DBAs haben Besseres verdient: Mehr als nur Skripte und Dashboards

Es ist 2 Uhr morgens. Ein kritisches Produktionssystem beginnt sich zu verlangsamen. Warnmeldungen werden ausgelöst, Dashboards leuchten rot auf, aber es gibt keine offensichtliche Ursache. Der Datenbankadministrator (DBA) stellt die Verbindung her, überprüft die Protokolle und stellt fest, dass ein schwerwiegender Datenbank-Deadlock vorliegt, der die Leistung beeinträchtigt. Er versucht fieberhaft, das Problem zu diagnostizieren, indem er mehrere Skripte ausführt, Ausgaben in der Befehlszeile überprüft, Rohdaten interpretiert und die verstreuten Informationen zusammensetzt. Stunden vergehen, bis das Problem vollständig verstanden und behoben ist.

Wenn Sie im Bereich der Unternehmensdaten arbeiten, haben Sie diesen Moment wahrscheinlich schon einmal erlebt.

Eine aktuelle informelle Umfrage* unter über 30 erfahrenen Datenbankadministratoren ergab Folgendes:

• 62 % verwenden täglich 3–4 verschiedene Tools zur Verwaltung ihrer Umgebung
• 64 % sagen, dass ihr Ansatz beim Skripten nicht zentralisiert, suboptimal oder chaotisch ist
• Die überwiegende Mehrheit nannte die Fehlersuche bei Leistungsproblemen als größten Zeitfresser – nicht die Optimierung oder Wartung, sondern die Diagnose und Behebung von Problemen in Echtzeit

Die meisten DBAs arbeiten in einer Umgebung, in der Observability, Automatisierung, Skripting und Dokumentation in völlig getrennten Systemen existieren. Werkzeuge kommunizieren nicht miteinander. Der Kontext geht zwischen Warnmeldungen, Protokollen und Abfragen verloren. Das Ergebnis? Selbst einfache Probleme erfordern zur Lösung manuelle Korrelation und profunde historische Kenntnisse.

Diese Werkzeugfragmentierung ist nicht nur ineffizient – sie ist riskant. Je komplexer die Umgebung, desto instabiler wird das System. Kleine Probleme können sich zu einem Schneeballeffekt auswachsen. Das Onboarding neuer DBAs ist langsam und fehleranfällig. Hochrangige DBAs verbringen ihre Zeit mit der Brandbekämpfung, anstatt die Leistung oder die Fahrstrategie zu verbessern.

„Es geht nicht nur um die Zeit, die man braucht, um etwas zu reparieren. Es ist die Zeit, die man braucht, um herauszufinden, worauf man überhaupt zuerst achten soll“, sagte ein Befragter einer DBA-Umfrage.

Fragmentierung ist zwar kein neues Phänomen, doch die heutigen Gegebenheiten haben das Problem dringlich gemacht. Datenbankumgebungen wie IBM Db2 sind nicht mehr auf zentralisierte, lokale Server beschränkt. Cloud- und Hybrid-Architekturen erhöhen die Komplexität. Gleichzeitig erhöhen steigende Workloads das Potenzial für Leistungsengpässe und Anomalien. Die Anforderungen an Sicherheit, Compliance und Betriebszeit wurden verschärft, sodass noch weniger Spielraum für reaktives Management bleibt.

Grundsätzlich entwickeln sich die DBA-Rollen weiter. Von den Teams wird erwartet, dass sie mit weniger Ressourcen mehr erreichen und ihren Fokus von taktischen Operationen auf strategische Aufsicht verlagern.

Generative KI hat die Tür zu einer neuen Art von Werkzeug geöffnet – aber um es klarzustellen: Ein Large Language Model (LLM) zu haben, reicht nicht aus, um nützlich zu sein. Künstliche Intelligenz wird im Datenbankmanagement dann wertvoll, wenn sie tief im Kontext verankert ist: in der Logik der Db2-Interna, historischen Nutzungsmustern, Echtzeitmetriken und den täglichen Realitäten der DBA-Workflows. Ohne diese Informationen ist ein LLM nur eine weitere Ablenkung, die vage Vorschläge, falsche Antworten oder, schlimmer noch, riskante Empfehlungen hervorbringt.

Diese Einschränkungen bedeuten, dass KI-Tools für DBAs mehr sein müssen als nur generische Chatbots. Experten, die sowohl Db2 als auch DBA-Workflows umfassend verstehen, müssen KI-Tools sorgfältig entwickeln und eine Feinabstimmung durchführen, um deren Effektivität zu gewährleisten.

In einer aktuellen Umfrage¹ hoben über 30 leitende Db2-Administratoren ihre wichtigsten Prioritäten für KI-gestützte Unterstützung hervor. Ihre Antworten waren eindeutig und einheitlich:

• Vorschläge zur Abfrageoptimierung, die die Workload-Leistung direkt verbessern
• Ursachenanalyse, um die Zeit von der Problemerkennung bis zur Lösung zu verkürzen
• Erkennung von Anomalien und Konfigurationsempfehlungen zur proaktiven Erkennung von Risiken und Optimierungen

Die DBAs verlangten nicht nach KI für allgemeine Zwecke, sondern nach Tools, die ihnen helfen, genau das zu tun, was sie bereits tun, und zwar schneller und mit größerer Sicherheit.

Richtig gemacht, ersetzt KI das Urteilsvermögen der DBAs nicht, sondern erweitert es, spart Zeit und verbessert die Genauigkeit. Falsch gemacht, es ist nur eine weitere Ebene zum Debuggen.

Stellen Sie sich vor, Sie verwalten Ihre Datenbankumgebung anders. Stellen Sie sich statt einer chaotischen Fehlersuche um 2 Uhr morgens eine integrierte Lösung vor, die Ihnen proaktiv die Informationen liefert, die Sie brauchen, wenn Sie sie brauchen. DBAs können sofort relevante Protokolle, Abfragen und umsetzbare Empfehlungen einsehen – sie müssen nicht mehr stundenlang verstreute Dokumentationen oder Unterhaltungen in Messaging-Apps durchsuchen.

Routinemäßige, aber wesentliche Aufgaben wie Backups, Schema-Updates und Patchings können zuverlässig und automatisch ausgeführt werden. Die Datenbankoptimierung kann proaktiv erfolgen und intelligent Vorschläge zur Abfrageoptimierung, Indexierungsverbesserung und Ressourcenverteilung liefern – noch bevor die Benutzer ein Problem bemerken.

Was wäre, wenn sich Ihre Datenbanken rund um die Uhr selbst überwachen und Sie auf Anomalien aufmerksam machen würden, bevor es zu Ausfällen kommt?

In dieser Vision würde die Einarbeitung neuer Datenbankadministratoren Wochen statt Jahre dauern, unterstützt durch Tools, die auf integriertem Expertenwissen basieren. Anstelle von Dutzenden von getrennten Tools hätten Sie eine einzige integrierte Betriebsebene, die als Ihr einheitlicher Arbeitsbereich für die Verwaltung von Db2 dient.

Diese Vision ist kein hypothetischer Zukunftszustand – sie beschreibt, wie Datenbankmanagement bereits funktionieren sollte.

Wenn Sie diese Probleme kennen, nehmen Sie Kontakt mit uns auf. Oder vereinbaren Sie ein Meeting für ein besseres Datenbankmanagement.