Datenbanken und DevOps DB-Observability für eine schnellere, zuverlässigere digitale Innovation

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Wenn es darum geht, schnell und zuverlässig digitale Innovationen zu entwickeln, haben sich nur wenige Konzepte als effektiver erwiesen als DevOps. Da aber die Zuverlässigkeit des Output eines Modells stark auf qualitativ hochwertigem Input basiert, ist insbesondere der Datenbankbetrieb zentral. Leider befinden sich die Daten vieler Unternehmen in Silos oder sind nur mühsam ausfindig zu machen.

Seit der Einführung des Begriffs in den späten 2000er Jahren ist DevOps bei weitem zur häufigsten Methode der Produktentwicklung geworden. Dies geschieht vor dem Hintergrund der DevOps-Entwicklung mit ganz neuen Geschwindigkeiten und Größenordnungen, einschließlich aktuell KI-gestütztem Programmieren und Platform Engineering.

Die neuesten Fortschritte im KI-Bereich haben auch andere IT-Bereiche in den Fokus gerückt, etwa die Daten(banken). An der Schnittstelle dieser beiden Paradigmen liegen Chancen, und Unternehmen können sich durch die Kombination von DevOps und Daten-Management einen IT-Vorteil verschaffen und letztendlich ein Datenbank-DevOps-Framework schaffen.

Die Verzahnung von DevOps und Datenbankbetrieb

Das Ziel nahezu jedes DevOps-Frameworks besteht darin, die Produktion und Bereitstellung aller Softwareprodukte zu optimieren. Doch kann die Beschaffung, Speicherung und Zugänglichkeit großer Datenmengen komplex werden und schnelle Softwareentwicklungsprozesse erschweren. Aus diesem Grund neigen Teams dazu, die Integration des Datenbankbetriebs in ihre Entwickler-Workflows zu ignorieren.

Diese zuvor genannten Komplexitäten entstehen üblicherweise, weil DevOps-Prozesse ausschließlich Aufgabe des Entwicklungsteams sind – mit wenig bis keiner Beteiligung der unverzichtbaren Datenbankexperten. In manchen Unternehmen fehlen tatsächlich die Fachkräfte mit der entsprechenden Datenbankexpertise.

Dies erzeugt Lücken beim Managen der Daten. Das führt wiederum dazu, dass Entwickler und andere Mitarbeitende in der Produktlieferkette kaum Einblick in die zur Produktentwicklung nötigen Daten haben.

Ein schlechtes Daten-Management beeinträchtigt Unternehmen nicht nur während der Software-Entwicklung. Auch nach Produktveröffentlichung kann das Fehlen eines qualitativ hochwertigen Datenbetriebs dazu führen, dass Anwendungen langsam laufen, Leistungsengpässe verursachen und die Skalierung von Softwaretools unmöglich machen.

Es gilt, das Potenzial zu erschließen

Der Schlüssel zu einer besseren Software-Entwicklung und Datenbankverwaltung ist das Auflösen von Silos zwischen den beiden Funktionen. Und das geschieht am besten mit Datenbank-Observability.

Mit den richtigen Datenbank-Observability-Anwendung können Datenbankfachkräfte die zugrunde liegende Ursache von schlechter Datenqualität, Anwendungsproblemen und suboptimaler Datenbankleistung erkennen. Sobald Datenbankexperten Einblick in die Systeme in ihrem Aufgabenbereich haben, sind sie besser darauf vorbereitet, Software-Entwicklungsmitarbeitern Hilfe anzubieten und DevOps-Praktiken und ‑Workflows im Daten-Management zu kombinieren.

Dies bietet Unternehmen gleich mehrere Vorteile. Eine höhere Agilität und Flexibilität wird möglich, wenn Datenbankteams die Datenbankprovisionierung, ‑konfiguration und ‑bereitstellung automatisieren können, genau wie die Automatisierung Programmierung und Software-Entwicklung verbessert. Dies optimiert Verbesserungen an der Dateninfrastruktur und erleichtert die nahtlose Implementierung neuer Softwarefunktionen.

Kontinuierliche Integration und Bereitstellung

Die Risiken von Ausfällen und menschlichen Fehlern werden drastisch reduziert, wenn Datenbankbetreiber die kontinuierliche Integration und Bereitstellung nutzen (CI/CD). Mit einem robusten Observability-Tool können sie Anpassungen bei Softwarebereitstellungen testen und dabei das Risiko von Datenverlusten oder Dienstunterbrechungen minimieren.

Eine stärkere Zusammenarbeit zwischen Teams ist ein weiterer zentraler Vorteil. Entwickler, Betriebspersonal und Datenbankadministratoren erhalten gegenseitig Einblick in ihre Prozesse und reduzieren die Wahrscheinlichkeit, dass ein Team Änderungen vornimmt, ohne dass die anderen sich dessen bewusst sind. Diese Transparenz minimiert Unsicherheit darüber, wie Code- oder Strukturänderungen sich insgesamt auf die Workflows auswirken, und ermöglicht eine kohärentere Problemlösung sowohl in der Entwicklungs- als auch in der Bereitstellungsphase.

Auch die Sicherheit wird durch das Kombinieren von Datenbank- und DevOps-Praktiken gestärkt. Wenn Datenbanken immer größer werden, stellen Sicherheitsprüfungen und Durchsetzungsmechanismen sicher, dass Unternehmen ihre Daten effektiv schützen und rigorose Datenschutzmaßnahmen aufrechterhalten können.

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