مسؤولو قواعد البيانات يستحقون الأفضل: تجاوز النصوص البرمجية ولوحات المعلومات

في تمام الساعة الثانية صباحًا. يبدأ نظام الإنتاج الحيوي في التباطؤ. تصدر التنبيهات، وتتحول لوحات المعلومات إلى اللون الأحمر، ولكن لا يوجد سبب واضح. يتدخل مسؤول قواعد البيانات (DBA) ويتحقق من السجلات ويدرك أن هناك عطلاً جسيمًا في قواعد البيانات يؤثر في الأداء. فيسارع لتشخيص المشكلة وتشغيل العديد من النصوص البرمجية والتحقق من مخرجات سطر الأوامر وتفسير البيانات غير المنسقة وتجميع المعلومات المبعثرة. وتمضي ساعات حتى فهم المشكلة وحلها بالكامل.

إذا كنت قد عملت في مجال البيانات المؤسسية، فمن المحتمل أنك قد عايشت موقفًا مشابهًا.

في استطلاع رأي غير رسمي أُجري مؤخرًا* شارك فيه أكثر من 30 مسؤولاً خبيرًا من مسؤولي قواعد البيانات:

• قال 62% منهم إنهم يستخدمون من 3 إلى 4 أدوات مختلفة يوميًا لإدارة بيئاتهم
• وقال 64%منهم إن نهجهم في البرمجة النصية غير مركزي أو دون المستوى الأمثل أو عشوائي
• أشارت الغالبية العظمى إلى أن استكشاف أخطاء الأداء هي أكثر عملية مستنزفة للوقت—ليس الضبط أو الصيانة، بل تشخيص المشكلات وحلها في الوقت الفعلي

يعمل معظم مسؤولي قواعد البيانات في بيئة تنفصل فيها أنظمة المراقبة، والأتمتة، والبرمجة النصية، والتوثيق عن بعضها تمامًا. والأدوات لا تتصل ببعضها. والسياق يُفقد بين التنبيهات والسجلات والاستعلامات. والنتيجة؟ حتى أبسط المشكلات أصبحت تتطلب ربطًا يدويًا ومعرفة تاريخية عميقة لحلها.

ولا يُعد عدم تكامل البيانات أمرًا غير فعال فحسب—بل هو أمر محفوف بالمخاطر أيضًا. وكلما كانت البيئة أكثر تعقيدًا، أصبح الإعداد أكثر ضعفًا. فالمشكلات الصغيرة تتفاقم. وعملية تأهيل مسؤولي قواعد البيانات الجدد تكون بطيئة وعرضة للأخطاء. ويقضي كبار مسؤولي قواعد البيانات وقتهم في حل المشكلات الطارئة بدلاً من تحسين الأداء أو وضع الإستراتيجيات.

يقول أحد كبار مسؤولي قواعد البيانات المشاركين في الاستطلاع: "المشكلة ليست في الوقت اللازم لإصلاح مشكلة ما. بل في الوقت اللازم لمعرفة ما الذي يجب فحصه أولاً."

على الرغم من أن عدم التكامل ليس بالأمر الجديد، فإن حقائق اليوم جعلت القضية ملحة. فبيئات قواعد البيانات، مثل IBM Db2، لم تعد مقتصرة على خوادم مركزية ومحلية. والبُنى السحابية والهجينة تزيد من التعقيد. وفي الوقت نفسه، تزيد أحمال التشغيل المتزايدة من احتمالية حدوث أعطال واستثناءات في الأداء. وقد أصبحت متطلبات الأمان والامتثال ووقت التشغيل أكثر صرامة، ما يترك مجالاً أقل للإدارة التفاعلية.

أصبحت طبيعة أدوار مسؤولي قواعد البيانات تتغير بشكل جذري. يُنتظر من الفرق إنجاز المزيد بموارد أقل وتحويل التركيز من العمليات التكتيكية إلى الرقابة الإستراتيجية.

لقد فتح الذكاء الاصطناعي التوليدي الباب أمام نوع جديد من الأدوات—ولكن لنكن واضحين: وجود نموذج لغوي كبير (LLM) لا يكفي لتحقيق الفائدة. لا يصبح الذكاء الاصطناعي ذا قيمة في إدارة قواعد البيانات إلا عندما يكون مرتبطًا ارتباطًا وثيقًا بالسياق: منطق Db2 الداخلي، وأنماط الاستخدام التاريخية، والمقاييس في الوقت الفعلي، والحقائق اليومية لسير عمل مسؤولي قواعد البيانات. ومن دون هذه المعلومات، تصبح النماذج اللغوية الكبرى مجرد مصدر إلهاء آخر، ينتج عنه اقتراحات غامضة أو إجابات غير صحيحة، والأسوأ، توصيات محفوفة بالمخاطر.

تعني هذه القيود أن أدوات الذكاء الاصطناعي التي يستخدمها مسؤولو قواعد البيانات يجب أن تكون أكثر من مجرد روبوت محادثة عام. يجب على الخبراء الذين يفهمون جيدًا نظام Db2 وسير عمل مسؤولي قواعد البيانات تطوير أدوات الذكاء الاصطناعي وضبطها ضبطًا دقيقًا لتصبح فعالة.

في استطلاع رأي أُجري مؤخرًا¹، أوضح أكثر من 30 من كبار مسؤولي Db2 أولوياتهم القصوى في المساعدة المدعومة بالذكاء الاصطناعي. وكانت ردودهم واضحة ومتسقة:

• اقتراحات ضبط الاستعلام التي تحسن أداء أحمال التشغيل بشكل مباشر
• تحليل السبب الأساسي لتقصير الوقت المستغرق من اكتشاف المشكلة حتى حلها
• اكتشاف الحالات الشاذة وتوصيات التكوين لاستكشاف المخاطر والتحسينات بشكل استباقي

لم يطلب مسؤولو قواعد البيانات الذكاء الاصطناعي العام—بل طلبوا أدوات تساعدهم على فعل بالضبط ما يفعلونه حاليًا، بشكل أسرع وبثقة أكبر.

عند استخدامه بشكل صحيح، لن يُغني الذكاء الاصطناعي عن بصيرة مسؤولي قواعد البيانات—ولكن سيوسع نطاقها، ما يوفر الوقت ويحسن الدقة. وعند استخدامه بشكل خاطئ، سيصبح مجرد طبقة أخرى يجب تصحيح أخطائها.

تخيل إدارة بيئة قواعد البيانات لديك بشكل مختلف. فبدلاً من استكشاف الأخطاء وإصلاحها بشكل عشوائي في الساعة 2 صباحًا، تخيل حلاً متكاملاً يعرض لك بشكل استباقي المعلومات التي تحتاجها عند الحاجة إليها. يمكن لمسؤولي قواعد البيانات رؤية السجلات والاستعلامات والتوصيات القابلة للتنفيذ فورًا—من دون إضاعة المزيد من الوقت في البحث في الوثائق المتفرقة أو محادثات تطبيقات المراسلة.

يمكن تشغيل المهام الروتينية والضرورية مثل إجراء عمليات النسخ الاحتياطي وتحديث المخططات وعمليات التصحيح بشكل موثوق وتلقائي. ويمكن أن يصبح ضبط قواعد البيانات إجراءً استباقيًا، من خلال عرض الاقتراحات بذكاء لتحسين الاستعلام وتحسينات الفهرسة وموازنة الموارد—قبل أن يلاحظ المستخدمون وجود أي مشكلة.

ماذا لو كانت قواعد بياناتك تراقب نفسها على مدار الساعة، وتنبهك إلى الحالات الشاذة قبل أن تتحول إلى أعطال؟

وفقًا لهذا التصور، سوف تستغرق عملية تأهيل مسؤولي قواعد البيانات الجدد أسابيع، وليس سنوات، بدعم من أدوات تستخدم المعرفة المتخصصة المدمجة. وبدلاً من عشرات الأدوات غير المتصلة، سيكون لديك نظام تشغيل واحد متكامل يعمل كمساحة عمل موحدة لإدارة Db2.

لا يُعد هذا التصور حالة مستقبلية افتراضية—إنها الطريقة التي يجب أن تُنفذ بها إدارة قواعد البيانات بالفعل.

إذا كنت تواجه هذه المشكلات، فتواصل معنا. أو احجز اجتماعًا لتحسين إدارة قاعدة البيانات.