डेटाबेस प्रशासकों को अक्सर किसी संगठन के लिए अपने मूल्य को स्पष्ट करना मुश्किल लगता है। यह आश्चर्यजनक है क्योंकि आज के कारोबार का लगभग हर हिस्सा विश्वसनीय डेटा से संचालित होता है।
डेटाबेस मिशन-क्रिटिकल हैं। जिस मिनट एक डेटाबेस ऑफ़लाइन हो जाता है, आप लागतों की गणना शुरू कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, एक बड़ी आईटी कंपनी का अनुभव लें। उनका डेटाबेस पूरी तरह से चल रहा था; फिर उन्होंने ब्लैक फ्राइडे प्रमोशन करने का फैसला किया। आईटी कंपनी ने एक बड़ा मार्केटिंग पुश किया जो काफी हद तक सफल साबित हुआ। उस दिन एक लाख से अधिक ग्राहक ऑनलाइन आए, जो तब तक शानदार था जब तक कि उनका डेटाबेस बंद नहीं हो गया।
यहाँ कंपनी के इतिहास में सबसे बड़ा, सबसे सफल मार्केटिंग अभियान था। ब्लैक फ्राइडे प्रचार के चरम पर कॉल सेंटर प्रति मिनट सैकड़ों हजारों डॉलर कमा रहा था। लेकिन, दूसरा कि डेटाबेस नीचे चला गया, इसका प्रत्यक्ष, मात्रात्मक प्रभाव पड़ा।
DBA के रूप में अपनी भूमिका स्पष्ट करने के तरीके
अविश्वसनीय डेटाबेस किसी व्यवसाय को बना या बिगाड़ सकते हैं। इसलिए, जो लोग इन डेटाबेस को स्वस्थ रखते हैं, उनका व्यवसाय की निचली रेखा पर सीधा प्रभाव पड़ता है। उद्यम के भीतर डेटा के डीबीए, डेवलपर्स और अन्य संरक्षक डॉलर और सेंट में अपनी भूमिकाओं के मूल्य और उनकी गतिविधि के मूल्य को स्पष्ट करने में सक्षम होना चाहिए। यह विशेष रूप से प्रासंगिक है जब वे नई परियोजनाओं के लिए समर्थन या उन्हें निधि देने के लिए नकदी की तलाश कर रहे हैं।
आप अपने बॉस के पास जा सकते हैं और कह सकते हैं, "सुनो, क्या मुझे यहाँ कुछ टूलिंग मिल सकती है?" या "क्या मैं डेटाबेस बदल सकता हूँ? मुझे लगता है कि यह दूसरा अधिक उत्पादक होने वाला है।" और आपके बॉस को यह विचार पसंद भी आ सकता है, लेकिन उन्हें वित्त में किसी से साइन-ऑफ प्राप्त करना होगा।
वित्त लोग इस तरह के सवालों के जवाब चाहते हैं:
- यह व्यवसाय के लिए पैसे कैसे बचाएगा?
- यह व्यवसाय के लिए अधिक धन कैसे उत्पन्न करेगा?
- बचत या पैसा कमाने के मामले में यह जोखिम को कैसे कम करता है?
- विनियमित उद्योगों के मामले में, यह गैर-अनुपालन के जोखिम को कैसे कम करेगा?
यहीं पर आपके प्रमुख प्रदर्शन संकेतक (KPI) आते हैं।
सीएफओ के लिए उपयोग किए जाने वाले महत्वपूर्ण KPI
अपनी दैनिक निगरानी जिम्मेदारियों के महत्व को संप्रेषित करने में सहायता के लिए इन निगरानी KPI का उपयोग करें:
- उपलब्धता: यदि कॉल सेंटर या बिक्री डेटाबेस की उपलब्धता गिर रही है, तो व्यवसाय पर वित्तीय प्रभाव के बारे में विशिष्ट रहें। डॉलर के नुकसान को सेकंड या घंटों में परिमाणित करना निर्णय लेने वालों के लिए समस्या को और अधिक ठोस बना देगा।
- Resolution Time: हर सेकंड आप अपने संकल्प समय को निकाल सकते हैं, इसका सीधा प्रभाव इस बात पर पड़ेगा कि एक आउटेज के दौरान कितना पैसा बचाया या खो गया है।
- सिस्टम प्रतिक्रिया समय: आपके डेटाबेस का प्रतिक्रिया समय पर बड़ा प्रभाव पड़ता है। किसी रिपोर्ट को खींचने के लिए अत्यधिक प्रतीक्षा समय या किसी ई-कॉमर्स साइट पर धीमी गति से पृष्ठ लोड होने से व्यवसाय को नुकसान होना निश्चित है।
एक डॉलर की राशि उन समस्याओं पर लगाने से जिन्हें आप, एक डीबीए के रूप में, रोक सकते हैं, दिए गए सही उपकरण और संसाधन न केवल आवश्यक लोगों को आपकी परियोजनाओं के लिए धन देने के लिए मनाएंगे बल्कि संगठन में आपकी भूमिका के मूल्य को भी स्पष्ट करेंगे।
डीबीए के लिए क्लाउड-आधारित निगरानी का महत्व
हम अक्सर डीबीए को चिंता करते हुए सुनते हैं कि उनके संगठन क्लाउड में वर्कलोड ले जा रहे हैं और डेटाबेस-ए-ए-सर्विस प्लेटफॉर्म पर स्विच कर रहे हैं। ये प्रबंधित सेवाएं कई ऐसे कार्यों को संभालती हैं जो एक डीबीए पारंपरिक रूप से कर सकता है, जैसे डेटाबेस को अद्यतित रखना और डेटा का बैकअप लेना।
लेकिन डीबीए संगठन के लिए मूल्य प्रदर्शित करने के एक अतिरिक्त अवसर के रूप में क्लाउड की ओर कदम को भी देख सकता है। डेटाबेस के प्रदर्शन की निगरानी के लिए क्लाउड पर जाने से सेवा के रूप में इन प्लेटफार्मों की लागतों को प्रबंधित करने का नया कार्य बनता है। अगर मैं अपने डेटाबेस के प्रदर्शन में सुधार करता हूं और मैं कम संसाधनों का उपयोग करता हूं—उदाहरण के लिए, Azure में कम DTU जलाना—जिसका लागत पर एक अंतर्निहित, मासिक प्रभाव पड़ता है।
इसी तरह, अगर कंपनी एक नए प्लेटफॉर्म पर जा रही है, तो किसी को उस कदम की समझदारी का मूल्यांकन करना होगा। कुछ डीबीए डेटाबेस विशेषज्ञ बन गए हैं और हो सकता है कि वे अब खुद को डीबीए न कहें। वे खुद को डेटा इंजीनियर कह सकते हैं, लेकिन इससे कोई फर्क नहीं पड़ता—वे वही लोग हैं। ये डीबीए अपनी विशेषज्ञता का उपयोग यह मूल्यांकन करने के लिए करते हैं कि एक सिस्टम से दूसरे सिस्टम में माइग्रेट करना कितना मुश्किल है। वे लागत प्रभावों की जांच करते हैं, लागत कम करने के लिए माइग्रेशन को कैसे अनुकूलित किया जाए, और उपलब्धता बढ़ाने के लिए नई प्रणाली को कैसे कॉन्फ़िगर किया जाए।
उदाहरण के लिए, जब क्वेस्ट ने पिछले सिरे पर स्पॉटलाइट क्लाउड बनाया, तो हमने Azure SQL DB का उपयोग करने का निर्णय लिया। फिर हमने कॉसमॉस डीबी में माइग्रेट करने का फैसला किया, जिसका मतलब था कि डेटाबेस विशेषज्ञता वाले किसी व्यक्ति को यह मूल्यांकन करना था कि क्या यह बेहतर प्रदर्शन, बेहतर उपलब्धता और लागत बचत के आधार पर एक अच्छा कदम था।
सास अनुप्रयोगों के लिए क्लाउड-आधारित निगरानी का उपयोग
यदि आप ऑन-प्रिमाइसेस एप्लिकेशन के बजाय SaaS एप्लिकेशन का निर्माण कर रहे हैं, तो विकास का वातावरण नाटकीय रूप से बदल जाता है, या कम से कम इसके उपयोग की प्रकृति बदल जाती है। जब आप एक ऑन-प्रिमाइसेस टूल बनाते हैं, तो आप उस डेटाबेस के प्रदर्शन को उस एकल सर्वर के संदर्भ में देखते हैं जिस पर वह चल रहा है और एक एकल वातावरण जिसमें यह है। तो मान लें कि आपके पास 20 उपयोगकर्ता और 20 डेटाबेस हैं—आपके पास एक है आपके प्रदर्शन को मापने के लिए मात्रात्मक गुंजाइश।
अब इसे सास के माहौल में डालें। संभावित रूप से दसियों हज़ार उदाहरणों में हज़ारों उपयोगकर्ताओं की निगरानी किसी एक समय विशेष पर की जा रही है। उनमें से कोई भी उपयोगकर्ता किसी भी समय लॉग ऑन कर सकता है। तो अब, अचानक, आपको प्रदर्शन के एक पूरी तरह से अलग स्पेक्ट्रम को संबोधित करना होगा।
तो, निश्चित रूप से, डीबीए की भूमिका बदल रही है, लेकिन यह व्यवसाय पर कम महत्वपूर्ण और कम प्रभावशाली नहीं हो गया है। वास्तव में, जितने अधिक संगठन क्लाउड में तल्लीन होते हैं, उतने ही महत्वपूर्ण डीबीए बन जाते हैं, विशेष रूप से इसे कलात्मक मूल्य पर वापस लाने में।
जब एक डीबीए प्रति सेकंड लागत बचत, प्रति गणना चक्र, और हर महीने उपयोग किए जाने वाले भंडारण के प्रति गीगाबाइट को प्रदर्शित करने के लिए डेटाबेस प्रदर्शन निगरानी का उपयोग कर सकता है, तो अचानक, सीएफओ बैठे हैं और डीबीए को एक अच्छे तरीके से नोटिस कर रहे हैं।
