplie les outils et plus on réalise des transferts, ce qui nécessite des contrôles de sécurité entre les outils : ça devient lourd et chronophage. Avec Autonomous, l’idée est de se recentrer sur la base de données relationnelle tout en élargissant son usage. Par exemple, il sera possible de réaliser des tâches orientées graphe avec la technologie SQL, ou encore de bénéficier des technologies in memory. Le moteur utilise le formalisme souhaité pour adapter les niveaux de performance, ce qui évite les transferts entre différentes technologies.

BJ : La préparation des données peut prendre du temps mais je pense que certaines tâches sont encore plus chronophages et contraignantes pour les DBA. Je pense aux tâches de maintenance, de backup, de clonage d’un environnement à l’autre… C’est sur ces aspects de maintien en condition opérationnelle qu’une solution telle qu’Autonomous fait la différence par rapport à une base Oracle classique. Le cloud apporte des mécanismes qui viennent soulager le travail du DBA au quotidien, pour lui permettre de se focaliser sur des tâches à haute valeur ajoutée : la conception des bases de données et l’architecture des modèles plutôt que de simples mises à jour.

Le Machine Learning et l’intelligence artificielle sont sur le devant de la scène. Mais quelles sont les applications concrètes de ces technologies dans le domaine de la gestion des bases de données ?

AS : On trouve du machine learning et de l’IA à plusieurs niveaux au sein d’Autonomous. Des modèles présents à  l’intérieur de la base permettent d’obtenir des insights sur les données afin de mieux les comprendre, réaliser de l’analytique avancée, du prédictif, etc. Ces évolutions sont intéressantes dans un contexte où les données sont  de plus en plus volumineuses et donc difficiles à exploiter.

BJ : Le machine learning et l’IA sont aussi de plus en  plus utilisés pour la partie monitoring, par exemple  pour analyser le comportement des bases de données, détecter si un comportement est normal ou pas, et  analyser les relations entre les composants applicatifs et  la base de données. Concrètement, on pourra prédire une dégradation de service et recommander des actions pour  la prévenir et la réparer au plus vite. Le machine learning  et l’IA sont également utilisés à l’extérieur de la base pour  des aspects de sécurité, notamment pour découvrir plus rapidement les attaques.

AS : Le principe d’apprentissage permet d’être constamment opérationnel et d’éviter de prendre des actions correctives. Nous n’avons plus besoin d’attendre que des utilisateurs remontent les problèmes, le système est en  quelque-sorte en auto surveillance perpétuel, il détecte en permanence les problèmes de performance et garantit la disponibilité des applications.

Les craintes quant à la sécurité des données dans le cloud sont toujours une préoccupation première au sein des DSI. Quels sont les mécanismes prévus par Autonomous à ce niveau ?

AS : Autonomous embarque des mécanismes de chiffrement automatique et de contrôle des accès. Le système est constamment sous surveillance via des processus intelligents qui détectent les comportements inhabituels et sécurisent automatiquement les accès. Autonomous comprend également une brique patch management. La solution vérifie qu’un patch existe et l’applique de manière autonome, sans arrêt de service.

BJ : L’ensemble des mécanismes évoqués par Alain sont intégrés dans le cloud, ce qui constitue une palette d’outils très efficaces contre les cybermenaces. L’équivalent on premise serait difficile et lourd à mettre en oeuvre, avec différents outils et options à déployer : un pour le chiffrement, un autre pour automatiser le patching… avec les coûts inhérents à l’ensemble de ces produits.

Cette base de données à gestion automatisée répond-elle à tous les usages envisageables autour de la donnée ?

AS : Il faut noter deux grands cas d’usage. Un service est plutôt orienté décisionnel et l’autre est plus transactionnel.

En ce qui concerne le service Décisionnel, les grands cas  d’usage gravitent principalement autour de la création de Datamart, un environnement décisionnel centré sur une problématique ciblée : on récupère les données nécessaires, souvent en provenance de Data Warehouse  devenus trop rigides et complexes pour les métiers et on  traite de manière agile et rapide ces données. On peut bien évidemment utiliser ce service pour créer un Data Warehouse d’entreprise. Cette solution est également  tout à fait désignée pour les Analystes, les Data Scientists qui souhaitent traiter de grandes quantités de données en s’affranchissant des problématiques de stockage et de  transferts de données.

Sur la partie transactionnelle, Autonomous est très  avantageux pour les développements et les tests car il n’est pas nécessaire d’acheter une plateforme : le  modèle cloud permet d’utiliser les services pour le temps voulu uniquement, sans recours au DBA, sans patching  à mettre en place et en utilisant une base de données optimale. Autonomous permet également de profiter de fonctionnalités In Memory directement intégrées. On peut donc utiliser Autonomous pour n’avoir qu’un seul environnement et faire du reporting sur le transactionnel même. Plutôt que d’avoir des outils de capture, de transfert  d’info – qui sont rarement temps réel – on peut faire du décisionnel directement sur du transactionnel.

BJ : Autonomous se prête bien aux « cloud native applications  ». Récemment, un de nos clients Luxembourgeois a déployé en mode test une application avec des technologies telles que Kubernetes et des conteneurs. Ils se sont  appuyés sur Autonomous Transaction Processing pour la  couche de persistance, puis l’application a été déployée sur Oracle Container Engine pour avoir rapidement un  environnement dans lequel ils peuvent tester et déployer  leur application.

Le recours grandissant à l’automatisation va-t-il changer le métier de gestionnaire de base de données ? Si oui dans quel sens ? Est-ce une bonne chose ?

AS : L’automatisation remet l’administrateur de bases de données au centre des débats et le rapproche des  métiers avec lesquels il peut échanger et apporter son expertise quant à l’usage de la data. Le DBA va prendre une valeur importante dans la compréhension du modèle  global des données. Je pense qu’il va peu à peu passer du rôle d’administrateur à celui de data manager. Il se  rapprochera également des développeurs pour définir de meilleurs modèles de données. C’est une évolution naturelle qui va dans le bon sens. Plutôt que d’appliquer  des patchs – ce qui ne présente pas de réel intérêt – il  aura plus de temps pour se pencher sur des sujets à haute valeur ajoutée tels que l’utilisation du in-memory ou des problématiques de compression des données.

BJ : Je pense également qu’il s’agit d’une évolution naturelle, les DBA vont parfaitement l’intégrer. Il n’y a pas si longtemps que ça, les administrateurs travaillaient tous avec leurs petites bibliothèques de scripts pour analyser les bases de données. Aujourd’hui, ils exploitent des outils graphiques optimisés qui permettent de trouver les solutions plus rapidement. Avec Autonomous, on franchit  une étape supplémentaire, c’est l’occasion pour les DBA d’acquérir de nouvelles compétences et de se consacrer à leur coeur de métier, l’évolution va donc dans le bon sens.

Alain SCAZZOLA Business Development Manager Oracle France	Bernd JODOCY Solution Architect Digora
Consultant spécialisé dans le cloud, le management  des données et les aspects sécurité, Alain Scazzola  évolue depuis plus de 25 ans au sein de diverses  fonctions chez Oracle. Ses compétences techniques  et son experience de terrain englobe des domaines  tels que la gestion des bases de données, la haute  disponibilité des données, la gestion du cycle de vie  de l’information, la sécurité du SI, le big data et les  problématiques d’intégration des données.	Bernd Jodocy est Consultant Avant-Vente et Solution Architect chez Digora. Depuis 25 ans, il s’est notamment spécialisé sur les technologies Oracle et il accompagne les clients de Digora dans la construction de leur solution IT de l’infrastructure aux applications. Il s’intéresse également au Big Data, à Autonomous Database et aux solutions d’analyses avancées.