Base de datos autónoma ⇐ Proyectos de artículos

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Una '''base de datos autónoma''' es un tipo de sistema de gestión de bases de datos (DBMS) que utiliza automatización e inteligencia artificial para realizar tareas como configuración, ajuste, supervisión, copia de seguridad, parches y recuperación con una mínima intervención humana.
==Historia==
La investigación sobre sistemas de bases de datos autoadministrables aumentó durante las décadas de 1990 y 2000, particularmente en áreas como la selección automatizada de índices, la optimización de consultas y la configuración de sistemas. Al mismo tiempo, a principios de la década de 2000 se introdujo el concepto de computación autónoma, que describe sistemas informáticos capaces de administrarse a sí mismos en función de objetivos de alto nivel.

En la década de 2010, surgió la idea de una "base de datos autónoma" para describir sistemas que extienden las técnicas de automatización anteriores a tareas más amplias de gestión de bases de datos. En 2017, :contentReference[oaicite:1]{index=1} y sus colegas describieron una visión para sistemas de bases de datos capaces de funcionar de forma totalmente autónoma mediante el aprendizaje automático.

Las principales empresas de tecnología introdujeron sistemas comerciales descritos como bases de datos autónomas a fines de la década de 2010, incluidos los servicios de bases de datos autónomas de Oracle lanzados en 2018.
==Características==
Las bases de datos autónomas automatizan las tareas administrativas rutinarias que tradicionalmente realizan los administradores de bases de datos. Estos incluyen configuración del sistema, ajuste del rendimiento, actualizaciones de seguridad y recuperación de fallas.

El concepto a menudo se asocia con cuatro propiedades derivadas de la computación autónoma: autoconfiguración, autooptimización, autocuración y autoprotección. En la práctica, esto puede implicar ajustar automáticamente la configuración del sistema, detectar y resolver problemas de rendimiento y responder a fallas sin intervención manual.

==Arquitectura==
Una base de datos autónoma normalmente se basa en una arquitectura DBMS convencional agregando componentes de administración automatizados. Estos componentes monitorean el rendimiento del sistema, analizan cargas de trabajo y aplican cambios como ajustar parámetros o reorganizar estructuras de datos.

Se pueden utilizar técnicas de aprendizaje automático para identificar patrones en el uso de la base de datos y predecir el comportamiento futuro, lo que permite que el sistema optimice el rendimiento con el tiempo.

==Ventajas y limitaciones==
Las bases de datos autónomas pueden reducir la necesidad de administración manual y pueden mejorar la confiabilidad del sistema al monitorear y ajustar continuamente el rendimiento. También pueden ayudar a reducir el error humano en tareas como la configuración y el mantenimiento.

Sin embargo, estos sistemas pueden ofrecer menos transparencia que las bases de datos tradicionales, ya que las decisiones automatizadas pueden ser difíciles de interpretar o anular. También pueden ser menos efectivos en cargas de trabajo altamente especializadas o inusuales que requieren un juicio humano experto.

==Ver también==
* Computación autónoma
* Sistema de gestión de base de datos
* Optimización de consultas
* Base de datos autoajustable

Bases de datos
Sistemas de gestión de bases de datos
Inteligencia artificial

More details: https://en.wikipedia.org/wiki/Autonomous_database