Data Observability – Dlaczego ciągle o tym słyszymy?
Zbyt często patrząc na dane widzimy tylko liczby – kolumny i wiersze, które mogą wydawać się znaczące na pierwszy rzut oka, ale brakuje im głębi bez odpowiedniego kontekstu. Obserwowalność danych (Data Observability) zmienia tę perspektywę. Podejście to polega na zrozumieniu, co liczby naprawdę mówią nam o zdrowiu, dokładności i żywotności naszych systemów danych.
Obserwowalność danych to nie tylko jedna rzecz – to umiejętność, a raczej sposób monitorowania zdrowia, dokładności i ogólnej użyteczności danych. Jest to coś, co wyposaża zespoły ds. danych w niezbędne narzędzia, których potrzebują, aby upewnić się, że dane, które napędzają decyzje biznesowe, są nie tylko dostępne, ale także wysokiej jakości, dobrze ustrukturyzowane i aktualne.
Jak zajęta była dziś baza danych? – Właściwe monitorowanie aktywności bazy danych
Próba oszacowania obciążenia bazy danych w danym dniu może stanowić nie lada wyzwanie. Proste pytanie może nie przynieść wnikliwej odpowiedzi, jeśli jest pozbawione kontekstu, zaśmiecone arbitralnymi liczbami i/lub brakuje w nim kluczowych szczegółów. Jaki jest więc właściwy sposób rozwiązania tego problemu?
Jak proste może być monitorowanie aktywności bazy danych?
Łatwy czy trudny sposób na optymalizację bazy danych Oracle?
Może się wydawać, że firmy uwikłane w sieć ekosystemu Oracle mają ograniczony
zestaw opcji, jeśli chodzi o dostrajanie wydajności. Mogą chociażby zapłacić za dodatkowe funkcje i poruszać się po złożonych licencjach Oracle, ryzykując kary za niezgodność z przepisami. Często prowadzi to do konserwatywnego podejścia do optymalizacji, tłumiąc innowacje z obawy przed przekroczeniem warunków licencyjnych.
Ale czy zawsze musimy iść trudną drogą?
Istnieje znacznie prostsza opcja, która nie wymaga drżenia ze strachu przed kliknięciem niewłaściwej rzeczy. O tym właśnie dzisiaj porozmawiamy.
Chmura czy nie chmura: Plusy i minusy baz danych w chmurze
Duzi gracze nie mają innego wyboru niż przejście na chmurę. Jednak, niektóre firmy mogą rozważać wybór między tradycyjnymi konfiguracjami lokalnymi a rozwiązaniami chmurowymi. Z jednej strony oznacza to skalowalność, elastyczność i oszczędność kosztów, którym z trudem dorównują tradycyjne bazy danych. Możliwość skalowania zasobów w górę lub w dół, na żądanie, płacenie tylko za zasoby, których się używa, a także odciążanie z zadań związanych z konserwacją i bezpieczeństwem stanowi przekonujący argument za przejściem do chmury.
Z drugiej strony, tradycyjne lokalne bazy danych oferują poziom kontroli i bezpieczeństwa, z którego niektóre firmy niechętnie zrezygnują. Fizyczna kontrola nad infrastrukturą bazy danych może zapewnić poczucie bezpieczeństwa, szczególnie w przypadku organizacji z bardzo wrażliwymi danymi lub rygorystycznymi wymogami zgodności. Dodatkowo, w przypadku firm o stabilnym obciążeniu danymi, które nie wymagają częstego skalowania, początkowa inwestycja w sprzęt lokalny może nie wydawać się tak zniechęcająca
Od samouczków do AI: Dokumentacja techniczna w innym świetle
Jedyną rzeczą, które pojawia się w życiu programisty w ilości większej niż kawa jest dokumentacja techniczna. Wydaje się to dość proste – masz problem, przeglądasz kilka stron i otrzymujesz odpowiedź, ot tak. Ale czy na pewno? Każdy, kto kiedykolwiek wpadł w króliczą norę wątków na Stack Overflow o 2 nad ranem lub sennie mrużył oczy na dokumentami API z rosnącym podejrzeniem, że są napisane w starożytnym, zapomnianym dialekcie, powie ci, że nie do końca.
Samouczki pomijają kluczowe kroki, przewodniki referencyjne przypominają obszerne podręczniki, a fora, choć pomocne, mogą wysłać cię w dziką pogoń za jedną igłą ukrytą w stogu siana informacji. Ale jest światełko w tunelu, a my jesteśmy tutaj, aby pomóc ci je znaleźć.
Warunek “IS NULL” i “OR” i mogą Cię hamować
Tam, gdzie warunek „IS NULL” albo „OR” szaleje bez kontroli, zapytania często wpadają w króliczą norę wydajności – miejsce, w którym cykle procesora spalają się szybciej niż ogon komety, a operacje I/O mnożą się z zapałem królików na wiosnę.