Las bases de datos se han convertido en una herramienta esencial para las empresas. A continuación, recogemos cinco propuestas de programas para crearlas explicando sus características y beneficios más importantes. Como suele ser habitual, se ha respetado en orden alfabético y por este motivo la comparativa abre con Claris FileMaker 19. Se trata de una plataforma enfocada en la creación de aplicaciones personalizadas disponible en dos versiones: una se despliega en un entorno cloud y la otra es para las compañías que prefieren la modalidad on-premise; dentro de esta última hay varios productos, uno dirigido específicamente para dispositivos móviles con sistema operativo iOS para que los trabajadores no vean interrumpida su actividad.
Por su parte, IBM Netezza Performance Server es una base de datos analítica que puede desplegarse tanto en entornos cloud como en la plataforma Cloud Pak for Data on-premise en modo appliance. En este caso, la plataforma permite conectarse a los datos, controlarlos, gobernarlos y utilizarlos para el análisis, poniéndolos al servicio de los usuarios adecuados en cada momento. Además, estos pueden colaborar desde una interfaz común que da soporte a múltiples servicios. IBM Cloud Pak for Data puede desplegarse on-premise, en entornos cloud y como servicio gestionado.
Le sigue InterSystems IRIS Data Platform, una plataforma de datos orientada a cloud que proporciona gestión de bases de datos multimodelo y multicarga de trabajo de alto rendimiento, smart data services, interoperabilidad y capacidades analíticas; todo ello, integrado desde cero en un único producto. Por su parte, Microsoft ha seleccionado su base de datos Azure Cosmos DB que incluye características como escrituras multi-región e integración con otros servicios de Azure como Kubernetes Services o Synapse Analytics, y compatibilidad con varios niveles de coherencia como eventual, prefijo coherente, sesión y obsolescencia entrelazada para una flexibilidad completa
Por último, la base de datos autónoma Oracle Autonomous Database proporciona un servicio de datos gestionado en la nube que permite gestionar cargas de trabajo transaccionales y analíticas.
Estas son las 5 mejores bases de datos
Claris FileMaker 19
Se encuentra disponible en dos modalidades, una basada en una implementación on-premise y otra en la nube, para así adecuarse a las necesidades de cada compañía.
Las empresas interesadas en la plataforma FileMaker tienen a su disposición dos opciones de implementación entre las que elegir, aunque la tecnología que hay detrás de ellas es la misma: una se basa en la nube y la otra se dirige a las organizaciones que desean tener sus bases de datos alojadas en sus instalaciones, es decir, que se trata de un modelo on-premise que incluye los productos Pro, Server, WebDirect y Go.
La primera de estas opciones, Claris FileMaker Cloud, reúne un conjunto de herramientas para que las compañías creen y compartan apps en la nube con sus equipos, pudiéndo integrarse con otras apps y servicios web. Enfocada a perfiles como usuarios empresariales, administradores de equipos, desarrolladores y personal de TI, la solución garantiza una implementación casi instantánea e incorpora además una consola unificada que ayuda a administrar usuarios y grupos de manera fácil. Con cifrado de extremo a extremo, certificados SSL integrados, cifrado automático de archivos, autenticación multifactorial opcional y copias de seguridad, la asistencia dedicada 24×7 garantiza que el rendimiento de la empresa no se vea afectado en ningún momento.
La solución provee asimismo notificaciones de actualización de software automáticas y ha sido diseñada para admitir inteligencia artificial, Machine Learning, Internet de las Cosas, realidad aumentada y virtual… Claris FileMaker Cloud facilita, incluso, utilizar servicios Web a través de una API REST para realizar tareas administrativas. También emplear las mismas credenciales para acceder a varias apps con un nuevo sistema de inicio de sesión único, entre otras características.
Claris FileMaker Pro 19
Claris FileMaker Pro 19, por su parte, permite a las empresas crear apps personalizadas para gestionar contactos, organizar proyectos, realizar un seguimiento del inventario o elaborar informes sobre la marcha. Una de las novedades que introduce esta versión es que ofrece una opción que se llama ‘Apertura rápida’ que establece una preferencia para abrir un archivo específico a la hora de inicio. Destaca, por otro lado, la característica JavaScript en un visor web para usar bibliotecas de JavaScript disponibles o con el propio código personalizado de la compañía para crear aplicaciones pudiendo insertar directamente elementos como mapas, gráficos animados, visualización de datos…
Claris FileMaker Pro 19 incorpora, asimismo, la opción de solicitar datos en formato JSON desde una aplicación FileMaker alojada localmente en FileMaker Cloud o FileMaker Server, y la posibilidad de ejecutar modelos de aprendizaje automático para, por ejemplo, clasificación de imágenes, detección de objetos y análisis de opiniones. Destacan también estas otras características: instalador de MacOS Arrastrar y Soltar, y compatibilidad con macOS Dark Mode para que la herramienta se muestre con la apariencia elegida desde preferencias del sistema. Se ha previsto próximamente agregar más funciones a las aplicaciones como tableros kanban, galerías de fotos o generadores de códigos de barras, entre otros.
Claris FileMaker Server 19
Claris FileMaker Server es un software de servidor rápido donde alojar de manera local y segura las apps personalizadas de FileMaker para compartir desde cualquier dispositivo en tiempo real. Como característica complementaria, las organizaciones pueden integrar sus apps con los sistemas que utilice y tecnologías con las que cuente para garantizar la mejor disponibilidad.
Ahora, la plataforma permite ahora las apps en Linux (antes solo permitía en Windows y macOS) y crear ventanas con un tamaño automático y una ubicación adecuada en la pantalla principal. Esta característica recibe el nombre de Tarjetas en FileMaker WebDirect y permite, en otro orden de cosas, abrir ventanas u otros archivos sin tener que cerrar primero la tarjeta.
Claris FileMaker Go 19
En el caso de Claris FileMaker Go, disponible a través de la App Store para su descarga en dispositivos iPad e iPhone, las empresas tienen a su disposición una solución recomendada para los trabajadores que están fuera de la oficina. Además, si utilizamos Claris FileMaker Pro para crear apps luego es posible acceder a ellas desde FileMaker Go. Precisamente, el producto FileMaker Go 19 comparte con FileMaker Pro 19 la ejecución de modelos de aprendizaje automático para clasificación de imágenes y detección de objetos, entre otros ejemplos.
Se puede, por otro lado, utilizar la voz para ejecutar automatizaciones como buscar registros, iniciar un proceso o actualizar el inventario gracias a su compatibilidad con Siri. De igual forma, gracias a la lectura de etiquetas NFC se puede obtener información sobre productos etiquetados o dirigirse hacia un producto específico dentro de una base de datos.
Claris FileMaker WebDirect 19
WebDirect se presenta como un cliente de Claris FileMaker utilizado tanto con Claris FileMaker Server como Claris FileMaker Cloud que permite a los usuarios interactuar con sus aplicaciones personalizadas en la web. En concreto, admite implementar una app personalizada para cualquier usuario con un navegador web compatible sin necesidad de utilizar herramientas de creación de páginas web u otras tecnologías. O implementar una aplicación web ocultando y bloqueando la barra de menús y la barra de herramientas de estado.
Fabricante: Claris
Web: www.claris.com/es
IBM Netezza Performance Server
Una base de datos analítica que puede desplegarse tanto en entornos cloud como en la plataforma Cloud Pak for Data on-premise en modo appliance.
El nuevo Netezza Performance Server se encuentra disponible como un servicio totalmente gestionado listo para utilizarse tanto en Microsoft Azure como en modo ‘Tech Preview’ dentro de Amazon Web Services (AWS). El servicio gestionado permite, a este respecto, desplegar un entorno analítico de forma sencilla y rápida, garantizando a su vez un escalado flexible y granular con funciones de pausa y reanudación para controlar costes y recursos según las necesidades de rendimiento de cada empresa.
Por otro lado, dado que el nuevo Netezza está disponible en IBM Cloud, AWS, Azure y Cloud Pak for Data System, esto facilita que las compañías pongan en marcha sus estrategias de multicloud híbrido de manera flexible y sin renunciar a su alto rendimiento; en este caso, IBM Netezza Performance Server para IBM Cloud Pak for Data se presenta como una plataforma de almacenamiento y analítica de datos avanzada disponible tanto en modo local como cloud. Así, dentro de este contexto y gracias a las mejoras realizadas en las funciones analíticas dentro de la base de datos, Netezza facilita que las organizaciones accedan a ciencia de datos y aprendizaje automático con volúmenes de datos que llegan a medirse en petabytes.
Características y beneficios
Como herramienta de análisis, Netezza Performance Server posee la capacidad de asegurar una alta disponibilidad gracias a sus características de detección y recuperación rápida de anomalías. De igual modo, ofrece las funciones de realojamiento en el cloud y la virtualización de datos: con la primera, se brinda una actualización única de la línea de comandos de control a los sistemas actuales mientras que la segunda hace referencia a su capacidad para realizar búsquedas en varios sistemas al mismo tiempo.
En lo que respecta a sus beneficios, la plataforma de IBM brinda a las organizaciones una serie de ventajas que se pueden agrupar en tres puntos principales. El primero está relacionado con las actualizaciones: en este caso, es totalmente compatible con cargas de trabajo en Twinfin, Striper y Mako. El segundo aspecto está relacionado con un coste de la propiedad bajo (la administración y el ajuste continúo son mínimos) y el tercero con la eliminación de los silos de datos que enlaza con lo antes comentado, la virtualización de los datos para las búsquedas en varios sistemas.
Implementaciones
Dado que cada empresa tiene unas necesidades diferentes a cubrir, es posible elegir entre varias implementaciones. Una de ellas es el sistema hiperconvergente para una implementación rápida en un sistema preconfigurado con almacenamiento, computación, redes y software. En un cloud privado, Netezza está integrado en IBM Cloud Pak for Data System, una plataforma de datos e inteligencia artificial nativa en cloud que combina los elementos citados en nodos plug and play para agilizar esta implementación. Ésta, que se presenta como una solución completa e integral de entramado de datos local en cloud híbrido, ha sido provista de un único panel de control para simplificar las tareas de gestión y supervisión.
Es posible, en otro orden de cosas, agilizar la obtención de información mediante los paneles de control de IBM Cognos Analytics junto con las prestaciones de virtualización de datos y bases de datos. También acceder de manera rápida a los datos y mitigar los problemas de calidad; conectar e integrar datos fácilmente en todos los clouds; y fusionar los datos y los servicios de inteligencia artificial con IBM Watson Studio para crear y preparar estos datos para luego desplegar modelos y gestionarlos a escala. El sistema, que está basado en Red Hat OpenShift Container Platform, combina almacenamiento, cálculo, red y software en nodos de tipo conectar y listo para poder escalar fácilmente según las necesidades de su negocio. Por otro lado, y para acelerar el despliegue de modelos y llevarlos a producción más rápidamente, es posible incrementar el rendimiento con las bibliotecas de deep learning y machine learning existentes; ambas, bibliotecas ajustadas al sistema.
La segunda implementación hace referencia a la opción de servicio gestionado para optimizar el rendimiento con un despliegue flexible y autoservicio incluido que incluye un perfil de costes predecible tanto en Microsoft Azure como en Tech Preview en AWS. La tercera y última implementación está vinculada a la nube pública y significa que IBM Netezza Performance Server para IBM Cloud Pak for Data está disponible en IBM Cloud, AWS y Microsoft Azure. Aquí, Netezza Performance Server se presenta como un sistema de datos con inteligencia artificial incorporada basado en estándares que integran -además de las capacidades propias de las bases de datos- servidor, almacenamiento y análisis avanzado en una plataforma fácil de administrar. Se basa en IBM Red Hat OpenShift (una de las plataformas de Kubernetes para empresas que existen) y está optimizado para tareas análisis de alto rendimiento.
Fabricante: IBM
Web: www.ibm.es
InterSystems IRIS DATA Platform
Proporciona gestión de bases de datos multi-modelo y multi-carga de trabajo de alto rendimiento, smart data services, interoperabilidad y capacidades analíticas en un único producto.
Desarrollada en torno a una base de datos de alto rendimiento, es idónea para crear soluciones que necesitan gestionar grandes volúmenes de datos complejos; análisis en tiempo real de datos históricos y transaccionales; procesamiento de transacciones de alto rendimiento; y consultas a alta velocidad en diferentes tipologías de datos.
Entrando en detalle, InterSystems IRIS DATA Platform -que se integra en las infraestructuras existentes y soporta una amplia gama de entornos y requisitos- ha sido dotada de una base de datos multi-modelo; escalable horizontalmente; y que almacena y tiene acceso a datos modelados como objetos, datos sin esquema, datos relacionales y arrays multidimensionales en una representación única. Además, procesa de manera simultánea cargas de trabajo transaccionales y analíticas a gran escala.
Características principales
Con varias opciones de despliegue entre las que elegir (en las instalaciones del cliente, en la nube a través de SaaS o por hosting, o en arquitecturas híbridas), la plataforma proporciona capacidades de análisis que permiten combinar las herramientas y tecnologías favoritas de cada organización para explorar datos, business intelligence, realización de predicciones y análisis eficaz de flujos de datos. Por otra parte, y gracias a su conectividad abierta basada en estándares, IRIS DATA Platform puede conectar y aprovechar herramientas avanzadas y estándares analíticos incluyendo Apache Spark, PMML (Predictive Model Markup Language) y UIMA, (Unstructured Information Management Architecture).
Sus características incluyen también soluciones con un análisis embebido en tiempo real para datos estructurados y no estructurados, mientras que a nivel de seguridad autentica y autoriza a los usuarios a través de contraseñas. De igual forma, admite la autenticación de dos factores, soporta el estándar OAuth, y asegura datos en reposo y datos en movimiento a la vez que minimiza la carga en el rendimiento de la aplicación. Al reducir la complejidad de la gestión del sistema, rebaja los tiempos de inactividad, tanto los previstos como los imprevistos.
Ventajas más importantes
Como herramienta que provee de todas las capacidades críticas para el desarrollo rápido de aplicaciones de uso intensivo de datos y de misión crítica (incluyendo gestión avanzada de los datos, la interoperabilidad, el procesamiento de las transacciones y el análisis), la plataforma brinda al ámbito empresarial varios beneficios como, por ejemplo, un motor de base de datos de alto rendimiento que permite aplicaciones transaccionales y analíticas en tiempo real que eliminan latencias y proporcionan información y acciones inmediatas a partir de los datos transaccionales y contextuales.
En otro orden de cosas, como las aplicaciones de InterSystems IRIS necesitan menos código, recursos del sistema y mantenimiento, esto evita que se deban utilizar múltiples tecnologías de integración. La transparencia también es importante, al integrarse en las infraestructuras existentes y contar con tecnología capaz de soportar una amplia gama de entornos de clientes y requisitos de aplicación. Como plataforma escalable vertical y horizontalmente, esto le ayuda a ajustarse tanto al crecimiento de las cargas de trabajo como al volumen de datos y número de usuarios simultáneos.
Aumento de las capacidades analíticas
Los lanzamientos recientes de InterSystems IRIS DATA Platform incluyen nuevas capacidades y mejoras que aceleran y simplifican la creación de arquitecturas Smart Data Fabric, incluidos Embedded Python e IntegratedML, facilitando así la colaboración entre analistas y científicos de datos: esto significa que mientras que los analistas de datos que operan con inteligencia de negocio (BI) pueden desarrollar mediciones, dimensiones y etiquetas ajustadas a las necesidades del negocio, los científicos de datos que operan con inteligencia artificial (IA) pueden utilizarlas de inmediato. Por otra parte, los modelos de Machine Learning , creados por los científicos de datos, están disponibles directamente para los analistas para su utilización en paneles, informes y aplicaciones; esta funcionalidad conecta la IA y el BI sin necesidad de mover los datos, agilizando las operaciones y ofreciendo información en tiempo real a la empresa.
Además, se han realizado mejoras en Adaptive Analytics, que ofrece capacidades de autoservicio, permitiendo que los usuarios de negocio exploren libremente los datos, hagan consultas ad hoc y profundicen en los hallazgos iniciales con consultas adicionales. Asimismo, se han mejorado el rendimiento y la escalabilidad para gestionar casos de uso de análisis transaccional de alto rendimiento.
Cuando se integran en data fabric, estas capacidades de análisis sitúan lo ‘inteligente’ en el enfoque arquitectónico de ‘Smart Data Fabric’ de próxima generación que defiende InterSystems. Al hacerlo, tanto los usuarios comerciales como los científicos de datos se benefician de una amplia gama de capacidades analíticas integradas que incluyen exploración de datos, inteligencia comercial, procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje automático.
Para finalizar, añadir que InterSystems ha anunciado una asociación con Collibra, una plataforma de inteligencia de datos creada para el gobierno, la calidad y la privacidad. La integración entre las dos plataformas ayuda a que las compañías aprovechen estas capacidades ampliadas en datos que residen en cualquier lugar de la organización.
Fabricante: InterSystems
Web: www.intersystems.com/es
Microsoft Azure Cosmos DB
Garantiza lecturas rápidas y escrituras en cualquier parte del mundo, así como numerosas APIs de consulta que proporcionan la flexibilidad necesaria en función del caso de uso.
Azure Cosmos DB es una base de datos relacional y NoSQL totalmente administrada para el desarrollo de aplicaciones modernas de alto rendimiento de cualquier tamaño o escala. Con tiempos de respuesta de milisegundos de un solo dígito -según indica su desarrollador- y escalabilidad automática e instantánea, las novedades introducidas recientemente son dos. De un lado, destaca la expansión de su disponibilidad geográfica, escalabilidad y distribución. De otro, el nuevo soporte de base de datos distribuido para PostgreSQL, el popular motor de base de datos de código abierto. Esto significa que ahora los desarrolladores de PostgreSQL pueden aprovechar la velocidad, la escala y el rendimiento de Azure Cosmos DB para acceder a datos estructurados y no estructurados en un servicio de base de datos familiar.
Entre las soluciones que se benefician de la herramienta desarrollada por el Gigante de Redmond destacan las aplicaciones del Internet de las Cosas y telemática, para dispositivos móviles, juegos, y comercio minorista y de marketing, entre otros.
Beneficios a destacar
Dentro del contexto de estas aplicaciones, su desarrollo más rápido y productivo se debe a tres elementos clave: la distribución de datos entre varias regiones ‘llave en mano’ en cualquier parte del mundo, las API de código abierto y los SDK de código abierto para lenguajes populares. Esto se traduce en una serie de ventajas principales como, por ejemplo, un acceso en tiempo real con latencias globales de lectura y escritura rápidas, rendimiento y coherencia, todo ello respaldado por distintos acuerdos de nivel de servicio. También escrituras en varias regiones y distribución de datos en cualquier región de Azure con tan solo un botón.
Se garantiza, por otro lado, la continuidad empresarial con un 99,99% de disponibilidad, rendimiento, latencia baja y coherencia para todas las cuentas de una sola región, y la reducción del tiempo en tareas de gestión y de mantenimiento: en este caso, Cosmos DB gestiona todas las actualizaciones y operaciones de escalado de forma transparente. Otro de los beneficios a destacar es la implementación de la indexación automática de los datos sin esquema que ayuda a reducir los tiempos de consulta, así como la integración con otros servicios de Azure como Functions (provee de la infraestructura y recursos necesarios para la ejecución de aplicaciones), Synapse Analytics (enfocado en tareas de análisis, reúne el almacenamiento de los datos empresariales y el análisis de macrodatos) y Azure Kubernetes Service (para la administración automatizada y la escalabilidad de clústeres de Kubernetes).
La seguridad
Desde el punto de vista de la seguridad, el cifrado en reposo se encuentra disponible tanto para los documentos como para las copias de seguridad almacenadas en Azure Cosmos DB en cualquiera de sus regiones. Así, este reposo se aplica de manera automática, sin necesidad de configurar nada, tanto a los nuevos clientes como a los ya existentes: se emplean para ello claves administradas y existe la alternativa de agregar una segunda capa de cifrado.
A nivel de seguridad, Microsoft Azure Cosmos DB ofrece también a los entornos empresariales otras medidas importantes como la autorización. Consiste en que cada solicitud se cifra mediante la clave de cuenta secreta, y el hash codificado base64 subsiguiente se envía con cada llamada a Azure Cosmos DB. De este modo, para validar la solicitud, el servicio Azure Cosmos DB emplea la clave secreta y las propiedades correctas para generar un valor hash para luego comparar el valor con el que muestra la solicitud. Si los dos valores coinciden, la operación se autoriza correctamente y se procesa la solicitud. Si los valores no coinciden, se produce un error de autorización y se rechaza la solicitud.
En otro orden de cosas, es posible crear recursos de usuario y de permiso por base de datos; aplicar replicaciones locales y globales; efectuar copias de seguridad en línea automatizadas; o usar los registros de auditoría y los registros de actividad para supervisar la actividad normal y la anómala de su cuenta, entre otras opciones.
También de interés
Para utilizar Cosmos DB hay que indicar una cuenta dentro de un grupo de recursos de Azure y, a continuación, crear la base de datos y los contenedores correspondientes dentro de esta misma cuenta; una cuenta que contiene un nombre DNS único que se puede administrar mediante Azure Portal, la CLI de Azure, Azure PowerShell o cualquiera de las API de REST o del SDK de administración de Azure.
En una sola suscripción de Azure es posible contar con un máximo de 50 cuentas de Azure Cosmos DB. A su vez, para administrar los datos y el rendimiento aprovisionado, se puede crear una o varias bases de datos dentro de la cuenta y luego uno o varios contenedores para almacenar los datos. Hay que tener presente que estos contenedores poseen un conjunto de propiedades definidas por el sistema.
Fabricante: Microsoft
Web: azure.microsoft.com/es-es/services/cosmos-db
Oracle Autonomous Database
Entre sus últimas novedades destacan las innovaciones en las bases de datos para simplificar el desarrollo y mejorar la protección de las aplicaciones de misión crítica.
Se trata de una base de datos autónoma que automatiza el ciclo de vida completo de operación y gestión de los datos más críticos utilizando para ello mecanismos basados en Machine Learning (ML). Además, es capaz de reducir los costes de explotación hasta en un 90% -según indica Oracle- al automatizar múltiples tareas y puede operar de forma nativa con diversos tipos de datos, tanto relacionales como documentales, grafos o geoespaciales.
Características principales
Oracle Autonomous Database se ejecuta de forma nativa en Oracle Cloud Infrastructure y proporciona un servicio de datos gestionado en la nube que permite gestionar cargas de trabajo transaccionales y analíticas. Provista con características de autogestión (automatización del aprovisionamiento, ajuste y escalado de las bases de datos), a nivel de seguridad protege automáticamente los datos confidenciales y regulados, aplica parches a la base de datos para evitar vulnerabilidades de seguridad e impide accesos no autorizados.
Por otra parte, las capacidades de autorreparación que incorpora le sirven para detectar y proteger (también automáticamente) las bases de datos contra fallos del sistema y errores de los usuarios. También proporcionar conmutación automática a las bases de datos de reserva en caso de fallo sin pérdida de datos.
Últimas novedades integradas
Fue a mediados del mes de octubre del año pasado cuando Oracle anunció la última versión de su base de datos. Destaca por ofrecer nuevas y avanzadas capacidades que permiten un importante avance en la productividad de los desarrolladores para las aplicaciones escritas con JSON, Graph o microservicios, al tiempo que mejora SQL para que sea aún más fácil de usar, y añade JavaScript como lenguaje de procedimientos almacenados. Introduce, asimismo, un nuevo enfoque llamado JSON Relational Duality para abordar el desajuste entre cómo las aplicaciones representan los datos y cómo las bases de datos relacionales los almacenan. De igual modo, simplifica el desarrollo de las aplicaciones al ‘soportar’ que los datos se utilicen simultáneamente como documentos JSON de fácil uso para las aplicaciones.
En el caso de una de sus herramientas asociadas, Autonomous Data Warehouse (optimizada para el procesamiento analítico), sus creadores han introducido nuevas capacidades para que las organizaciones mejoren la colaboración entre equipos compartiendo datos con el protocolo de código abierto Delta Sharing y modelos de negocio mediante vistas analíticas en la base de datos. Junto con el soporte integrado existente para Oracle Analytics y herramientas como Tableau, hay disponible un nuevo complemento para Microsoft Excel y una herramienta de integración de datos completa e integrada con Transforms. Además, los nuevos Oracle Application Accelerators para Oracle E-Business Suite proporcionan modelos de datos, KPI e integración de datos listos para usar.
Otra de las novedades es Transaction Manager for Microservices Free (ahora gratuito para su uso por parte de posibles clientes, desarrolladores y estudiantes) que permite el uso de transacciones distribuidas en aplicaciones basadas en microservicios desplegadas en Kubernetes. Los clientes pueden, de este modo, crear una transacción global que incluya múltiples microservicios desarrollados en varios lenguajes de programación y en diferentes plataformas de aplicación. A todas estas nuevas características se suman otras de interés como la disponibilidad de un nuevo componente de aprobación de flujos de trabajo para integrar la gestión de las tareas en las aplicaciones APEX, un tipo de herramienta enfocada al desarrollo rápido de aplicaciones. Además, los desarrolladores tienen ahora acceso a integraciones listas para usar con aplicaciones y datos de terceros, lo que proporciona una plataforma de desarrollo de aplicaciones más rica.
Beneficios a destacar
En cuanto a sus ventajas, Oracle Autonomous Database utiliza el aprovisionamiento y el ajuste automáticos para simplificar la creación y optimización de todos los almacenes de datos en la nube. Esto significa que se encuentra preparada para comenzar con el coste y el compromiso mínimos, escalando automáticamente a medida que crezca la organización. A nivel de seguridad, los datos confidenciales se protegen usando la encriptación por defecto, siempre activa, y facilitando el cumplimiento normativo con Oracle Data Safe, un servicio en la nube de seguridad de bases de datos que se incluye con Autonomous Database. La actualización de las sucesivas versiones no significa que el servicio se pierda, al contrario, se mantiene.
En otro orden de cosas, el acuerdo de nivel de servicio de disponibilidad del 99,95% de Autonomous Database incluye el ciclo de vida completo del servicio de base de datos. Se proporcionan, de igual modo, acuerdos de nivel de servicio de principio a fin con respaldo financiero que cubren el rendimiento, la disponibilidad y la capacidad de administración de los servicios.
En el caso de la solución Autonomous Data Warehouse (antes indicada) la creación y evaluación de modelos de aprendizaje autónomo incluye capacidades de Auto-Machine Learning. Esto, unido a los algoritmos analíticos y de Machine Learning embebidos en la propia base de datos, acelera el rendimiento y evita el trasiego de datos entre sistemas.
Fabricante: Oracle
Web: www.oracle.es
