क्या आपका डेटाबेस एस्टेट विकास की गति में वृद्धि के लिए तैयार होगा?

एआई-सहायता प्राप्त टूल्स ने कोड उत्पादन की गति और लागत को कम कर दिया है। फिर भी, व्यवसायिक नेता यह पूछ रहे हैं कि यह दक्षता क्यों उच्च नवाचार और तेजी से बाजार में उत्पाद की डिलीवरी में अनुवाद नहीं कर रही है। पूरे डिलीवरी चक्र को तेज करने के बजाय, इस वेग में वृद्धि ने केवल मौजूदा डेटाबेस परिवर्तन प्रक्रियाओं की नाजुकता को उजागर किया है।

पिछले दशक में, “हम तेजी से कैसे चल सकते हैं?” का उत्तर यह था कि बेहतर पाइपलाइनें बनाई जाएं, सीआई/सीडी में निवेश किया जाए और परीक्षण में बाएं स्थानांतरित किया जाए। इन निवेशों ने परिणाम दिया है – अनुप्रयोग कोड परिपक्व इंजीनियरिंग संगठनों में एक अद्भुत गति से चलता है। हालांकि, ये लाभ पूरे प्रौद्योगिकी स्टैक में समान रूप से महसूस नहीं किए गए हैं। डेटाबेस को अक्सर एक विशेष मामले के रूप में माना जाता है; एक संरक्षित संपत्ति जिसके लिए एक अलग देखभाल का मानक, धीमी प्रक्रियाएं और मैनुअल पर्यवेक्षण की आवश्यकता होती है। इस पैटर्न के विकसित होने के लिए अच्छे कारण थे, क्योंकि डेटाबेस में व्यवसाय चलाने के लिए डेटा होता है और गलतियां विनाशकारी हो सकती हैं। जबकि सावधानी एक बार उचित महसूस हुई, सावधानी की लागत बदल गई है। डीबीए और ऑपरेशन्स टीमों पर दबाव बढ़ाने से डेटाबेस में परिवर्तन करने के लिए डेवलपर्स की तुलना में तेजी से गति प्राप्त करने के लिए, स्टैक में असमानता एक देनदारी बन गई है। ये टीमें तालमेल नहीं बिठा सकती हैं, और डेटाबेस परिवर्तन अब एआई-सहायता प्राप्त टूलिंग द्वारा प्रदान किए गए गति लाभ को मार रहे हैं। एक प्रतिबंध को हल करना – कोड लिखने में लगने वाला समय – केवल प्रक्रिया में अगली बोतलनेक को उजागर करता है। यह सिस्टम सोच को जीवंत करता है, और परिणामी घर्षण बढ़ती दर्दनाक हो रहा है उद्यम के लिए।

गति और नियंत्रण विरोधी नहीं हैं। लेकिन अधिकांश संगठन डेटाबेस परिवर्तन को नियंत्रित करने के तरीके से उन्हें विरोधी के रूप में मानते हैं।

पारंपरिक डेटाबेस शासन मॉडल त्रैमासिक रिलीज की दुनिया के लिए डिज़ाइन किया गया था। परिवर्तन अनुरोध, अनुमोदन समितियां, मैनुअल समीक्षा चक्र, रोलबैक योजनाएं जो तैनाती से पहले लिखी गई थीं जो चार बार एक वर्ष में होती थीं। इसमें कुछ भी अंतर्निहित रूप से गलत नहीं है। यह जोखिम प्रबंधन था जो समय के बीच तैनाती में उपलब्ध समय के अनुसार बढ़ा। समस्या यह है कि तैनाती कैडेंस बदल गई है, और अधिकांश संगठनों के लिए, शासन दृष्टिकोण नहीं रखा गया है। टीमों को निरंतर रूप से जहाज करने की अपेक्षा की जाती है, लेकिन फिर भी डेटाबेस परिवर्तनों को प्रक्रियाओं के माध्यम से रूट किया जाता है जो एक अलग युग के लिए बनाई गई थीं। परिणाम सुरक्षा नहीं है। परिणाम घर्षण, काम के चारों ओर और एक बढ़ती वर्ग के “छोटे” डेटाबेस परिवर्तन हैं जो पूरी तरह से शासन को बायपास करते हैं क्योंकि औपचारिक प्रक्रिया व्यावहारिक होने के लिए बहुत धीमी है।

उत्तर पाइपलाइन को धीमा करना नहीं है। यह पाइपलाइन के अंदर शासन को स्थानांतरित करना है।

जिन संगठनों ने इस समस्या का समाधान किया है, उन्होंने ऐसा नहीं किया है क्योंकि उन्होंने अपने मानकों को शिथिल किया है। उन्होंने शासन को इतना तेज़ बनाने का कठिन काम किया है कि यह प्रतिरोध का मार्ग है। संस्करण-नियंत्रित स्कीमा परिवर्तन, स्वचालित ड्रिफ्ट डिटेक्शन, निर्धारित नीति जांच जो सीआई/सीडी पाइपलाइन में एम्बेडेड हैं और इसके अंत में एक गेट के रूप में लागू की जाती हैं। जबकि एआई-संचालित टूल्स संभावित हैं – पैटर्न के आधार पर सुझाव देते हैं – शासन को प्रभावी होने के लिए निर्धारित रहना होगा। पूर्वानुमानित और पुनरावृत्ति जांच का उपयोग करके, आप यह सुनिश्चित करते हैं कि हर परिवर्तन ऑडिट करने योग्य है और उत्पादन तक पहुंचने से पहले सुरक्षा मानकों को पूरा करता है। अनुमोदन अभी भी होता है। ऑडिट ट्रेल अभी भी मौजूद है। लेकिन यह सब कुछ के समान प्रवाह में होता है, इसके बाहर एक अलग, धीमी प्रक्रिया के रूप में नहीं।

एआई तात्कालिकता को बढ़ा रहा है।

वर्तमान एआई-सहायता प्राप्त विकास इस समस्या को अधिक तीव्र बना रहा है, कम नहीं। जब डेवलपर कोड को पहले से एक क्रम की तुलना में तेजी से उत्पन्न और पुनरावृत्ति कर सकते हैं, तो डेटाबेस सब कुछ के सापेक्ष एक अधिक स्पष्ट बोतलनेक बन जाता है। लेकिन एक दूसरा क्रम प्रभाव है जो कम व्यापक रूप से चर्चा की जाती है। एआई टूल्स एप्लिकेशन तर्क को उत्पन्न करने में बहुत अच्छे हैं। वे जटिल, लाइव उत्पादन डेटाबेस में स्कीमा परिवर्तन के दीर्घकालिक परिणामों को समझने में कम अच्छे हैं। तेजी से एप्लिकेशन विकास वेग और एआई-उत्पन्न स्कीमा सुझावों का संयोजन परिपक्व शासन के बिना सटीक वह दबाव है जो घटनाओं को उत्पन्न करता है। संरचनात्मक गार्डरेल्स के बिना गति गलतियों के लिए परिस्थितियों का निर्माण करती है।

अधिकांश उद्यम एस्टेट इसे आसान बनाने की तुलना में अधिक कठिन बनाते हैं।

एक संयुक्त वास्तविकता है जो अधिकांश của इन अवलोकनों के साथ बैठती है। अधिकांश उद्यम डेटाबेस एस्टेट हरियाली क्षेत्र नहीं हैं। वे दशकों के संचित स्कीमा परिवर्तनों का प्रतिनिधित्व करते हैं, कई डीबीएमएस प्लेटफार्मों पर चल रहे हैं, कुछ ऑन-प्रिमाइसेस और कुछ क्लाउड में, विभिन्न डिग्री के दस्तावेज़ीकरण और जनजातीय ज्ञान के साथ जो कई बार टीमों में बदल गए हैं। आधुनिकीकरण वार्ता अक्सर एक स्वच्छ प्रारंभ बिंदु को मानती है जो अधिकांश संगठनों के पास नहीं है। यह वह जगह है जहां चुनौती वास्तव में सबसे तीव्र है और अक्सर प्रगति को बाधित करती है। चाहे लक्ष्य नवाचार का समर्थन करना हो, एआई या संचालनात्मक लचीलापन में सुधार के लिए डेटा को साफ और प्रवासित करना हो; यह उन्हीं चीजों पर वापस आता है। प्रश्न यह नहीं है कि एक नए सिस्टम पर एक आदर्श डेटाबेस डेवओप्स अभ्यास कैसे बनाया जाए। प्रश्न यह है कि जटिल, विरासत एस्टेट पर बिना व्यवसाय को रोके अर्थपूर्ण शासन कैसे पेश किया जाए।

पाइपलाइन-एम्बेडेड शासन इस प्रश्न का एकमात्र व्यावहारिक उत्तर है। आपको पूरे एस्टेट को फिर से प्लेटफ़ॉर्म करने की आवश्यकता नहीं है trước कि आप अपने परिवर्तन प्रबंधन अभ्यास में सुधार करें। मॉडर्न टूल्स जैसे रेडगेट फ्लाइवे डेटाबेस को रुकावट के रूप में राहत देने के लिए मौजूद हैं और वर्तमान में पाइपलाइनों में किए जा रहे परिवर्तनों के साथ शुरू करने और वहां से निर्माण करने के लिए।

अगले पांच वर्षों में विकास पर जीतने वाले संगठन वे नहीं होंगे जिनके पास सबसे स्वच्छ एस्टेट होंगे। वे वे होंगे जिन्होंने यह काम कर लिया है कि वे परिवर्तन को विश्वसनीय बनाने के लिए कैसे काम करेंगे, जो व्यवसाय की आवश्यकता के अनुसार गति से होगा, जो वे वास्तव में हासिल करते हैं।

यह वह समस्या है जिसे हल करने योग्य है। और यह हल करने योग्य है।